1、选择恰当的图表类型精品文档选择恰当的图表类型用图表来表现数据、传递信息,很重要的一个环节是如何根据应用场景,选择合适、有效的图表类型。如果图表类型不合适,图表再漂亮也是无效的。本章将介绍数据统计图表的基本类型和选用原则,以及如何避免常见的图表类型选择误区。5.1 一份图表的产生过程很多人经常问:“看看我这个数据怎么作图好看?”我们说这个说法的出发点和目的都是有问题的。因为不是仅有数据就可以决定图表选择,图表的目的也不仅仅是为了好看。平时我们做一个图表,由于熟练和习惯的原因,可能很快就完成了,并不会有太多的思考。但事实上,一个完整的从数据到图表的过程应该包括以下步骤。首先,我们要对数据进行分析,
2、得出自己的结论,明确需要表达的信息和主题。然后根据这个信息的数据关系,决定选择何种图表类型,以及要对图表作何种特别处理。最后才是动手制作图表,并对图表进行美化、检查,直至确认完成。由此可见,决定使用何种图表类型的,并不仅仅是你的数据本身,更重要的是你所要表达的主题和观点。这其实就是我们常说的具体问题具体分析原则。所谓“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”,同样的一份数据,因为不同的立场和价值判断,不同的人所发现的信息、得出的观点很可能不一样,那么所选用的图表类型也可能不一样。即使选用的图表类型一样,也可能因为要强调的地方不一样而采用不同的处理方式。这取决于几个因素:你从数据中分析提炼出的信息;这种
3、信息所属的数据关系种类;你想通过图表表达的观点;你想要强调的重点。当然,数据本身对图表选择也会有影响,但这种影响是相当有限的。比如当数据存在差异悬殊、重叠覆盖等情况,可能会导致原本合适的图表类型变得凌乱、不易阅读等问题,这时可以考虑替代的图表类型或处理方式。5.2 图表的基本类型及其选择(1)Excel 2003 中提供了11 类共73 种图表类型,Excel 2007、Excel 2010 完全继承这些图表类型,未做任何增减。在我看来这里面至少75以上都属于无效垃圾图表,不适宜在商务场合使用。譬如各种3D 形式的图表类型就是首先需要排除的,所谓的自定义图表类型也是惨不忍睹,根本无需考虑。尽管
4、我们见到的数据图表种类繁多,但其基本类型只有以下几种:曲线图 用来反映随时间变化的趋势;柱形图 用来反映分类项目之间的比较,也可以用来反映时间趋势;条形图 用来反映分类项目之间的比较;饼图 用来反映构成,即部分占总体的比例;散点图 用来反映相关性或分布关系;地图 用来反映区域之间的分类比较。我们所见到的林林总总、各式各样的图表,有的就是基本类型,有的是由这些基本类型变化或组合而来。譬如麦肯锡的瀑布图是由柱形图变化而来,质量管理中的柏拉图是由柱形图和曲线图组合而成,等等。商务工作中需要用图表反映数据的场景五花八门,但按数据关系/ 模式分类无非以下几种情况,每种数据关系都有其对应的合适的图表类型,
5、如表5-1 所示。表5-1 数据关系及其适用的图表类型也存在以上数据关系的综合比较情况,那么对应的图表类型也将是基本类型的综合运用。如比较多个时间点上构成的比较,多个时间序列趋势的对比。国外专家Andrew Abela 曾整理了一份图表类型选择指南图示,他将图表展示的关系分为4 类:比较分布构成联系然后根据这个分类和数据的状况给出了对应的图表类型建议。确定你想展示数据的关系类型后,只要按图索骥,就可以找到相应的图表类型建议。这是一个很不错的总结,经作者同意,这里将其翻译为中文,供大家参考,见图 5-1。不过,我认为图中雷达图应放在基于分类的比较而不是基于时间的比较。(点击查看大图)图5-1 A
