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  • 《数据图表分析》教学设计。关于数据与图表分析方面的教学设计
  • 第 PAGE 3页共 NUMPAGES 4页 数据图表分析 教材分析 本节课是以苏科版初中信息技术上册第四章第4节数据图表分析为教学内容本节内容主要完成纲要中提出的信息发布和交流任务图表分析数据中起着不可或缺的作用...
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  • 可视化数据分析图表设计必学技巧

    千次阅读 2019-12-10 20:07:27
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    前言

    图表,是数据可视化项目中最常见、最基础的元素,而在不同的数据结构下选择不同的图表,就会产生不同的效果,它的选择和使用,往往是制作可视化数据分析图表最重要的一步。合适地选择图表,不仅能够更加清晰明了地呈现数据之间的态势和逻辑,同时在也更加符合人体视觉感官的体验。
    (声明:以下数据纯属虚构并无实际意义)

    1、表格(多维度多指标)

    表格是最传统的数据展现方式,它所承载的信息多而密集,可以同时分析多维度、多指标数据,适合对数据敏感的人群使用。虽然表格能看到具体的数值,但是不能直观看到趋势、比重。

    例图1(简单表):
    在这里插入图片描述
    例图2(交叉表):
    在这里插入图片描述
    使用表格时需要记住一点,要让设计融入背景,让数据占据核心地位,不要让厚重的边框和阴影与数据争夺用户的注意力。 相反,使用窄边框或者干脆去掉边框,来突出数据。

    2、柱状图(类别比较)

    柱状图是使用频率最高的图表,甚至没有之一,使用场景又能被分成以下几个:

    数据视图:
    在这里插入图片描述
    适用场景(各个类别做对比):
    1.反映时间趋势,与折线图比较的话,柱状图更能体现出每一个数据的
    细节部分;
    2.同个时间下,不同类目/类别数据的比较,反映出类别之间的差异;
    3.数据不会很多的情况下,例如2~8个序列的时候,如果要比较,可以
    优先使用“柱状图”,超过这个序列的时候,选择折线图,或者动态图表
    每次只展示一部分数据;
    4.同项目多时间段,使用“簇状柱形图“。

    优点:人眼对高度较敏感,直观各组数据差异性,强调个体与个体之间的比较。

    局限:分类过多则无法展示数据特点。

    总结:
    2~8个序列,需要比较的时候使用柱状图;

    需求:
    1.请绘制2014年六大一线城市的营收对比图(单位:百亿)
    2.请绘制2018~2019年六大一线城市的营收对比图(单位:百亿)

    柱状图主要配置:
    网格线、系列重叠、间隙宽度、数据标签

    例图1:
    在这里插入图片描述
    例图2:
    在这里插入图片描述
    维度:2 度量:1+

    3、条形图(类别比较)

    与柱状图对应的就是条形图,如果比较一组或多组数据、优先观察数据的分布、类别名称比较长等,优先使用条形图,展示效果会比柱状图要好不少。文字从左到右理解,结构与人们阅读习惯比较相似,容易阅读。

    数据视图:
    在这里插入图片描述
    适用场景(各个类别做对比):
    1.同一事物在不同时间的变化优先使用条形图,其次才是柱状图
    2.用数量来观察各种信息大小的时候使用条形图;
    3.类别名称比较长的时候优先使用条形图而不是柱状图,这样能让类别
    名称完整显示出来;
    4.多项目多时间,使用“簇状条形图“;
    5.不能排序的项目优先使用“条形图”然后才是“柱状图。

    局限:分类过多则无法展示数据特点。
     
    总结:
    同一事物不同时间,观察数据分布,类别名称比较长的时候使用条形图
    跟直方图类似,适用于频率统计。

    需求:
    1.请绘制“学猫叫”的热度分布图
    2.请绘制网易云七大神曲“9/10月”热度分布图

    条形图主要配置:
    网格线、系列重叠、间隙宽度、数据标签、逆序类别

    例图1:
    在这里插入图片描述
    例图2:
    在这里插入图片描述
    维度:0 度量:1

    4、饼图/圆环图(占比分析)

    如果是要统计数据的占比情况,那么就选择饼图,或者是圆环图,这个系列的图表能很清晰地展示数据的占比情况,当两个数据大小差不多时,难以察觉。

    数据视图:
    在这里插入图片描述
    适用场景(占比分析情况):
    展示数据分布,需要统计占比分析的情况,数据不用转换成百分比,直接使用原始数据即可

    优点: 直观显示各项占总体的占比,分布情况,强调整体与个体间的比较。

    局限:分类过多,则扇形越小,无法展现图表。

    需求:
    请绘制“2019年6大手机出货量占比图”,参考“例图1”,并且将
    iPhone xs"系列扇形分离;

