数据可视化：你想知道的经典图表全在这

正文

请到「今天看啥」查看全文

维度类型和转换

维度主要是三大类的数据结构： 文本、时间、数值 。地区的上海、北京就是文本维度（也可以称为类别维度），销售额度就是数值维度，时间更好理解了。不同图表有维度使用限制。

数值维度可以通过其他维度加工计算得出，例如按地区维度，count出有多少是上海的，有多少是北京的。

维度可以互相转换。比如年龄原本是数值型的维度，但是可以通过对年龄的划分，将其分类为小孩、青年、老年三个年龄段，此时就转换为文本维度。具体按照分析场景使用。

接下来介绍主要的可视化图表。

散点图

散点图在报表中不常用到，但是在数据分析中可以算出镜率最高的。散点图通过坐标轴，表示两个变量之间的关系。绘制它依赖大量数据点的分布。

散点图的优势是揭示数据间的关系，发觉变量与变量之间的关联。

散点图需要两个数值维度表示X轴、Y轴，下图范例就是身高和体重两个维度。

为了进行分析，该图又引入性别维度，通过颜色来区分。

当我们想知道两个指标互相之间有没有关系，散点图是最好的工具之一。因为它直观。尤其是大数据量，散点图会有更精准的结果。

后续的学习中，我们也会多次借用到散点图，比如统计中的回归分析，比如数据挖掘中的聚类。

折线图

折线图是观察数据的趋势，它和时间是好基友，当我们想要了解某一维度在时间上的规律或者趋势时，就用折线图吧。

折线图一般使用时间维度作为X轴，数值维度作为Y轴。

柱形图

柱形图是分析师最常用到的图表之一，常用于多个维度的比较和变化。

文本维度／时间维度通常作为X轴。数值型维度作为Y轴。柱形图至少需要一个数值型维度。

下图就是柱形图的对比分析，通过颜色区分类别。当需要对比的维度过多，柱形图是力不从心的。

请到「今天看啥」查看全文