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顯示和研究一些數(shù)據(jù)分布和數(shù)據(jù)集之間的關系而不是在每個類別中研究精確值是數(shù)據(jù)分析中非常常見的任務。它可以借助我們將在本文中識別和解釋的圖表類型來解決。

根據(jù)具體情況 - 您擁有的數(shù)據(jù)類型以及您希望為其提供答案的具體問題 - 您可以選擇一種或另一種方法。在一種圖表類型和另一種圖表類型之間進行選擇時，請注意后續(xù)數(shù)據(jù)分布分析。您希望可視化可以澄清數(shù)據(jù)，而不是模糊數(shù)據(jù)或產(chǎn)生任何混淆。好吧，只需確保您了解以下幾個方面，記住您的情況的所有細節(jié)，并且您可以正確地可視化數(shù)據(jù)分布。

可視化數(shù)據(jù)分布的圖表類型列表

作為一般規(guī)則，下面列出的圖表類型用于顯示數(shù)據(jù)的分布方式：

• 點（散點）圖表;

• 氣泡圖;

• 盒子和晶須圖表;

• 錯誤圖表;

• 熱圖圖表;

• 范圍圖表;

• 極地圖表。

想要了解更多信息并準確了解此列表中的哪些圖表類型在數(shù)據(jù)分發(fā)方面更好地與一個或另一個特定的可視化任務相對應？這篇文章的主要部分隨時可供您使用。

選擇圖表來分析數(shù)據(jù)分布

點（散點）圖表

要確定分布趨勢和兩個變量之間的相關性，Dot（Scatter）圖表應該是您的選擇。這種類型的圖表能夠顯示趨勢，模式和聚類，以及它們在大型和小型數(shù)據(jù)集中的關系，以及直觀地表示研究結果。

例如：系統(tǒng)因持續(xù)時間和等待時間而中斷。

其他示例包括：研究結果（例如，推動發(fā)動機的重量和功率），廣告和銷售策略的有效性等。

氣泡圖

要使用三維（例如x，y和大小）進行更復雜的基于分布的分析，可以使用氣泡圖類型來分散標記的大小（稱為氣泡）。通過這種方式，您不僅可以像散點圖一樣回答與分布趨勢相同的問題，而且還可以通過查找與其他測量的相關性來識別其驅(qū)動因素。

因此，當您需要確定相應變量對之間關系的類型和緊密度（即最后）時，氣泡圖是有用的，以找出三到四個變量之間的相關性或揭示大數(shù)據(jù)集中的常見模式。

例如：最佳運動員訓練數(shù)據(jù)等

其他示例包括：最佳和最差的銷售點，銷售經(jīng)理關閉的交易量相對于他們的教育水平和職業(yè)長度，網(wǎng)站訪問者相對于性別和推薦來源的參與等。

Box-and-Whisker圖表

當只有中值和關鍵分布范圍很重要時，選擇Box-and-Whisker圖表。該圖表類型以矩形（“框”）的形式表示數(shù)字數(shù)據(jù)的第二和第三四分位數(shù)，由描繪中值的水平線分成兩部分。它使用從框的頂部和底部延伸的垂直線來繪制其余的統(tǒng)計分布，并使用點來指定異常值。

例如：來自統(tǒng)計總體的樣本的變化。

他示例包括：每個工作家庭的工資范圍，每個方向的航班延誤時間等。

錯誤圖表

要了解每個值的錯誤分布，使用錯誤圖表 通常是有意義的。作為一般規(guī)則，這些是現(xiàn)有類型圖表的條狀附加組件，特別適用于Dot（Scatter）和條形圖/柱形圖。

例如：每件商品的價格與每件商品的成本，按年齡劃分的人均身高。

其他示例包括：測試錯誤分析，值的波動等。

熱圖圖表

在兩個類別中有多個子類別的情況下，熱圖圖表類型（也稱為熱圖）可用于通過在矩陣中呈現(xiàn)具有應用于單元格的值特定顏色的數(shù)據(jù)來掌握分布（和關系）趨勢。

例如：體脂百分比。

其他例子包括：一年中的平均溫度，菌株對藥物的反應等。

范圍圖表

當您的數(shù)據(jù)包含最小/最大值范圍而非精確值時，您可以使用范圍圖表類型：范圍區(qū)域圖表，范圍條形圖等。（但是，當考慮中值時，不打算使用這些。）區(qū)域，條形等之間的選擇原則與Area，Bar和其他傳統(tǒng)圖表之間的基本相同。

話雖如此，當用線或樣條描繪數(shù)據(jù)并觀察變異性時，分別考慮范圍面積圖或范圍樣條面積圖。

例如：氣溫。

其他例子包括：高壓和低壓等。

為了更加強調(diào)每個值，特別是當您有多個系列并且需要比較分布時，可以考慮范圍列圖表（或范圍條形圖）。

例如：兩個城市的水溫。

其他例子包括：季節(jié)性降水等。

范圍步驟線區(qū)域圖可用于突出顯示趨勢，異常，異常值和聚類。

例如：最小/最大連接超時。

其他示例包括：處理器正常運行時間和停機時間等。

極地圖

在使用空間透視分析多變量數(shù)據(jù)時 - 定位，導航或關于度（角度）和距離的任何其他內(nèi)容 - 極坐標圖能夠促進分布分析。在此圖表類型中，數(shù)據(jù)點以極坐標顯示，半徑表示為圓，這樣可以更準確地識別分布趨勢。

例如：麥克風靈敏度模式。

其他示例包括：源周圍的信號分布等。

結論

您已經(jīng)了解了可以為數(shù)據(jù)分布可視化提供良好服務的基本圖表集。提醒一下，這些是Dot（散點圖），氣泡圖，Box-and-Whisker圖表，錯誤圖表，熱圖圖表，范圍圖表（有一個系列或另一個）或極坐標圖表。

這是我們在博客上的數(shù)據(jù)可視化選擇圖表類型的每篇文章中努力重復的另一條建議。雖然此處列出的選項在許多關注數(shù)據(jù)分發(fā)的情況下可能很有用，但您的具體數(shù)據(jù)以及您希望從中獲取的具體數(shù)據(jù)應確定要使用的圖表類型。在這方面要注意并提前思考。

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