    注意:
    1.数据系列一般在1~8个,超过8个,饼图会变得非常拥挤,数据差异不
    很大的情况下可以使用饼图/圆环图
    2.数据差异较大的时候,除非为了突出,要不然可以使用“条形图“来实
    现对比;
    3.饼图尽量不要分离太多扇区,分离扇区起到突出重点的作用,分离过多
    则无意义;
    4.圆环图不要分离任何扇区,因为突出意义不大,圆环图一般用于仪表盘
    的数据显示,在后面的误程中会讲解到。

    饼图/圆环图主要配置:
    图例、数据标签

    例图1:
    在这里插入图片描述
    例图2:
    在这里插入图片描述
    维度:1 度量:1

    5、散点图(双变量分析)

    散点图能直观精确反映数据之间的相关性,一般在回归分析会用到,最常见的是用于分析数据之间的关联,有以下几种联系:
    在这里插入图片描述适用场景(XY双变量分析):
    XY两个变量之间的关联与联系,例如:身高/体重、广告投放/收入等等,如果需要分析变量之间的关系,则使用散点图。

    优缺点:
    1.可以用于展示数据的分布和聚合的情况;
    2.适合展示比较大的数据;
    3.看上去比较乱,数据细节不明显,只能看到相关、分布、聚合等信息。

    例图1:
    在这里插入图片描述
    例图2:
    在这里插入图片描述
    例图3:
    在这里插入图片描述
    维度:0+,作为颜色 度量:2

    6、气泡图(三变量分析)

    在散点图的基础上,如果数据的维度增加多一维,那么就可以使用气泡图,气泡图的性质与散点图接近,但是不适合展示大量数据,一般也可以用来观察少量数据的分布情况。

    数据视图:
    在这里插入图片描述
    适用场景(XZ三变量分析):
    XYZ三个变量之间的关联与联系,例如:身高/体重/年龄、广告投放/收入/转换比等等,如果需要分析三变量之间的关系,则使用气泡图

    优点: 直观反映数据集中情况,对离散数据线性回归等曲线预测性的拟合辅助作用

    局限:数据量小的时候会比较混乱。

    需求:
    请绘制“身高-体重-年龄”相关气泡图,并分析“气泡图”与“散点图
    的差异;

    注意:
    1.如果数据差异极大,那么可以考虑将气泡进行一定的缩放,让数据看起来不会这么夸张
    2.气泡图不适合大量数据,大量数据会让气泡图丧失意义,数据尽量在1~8个左右,与柱状图、条形图相似;
    3.气泡图也不能展示细节,只能用来简单观察分析数据,一般在数据汇报
    处代替表格。

    气泡图主要配置:
    网格线、敔据标签、坐标轴标題、气泡大小、大小表示、水平坐标轴刻度线、负数气泡为“白色异常值

    例图1:
    在这里插入图片描述
    与散点图一样,也可以绘制多组数据系列。
    例图2:
    在这里插入图片描述
    维度:1+,作为颜色 度量:3,其中1个是气 泡大小

    7、雷达图(多属性分析)

    如果数据的维度暴增,变成了4~10维的话,那么要对比他们的差异,使用雷达图是最佳的,但是雷达图有一个限制,就是数据量不能很大,并且尽量让数据归一化进行对比(同数据量对比),否则会丧失意义。

    数据视图:
    在这里插入图片描述
    适用场景(同对象或者多对象多属性分析):
    1.雷达图适用于多维数据(四维以上),并且每个维度可以排序的场景,
    数据系列一般在1~3个左右,太多的话很难辨别。
    2.用来了解各项指标变动情况以及好坏分析。
    3.数据可排序。

    局限:分类过多或变量过多,会比较混乱。

    需求:
    请绘制“学员A/B十大水平能力测试”雷达图,并且分析“雷达图”与
    条形图”在使用上的一些异同

    注意:
    1.数据系列一般在1~3个左右,超过的话,辨别会有难度;
    2.维度一般在10维以下,太多的话,雷达图就像一个圆,辨别也会有难度;
    3.使用雷达图的数据,必须支持排序,如果不能排序就没有意义,因为不能排序的数据并不属于同一类可对比数据,例如月份作为维度。

    雷达图主要配置:
    网格线、Y轴坐标轴线条

    例图1:
    在这里插入图片描述
    例图2:
    在这里插入图片描述
    除了以上的注意事项之外,雷达图由于是全部连接在一起的,这就要求数据之间没有什么关联,并且可排序,如下就是错误示范:
    在这里插入图片描述
    错误示例:
    在这里插入图片描述
    维度:1+ 度量:1+

    8、折线图(趋势分析)

