PDF《可视化分析最佳做法》

10 11 如果使用其他图形会怎样?也会得到类似的结果吗?在此例中,我们合并了两个折 线图和一个条形图.图的顶部并排显示了售价和销量的趋势线,方便查看者对这两 种趋势进行比较.二者之间是不是明显呈负相关的关系?是的.再次说明,底部的 净利润条形图可为决策制定提供额外信息,而且也不会妨碍关联性分析.

12 分布 分布分析在数据分析中尤为有用,因为它可以显示您的定量值在全部定量范围中呈现 何种分布形式.例如,医院可能想了解患者治疗持续时间的分布情况.那么医院应该 使用哪种

图表呢?他们其实有几个选项可以选择.在此示例中,我们将讨论两种最常 用的

图表实现此目的.一个是箱形图,另一个是直方图. 箱形图是显示多个分布的理想选择.它们可以将您的所有数据点(在本案例中为分 钟/患者)显示在一个箱形图中(参见下图).现在,您一眼就能看到全部类别中的 最小值、第25 百分位值、中位数、第75 百分位值和最大值.此箱形图中较为突出 的是 Emergent (危急)患者与 Non-Urgent (非紧急)患者之间的治疗时 虽然饼图是部分到 整体分析中最常用 的

图表,但是我们 建议避免用它.

13 长相差很大,因为它们的箱形较大.为什么?是不是有些患者作为危急情况送诊,最 后被判断为非危急患者?还是因为他们有明显不同的问题,因此要接受截然不同的治 疗?再或者,是急诊室的医生治疗患者的方式完全不同? About Tableau maps: www.tableausoftware.com/mapdata Website Traf?ic by Country Pie on Map Blog Community Examples User-generated United States United Kingdom Canada India Australia China France Argentina 5K 4K 7K 6K 10K 9K 14K 67K 2K 2K 1K 4K 3K 6K 12K 62K 0K 1K 0K 1K 1K 1K 4K 16K 0K 1K 0K 1K 1K 1K 2K 10K Section User-generated Examples Community Blog Visits 0K 20K 40K 60K 80K ≥ 100K 对于那些详细介绍 地图所显示内容的

图表,地图往往是 最佳搭档.

14 创建有效的视图 即使您已经选择了最适合分析的

图表类型,也未必能轻易地生成有效 的视图.创建有效的视图需要付出努力、良好的直觉、注重细节和反 复试验.下面的几个例子展示了经过更多努力后的效果 ― 使视图更有 效、更易于理解.

15 还有一种显示分布的方法,即直方图.直方图不是按照 患者鉴别分类 类别分解数 据并记录每个患者处于每个类别的时间,而是按照时间分段(或直条)分解数据并计 算每个分段中的患者数量.此图还显示,患者数量最多(或最常见)的治疗时长为

70 分钟.我们还可以对条形进行着色,可以发现患者数量因 患者鉴别分类 类别不同 而异.这样,我们可以看到大部分时间分段中都有多个类别的患者,且 Urgent (紧急)和 Less Urgent (次紧急)是最常见的 患者鉴别分类 类别. 经验法则是将最重要 的数据在 X 轴或 Y 轴 上显示,较不重要的 数据在颜色、大小和 形状上显示.

16 局部到整体 您可能在有些情况下想进行部分到整体的分析.虽然这种情况下最常用的是饼图, 但是我们建议避免使用饼图,理由有两个:1) 人类的视觉系统并不擅长估算面积, 2) 您只能对相邻的部分进行比较.例如,您能说出下图中的哪个部分最大, 西部区域在各个年龄组中所占的比例有何变化吗? 在饼图中很难进行这样的比较.那么,使用条形图会怎样?您在下面将看到相同的 数据,只不过改成在条形图上反映出来了.此