6、ndrew Abela整理的图表类型选择指南,列出了4类数据关系下适用的常见图表类型5.2 图表的基本类型及其选择(2)在图表插件Chart Tamer 中,对图表类型的运用进行了更加严格的限制,仅保留了柱形图、条形图、曲线图等极少数最基本的图表类型,同时增加了3 个特有的图表类型。Chart Tamer 将数据关系分为6 种:值的比较时间序列构成或排序关系分布(单重)分布(多重)当你选择了某个特定的数据关系后,将只有特定的、合适的图表类型可被选择,其他的则被禁止选择,如图 5-2 所示。这样做的目的是为了确保引导用户选择到最合适的图表类型。这个做法是专家智慧的结晶,我们在选择图表类型时也可以
7、参考。5.3 图表类型选择辨析有些图表类型可以反映多种数据关系,有些数据关系也可以用多种图表类型反映,这时的图表选择应如何分辨其中细微的区别呢?以下问题比较常见。1. 柱形图和条形图都可以表示分类项目的比较,如何在二者之间进行选择?我们看到某些商业杂志偏爱条形图,某些商业杂志又偏爱柱形图,你可以根据自己的喜好选择。当分类项目的标签文本比较长的时候,柱形图的标签会出现重叠、或者倾斜,需要阅读者歪着脖子看。这时使用条形图则可以很好地解决这个问题;由于汉字可以竖排,于是有人将柱形图的分类标签由斜排改为竖排来解决这个问题。这是一种可行的做法,但其占用的空间仍然太大,也会影响阅读者目光的移动方向;我们的
8、眼睛似乎更容易比较水平条形的长度。2. 柱形图和曲线图都可以表示时间序列的趋势,如何在二者之间进行选择?一般来说,我们建议使用曲线图反映趋势。二者细微的差异;柱形图更强调各数据点的值及其之间的差异,曲线图更强调起伏变化的趋势印象,而带数据点的曲线图则同时具备二者的特点;柱形图更适于表现离散型的时间序列,曲线图更适合于表现连续型的时间序列。当数据点较少时可以使用柱形图,数据点较多时建议使用曲线图;需要放大波动幅度而使用非零起点坐标时,建议使用曲线图。柱形图使用非零起点坐标存在夸大差异的嫌疑,曲线图则不会存在这种问题,因为曲线图强调的是起伏变化的趋势感,也就是曲线图的斜率。当然,不管使用何种类型,
9、只要使用了非零起点坐标,都建议标上截断标记。3. 面积图和曲线图都可以表示时间序列的趋势,如何在二者之间进行选择?当只有一个数据系列的时候,二者完全等价,都可以使用。一般来说曲线图应用得更多,但我们看到商业周刊比较偏爱面积图。当在大型会议室演示时,坐在后排的人很可能无法看清曲线图的线条,而面积图则更易让人看清楚;当比较多个数据系列的趋势时,建议使用曲线图。因为使用多系列面积图时,可能出现数据系列之间相互遮挡的情况,更大的问题是我们往往很难判断这种面积图是堆积的还是普通的。并且,堆积面积图除靠近X轴的那个系列较易看出趋势外,其他的系列因没有一个固定的底座而难以观察出变化趋势。4. 关于饼图的争议
10、:我应该避免使用饼图吗?很多专家会告诉你应避免使用饼图,建议使用条形图来替代饼图,因为条形图更易于比较数据点的差异。从精确比较的角度而言确实如此,很多情况下饼图也确实可以用条形图来代替。但每个图表都有它的长处,饼图会给我们一种整体和构成的印象,看到饼图我们就会想起100,而这是条形图所没有的。所以你仍需要根据自己的目标选择合适的图表类型。5. 连线的散点图与曲线图有何区别?带连线的散点图也可以用来替代制作一个表现趋势的曲线图。多在需要X 轴不等距间隔效果时使用,如不同存款期限的利息水平。此时的散点图类似于时间刻度X 轴的曲线图。时间刻度的曲线图其实仅支持按天的时间,对于按小时计的并不能反映。使
11、用散点图则无此限制。下面我们以两个典型的应用场景为例讨论图表类型的选择。5.4 实绩与预算比较的图表选择将实绩与预算进行比较,分析预算完成情况,这是实际工作中最常见的应用场景。它属于值的比较类型,包括横向的分类比较和纵向的趋势比较。1. 横向比较比较各分公司某项预算的完成率,可以使用这种类似温度计式的柱形图或条形图。温度计让人清晰看出实绩与预算的差距。喜好豪华的朋友可以把图表做成水晶易表风格的温度计,更加形象逼真。若各分公司间的预算目标或预算进度并不一致,图表将是如下形式。到了下半年,实绩会逐渐超过预算,红色柱形将超出灰色柱形,这时需要将红色柱形调窄一点,以便能清晰分辨。这时候有些Bullet
