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作者：FineBI

发布时间：2022.6.27

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使用数据分析图表的场合很多，但是图表类型那么多，常见的有柱状图、饼状图、折线图等等，有时候不小心用错了可就闹笑话了。所以今天就跟大家详细说说最常用的数据分析图表有哪些：

可以看到数据分析图表的种类是非常繁多的，只有正确恰当的使用才能够发挥出数据分析图表的价值，知道总的之后再跟大家盘盘不同的数据分析图表在什么时候使用：

适用场景：展示多个数据之间的差异，适用于较小规模的数据。常用来比较同一指标下的不同群体，如10位不同技术人员的薪酬。

适用场景：折线图用于在连续间隔或时间跨度上显示定量数值，最常用来显示趋势和关系。此外，折线图也能给出某个时间段内的「整体概览」，观察数据在这段时间内的发展情况。

适用场景：展示各数据在整体的占比，适用于分类较少的数据。

适用场景：展示不同数据的相关关系，适用于二维数据。这种空间方法可以很容易地看到相关、负相关、集群和异常值

适用场景：展示不同类别数据等级差异，适用于小规模数据。

适用场景：反映数据的离散情况，最大最小值，中位数，四分位数。

适用场景：展示三个变量之间的关系，适用于小规模数据。

适用场景：展示关键字数据出现频率大小，适用于用户画像/标签。

适用场景：反映信息的变化和流动状态，适用于路径和流量分析。

适用场景：展示业务流程中的转化情况，适用于用户转化分析。

以上就是常见的数据分析图表啦，制作数据分析图表的时候也给大家推荐一个软件——FineBI，用它来制作数据分析图表都很方便，一般都是按照这样的流程：

以流向地图为例：

在进行春运迁徙流向分析之前，我们需要准备流向地图的制作数据，包括迁徙路线、城市、城市对应经纬度和ID，如下图：

在准备好数据以后，我们就可以开始制作春运迁徙流向地图了。

因为我们直接准备的经度、纬度字段，因此我们先将经纬度字段转换为地理角色，然后将转换后的经纬度字段拖入横纵轴中，如下图：

经纬度默认汇总方式为求平均，此时图表中仅显示了一个点。我们还需要一个维度字段来为经纬度字段划分细粒度，因此我们将迁徙路线字段拖拽到细粒度中，并在图表类型中选择流向地图，如下图：

然后进一步划分细粒度，即每条迁徙路线下对应的城市维度。将城市字段拖拽至细粒度下、迁徙路线字段移到图形属性下的颜色栏，就可以做出这种效果了：

在实现按照迁徙路线和城市划分连线以后，我们还需要指定流向的顺序，将ID字段拖入图形属性下的连线栏，如下图：

点击确定进行动画效果设置。可以看到图表中即按照迁徙路线的方向来流动。

如果我们想增加迁徙人数的说明，即按照迁徙人数来调整流向线的颜色，此时就需要将迁徙人数字段拖拽至图形属性下的颜色栏，并将原来的迁徙路线字段移动至标签/提示/细粒度中城市上方，选择任一位置移动即可，如下图：

是不是几步就能制作数据分析图表，个人版是无限期免费试用的，大家可以试用试用。

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post2022-06-27 17:22:09

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