数据分析、数据可视化中的常用图形
整理了一些常用的数据可视化图形,一些图形重点已列出,若想深入了解可自行百度。
目录
简单数据可视化矢量图
数据分析
其他可视化图表:
逻辑分析、层次分析导图
简单数据可视化矢量图
条柱图:标准条/柱形图、分组条/柱形图、堆栈条/柱形图、组合图
直方图
散点图
饼图
线图:折线图、曲线图、阶梯图
面积图:标准面积图、堆栈面积图、百分比面积图
茎叶图:数据首位(根据情况选定位数)作为茎,数据末尾作为叶。
数据分析
箱线图:主要由最大值、最小值、上四分位(Q3)、中位数(Q2)、下四分位(Q1)、异常值构成。我们一般认为合理数据在区间(Q1-1.5*△Q,Q3+1.5*△Q)内,其中△Q=Q3-Q1,超出此范围则为异常值(同时也可结合实际情况进行判断)。此外,箱线图还可粗略估计数据偏态分布,当中位数偏向上四分位时,数据呈右偏态;当中位数偏向下四分位时,数据呈左偏态。
P_P图:反映变量的积累比例与指定分布的积累比例的关系图,当数据点呈线性分布的时候,观测样本越趋近给定分布。
Q_Q图:二元分位数分析。斜率为标准差,截距为均值。
误差分析图:分为系统误差和随机误差,衡量观测的精确度(包括测量的准确度和模型选取是否合理)。根据实际情况绘图即可。
残差分析图:表征取样的合理性,即样本是否具有代表性。
概率分布图:表述随机变量取值的概率规律,常用的如正态分布、指数分布等。
漏斗模型(三角图):一般表述转化率(如营销客户转化),由上而下代表不同层级,转化率逐级降低并形成漏斗形状。
金字塔模型:不同层次依然由上而下分布,但处于上层的是重要的(或数量较少)的层次,并按重要性(或数量)逐级递减(递增)。
等高线图:有二维、三维等高线图。在数据分析中,高度表示为该点的数量或出现次数,该指标相同则在一条环线(或高度)处。
其他可视化图表:
标签云(词云):由出现频率较高的词或标签排列而成,主要用于数据挖掘。
雷达图:即将一个样本的各项指标所得的数字或比率,就其比较重要的指标集中划在一个圆形的图表上,来表现一个样本各项指标重要比率的情况,使用者能一目了然的了解样本各项数据的变动情形及其好坏趋向。
百分比圆环盘:
南丁格尔玫瑰图:一种圆形的直方图,更易于观察,更加美观。
气泡图:气泡图(bubble chart)是可用于展示三个变量之间的关系。它与散点图类似,绘制时将一个变量放在横轴,另一个变量放在纵轴,而第三个变量则用气泡的大小来表示。
逻辑分析、层次分析导图
鱼骨分析图:发现问题根本原因的分析方法。问题的特性总是受到一些因素的影响,通过头脑风暴找出这些因素,并将它们与特性值一起,按相互关联性整理绘制。
5W1H分析图:思考分析图,What(要完成什么任务?有哪些要点难点?) how (怎样完成该任务?用哪些方法技术?)where (何地完成?)when(何时完成) who(何人完成?) why(为什么要这么做?评估检验)。可以提高任务效率,简化任务步骤。
树状图:简单树状图、放射树状图。树图是一种流行的利用包含关系表达层次化数据的可视化方法。从一个项目出发,展开两个或两个以上分支,然后从每一个分支再继续展开,依此类推。有助于思维从一般到具体的逐步转化。树图是研究多元目标问题的一般工具。
其中,放射树状图为圆环形,中心为节点,放射端为叶,数据的度量为射线长度。
思维导图:思维导图是一种将思维形象化的方法。我们知道放射性思考是人类大脑的自然思考方式,每一种进入大脑的资料,不论是感觉、记忆或是想法——包括文字、数字、符码、香气、食物、线条、颜色、意象、节奏、音符等,都可以成为一个思考中心,并由此中心向外发散出成千上万的关节点,每一个关节点代表与中心主题的一个连结,而每一个连结又可以成为另一个中心主题,再向外发散出成千上万的关节点,呈现出放射性立体结构,而这些关节的连结可以视为您的记忆,就如同大脑中的神经元一样互相连接,也就是您的个人数据库。
Venn图:表述集合关系。
算法流程图:设计算法是程序设计的核心。为了表示一个算法,可以用不同的方法。常用的有自然语言,流程图,伪代码,PAD图等。这其中以特定的图形符号加上说明,表示算法的图,称为算法流程图。算法流程图包括传统流程图和结构流程图两种。
绘制工具有Visio。
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