12、 图表的风格了。不过,最好还是将目标系列的图形调整为不连续的小横线,二者的比较会更加清晰。需要注意的是,横向比较中不宜将目标系列(以及完成率系列)做成连续的折线图,因为它们的关系是分类对比而不是时间趋势。2. 纵向比较在时间上的纵向比较,显然更强调变化趋势,可使用如下的曲线图或曲线图面积图。为突出实绩与预算之间的偏差,可以添加涨跌柱线,突出显示预算的超产或欠产。但涨跌柱线易干扰曲线图而显得凌乱,我们可以将实绩与预算的偏差做成柱形图,放在图表底部,这样既有变化趋势又有正负偏差提示。5.5 百分比数据比较的图表选择经营分析中经常要做不同时点、不同分类的百分比数据比较,如今年和去年的市场份额,不同公
13、司的产品构成、收入构成等。如何有效地反映这种百分比数据的比较呢?1. 两个或多个饼图很多人都知道表现份额和构成关系一般要用饼图,那么很自然的想到,反映两个时点的比例数据就用两个饼图了,于是做成图5-3 的形式。这种做法非常普遍,但并不是很有效的图表形式。其缺点是我们不能直接、准确地看出各个分类项目的变化趋势及其幅度。阅读者需要在两个饼图之间反复进行比较,判断各项比例数据是增加了还是减少了,以及增减了多少。如果变化比较细微的话,很难准确看出变化之处,最后还是要看数字才知道。因此,一般并不建议这样作图。2. 百分比堆积柱形图麦肯锡和罗兰贝格都喜欢用图 5-4 中的堆积百分比图,相对于两个饼图而言要
14、好很多。但只有放在最底下和最上面的数据系列,我们可以比较准确地看出其是增加还是减少,其他的则还是因为缺乏共同的基准而难于直观看出。有时候,数据的取值还会使分类标签不是那么好安排位置。相比前一种方法,这是一种可行的选择。3. Bumps Charts我们不妨考虑图 5-5 所示的图表,老外称之为Bumps Chart,其实是个曲线图而已,只不过只有两个时间点。Bumps Chart 可以很清晰地反映两个时点的数据变化趋势,因为我们的眼睛能很轻松地分清上升和下降的曲线。并且,在图表的左右两边,数据点从上到下正好是从大到小排序的,相互之间的差距也很容易看出,从左到右也反映了名次的变化。一般来说,这种
15、图要做得窄、高一些,以使曲线的斜率更大,读者更易看出其中的变化趋势。当分类较多时,可将部分线条使用淡色弱化以使其他部分线条得到强调。5.6 图表类型选择的误区(1)一般来说,只要我们了解数据关系与基本图表类型之间的对应关系,正确选择图表类型,做出的图表应该可以符合规范。但在实际工作中往往有另一种误区,有些人不是不会作图,而是太会作图了。他们喜欢运用所谓的技巧、自我欣赏式的创新,做出让人无法看懂的复杂图表,这就与图表的目的背道而驰,是需要了解和避免的。频繁改变图表类型比较常见的是在一份市场调查报告中,对消费者选择结果的图表表现,时而柱形图、时而条形图,时而平面的、时而3D 的,时而棱台的、时而圆
16、锥的,生怕遗漏了自己所知道的图表类型。看到这样的报告,你不知道他是在做数据分析,还是在炫耀软件技巧。解决办法很简单,抑制自己的创作欲望,坚持一致性,在同样的应用场景使用同样的图表类型,譬如上面说的调查结果反映,一个排序的条形图类型就已经足够。过于复杂的图表图表应该是不需要解释的,或者说是自我解释的。所谓“一图抵千言”,是说一个好的图表可以省去1000 句话,而不是需要1000 句话来解释。但经常有人把图表做得异常复杂,你可能琢磨半天都看不懂他想说什么,如图5-6 的图表。这种情况往往有两种原因:一是将过多的数据放到了一个图表里,数据量很大,却没有主题,或主题不突出。解决办法是将数据进行分析、提
17、炼,通过简化数据来简化图表。二是不合适的创意,自己发明一些“高明、高级”的图表,自己看着感觉良好,别人看着一头雾水。虽然这是一个需要创意的时代,但在商业图表领域,还是审慎些为好。解决办法是抑制自己的创作欲望,遵从商业图表的一般规范。误导和欺骗的图表图表的目的在于更清晰地表现和传递数据中的信息,但在图表制作中经常会存在有意或无意误导读者的情况。尤其当制图者想隐瞒或者夸大事实的时候,如粉饰糟糕的业绩,放大微乎其微的增长等。我们需要了解和识别这些作弊手法,以免被误导。当然,我们自己最好也避免去运用这些手法。1. 夸张的图表压缩比例图5-7 中,曲线1 的变化显得十分平缓,业务发展似乎比较稳健;曲线3
18、 则剧烈波动,似乎经营出现了不稳定因素;曲线2 介于二者中间。而实际上它们所反映的数据是完全一样的,只是因为图表的长宽比例不同而呈现截然不同的印象。一般来说,建议绘图区的高宽比例约为1:1 左右,对角线约呈45 度左右,并且在图表之间保持一致,以反映客观性和一致性。2. 截断柱形图Y轴图 5-8 中,柱形图的坐标轴被截断而不是从0 开始,这样,09 年的预测值看起来似乎比04 年要大幅增长200以上。而如果我们还原坐标刻度,实际仅增长约32,视觉效果夸大了近7 倍!所以我们说柱形图的纵坐标一般不应被截断。5.6 图表类型选择的误区(2)3. 不成比例的形象化图表图5-9 中的形象化图表,多么直
19、观、形象、精美。但漂则漂亮,我们的感觉还是告诉我们,实物大小似乎与数值不成比例,我们究竟应该用图片的高度、面积还是实物的体积来估计数值的大小呢?事实上在这个例子中,无论用哪种方式衡量,结果都与显示的数字相差甚远。错误的图表在网络上,常有一些高手做出一些奇怪的图表,由于其高技巧性,还被不少网友当作案例学习。殊不知这只是一些发烧式的发明,不说是闭门造车吧,至少在真实的商务环境中从来没有见到过这些图表类型。在这里提一提,避免职场新人受到误导。1. 有负数的饼图当一组数据中含有负数时,是不能用饼图来反映的,否则所得的图表没有意义,结果也是错误的。有人用很复杂的方法做出某种所谓的盈亏饼图,可是我们根本无
20、法看懂,如图1。这种情况下,一个有正负方向的条形图做就很合适。2. 双层的饼图有人制作一种双层的饼图,美其名曰母子饼图,将某一个或多个扇区再分为几个构成类别,来反映构成的构成,有时甚至是里3 层外3 层的,如图2。老实说这种图表怎么读呢,远不及一张表格来得更简单。或者,可以将相同大类的扇区使用相同的填充色,达到分组的目的。3. 扇区不同半径的饼图图3这种做法来自于一位国外高手的fan chart 创意,让扇区的半径代表另一个指标。技术不可谓不高,但我们实在看不懂,也不便于比较。其实,用两个条形图就可以,或者用不等宽柱形图也行。有趣的是,这些无效的图表类型多集中在饼图上,而饼图本身正是一种有效性
21、颇受争议的图表类型。至于为什么会这样,我猜测也许是他们发现了饼图也可以加入多个数据系列,所以要充分发挥这种技巧吧。4. 多Y轴的图表在很多分析场景下,多个系列之间的量纲或者数量级差距悬殊,要做成一个图表的话很难观察,双坐标也嫌少。于是有人做出了这种多Y 轴的图表,它的作图数据被做了处理,坐标轴全是模拟的,如图。但是这样的图表怎么看得清谁是谁呢?事实上,在商业杂志上,不要说多Y 轴,连双Y 轴的图表都很难看到。解决的办法是分开做多个图表,按小而多方式排列处理,简单而清晰。不必要的图表经营分析人员容易养成一个思维习惯,就是凡数字必用图表,有时候甚至是“分析不够图表凑”,似乎不用图表就不叫分析。但是,我们要知道何时不应该使用图表:如果表格或者数字本身就可以很好地表达,就没有必要使用图表。在下面这个例图中,数据差异极小,柱形图几乎成了整齐的栅栏,图表的作用并不明显。如果直接使用排序的数据表格可能更好。对于一个或一组数字的情况,商周没有使用图表,而是使用了大号的数字,这样的处理同样令人印象深刻,见图 5-10。收集于网络,如有侵权请联系管理员删除
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