    如果数据量比较大,并且数据是沿着某个方向进行有规律变化的,那么就可以使用折线图,它用线条将相关数据连接起来,能直观看出随着x轴变化,y轴是怎样的变化趋势。

    数据视图:
    数据量较大不便展示,请直接例图。

    适用场景(反应整体的趋势):
    观察一个或者多个数据指标连续变化的趋势
    根据需要与之前的周期进行同比数据分析
    反应数据在一个有序的变量上的变化,可以清晰展示数据的增减趋势
    增减的速率、增减的规律、峰值等等。

    需求:
    1.请绘制“东京/伦敦平均气温”变化趋势图
    2.请绘制余额宝2013~2018年收益率变化的趋势

    注意:
    在每张图表中不能一次展示太多折线图,否则数据会非常混乱,折线图
    的数量在1~3条即可

    优点:
    1.能很好展示数据沿某个维度的变化趋势
    2.能比较多组数据在同个维度上的趋势;
    3.与散点图一致,适合展示大量数据,如果数据量大,选择不带标记,数
    据量少,选择带标记的折线图。

    局限:无序的类别无法展示数据特点。

    折线图主要配置:
    网格线、Y轴坐标轴线条

    少量数据反应数据细节和趋势:
    在这里插入图片描述数据量大的时候,可以看出整体的趋势,例如下图余额宝七日年化收益率的变化:
    在这里插入图片描述
    维度:1+,可对比
    度量:1+
    时间维度:X轴

    9、面积图(趋势分析)

    面积图是折线图的变种。 面积图更注重数据类别之间随着时间趋势的变化关系。
    在这里插入图片描述
    适用场景:面积图除了可以像折线图一样表达变化趋势,还可以通过层叠的阴影面积反映差距变化。

    优点:颜色的填充可以更好的突出趋势信息。

    相似图表:
      · 数据监控面积图:用于显示每个数值所占大小随时间或类别变化的趋势线,展示的是部分与整体的关系。比如服务器CPU、内存等监控场景。
      · 横向面积图:用横向面积来展示趋势信息。只是与竖向面积图的不同展现样式。

    10、组合图(不同数量级)

    更新于2019年12月10日,未完待续。。。

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    统计图表的应用场合

    1. 线性统计图表应用:用来反映总体趋势情况、用来表达连贯性数据统计、展现折现或者曲线的形式使用、多条折现或者曲线可以进行相互比较
    2. 区域统计图表应用:通过区域所占比重进行对比统计、通过区域所占面积情况显示它所拥有的比重、通过区域统计图表显示连续性变化情况
    3. 柱状和条形统计图表应用:柱状和条形统计图表常用在对比情况的使用、可以显示总体数量,也可以分段显示数量、使用频率比较高
    4. 饼状图统计图表应用:用来统计各个组成部分的所占比重,使用频率比较高
    5. 散点图统计图表应用:用来统计总体分布情况、通过图表可以得到哪些区域分布密集与疏散情况
    6. 组合统计图表应用、速度图表、时钟图表

     Excel设计统计图表

    • 创建一个表,绘制图

    • 使用截图工具,保存下来

    • 打开Axure,拖拽一个图片组件,将图片放入组件中

     HighChart设计统计图表

    • 打开axure,生成原型文件

    • 打开axure,新建内部框架,双击添加链接到HighCharts目录下example中的指定路径,路径下的example最好单独自建一个文件夹,并放入htm,修改名字,方便后续修改操作

    • 发布生成原型文件
    • 对并状图进行修改数据,按如上操作发布一个饼状图,进入到htm,修改浏览网址属性、标题等,然后刷新即可改变页面展示效果

    字体的修改:

     

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  • 信息图表制作流程

    2017-11-19 23:36:50
    信息图表制作流程: 1 、选择主题:包括对主题分类,必要时细化出主题的树型结构, 2、调查研究:对主题分类知识,逐条调查分析分析研究数据变化规律,形成初始阶段图表 3、汇总数据:对每个子分类主题数据汇总...

    信息图表制作流程:

    1 、选择主题:包括对主题分类,必要时细化出主题的树型结构,

    2、调查研究:对主题分类知识,逐条调查分析,分析研究数据变化规律,形成初始阶段图表

    3、汇总数据:对每个子分类主题数据汇总,形成独特数据曲线、图表、流程等子图表;

    4、分析数据,对子类数据规律进行分析

    5、表现形式,对变化规律用特性形式表现,如曲线,直方图,表格等

    6、绘制创意草图

    7、编辑:对创意草图进行汇总排序。编排表现格式。

    8、设计:设计整体布局。

    9、检验:检验表现形式,通过群体互动和意见汇总,针对不同使用者,抽样和调查理解,得出最佳表现。有时候往往需要根据反馈刷新。

    10、定稿






    信息图表样例



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    模块图表分析的设计

            图表分析作为一个辅助的信息展示手段也是必须要有的。如何为一个模块自定义图表方案,并且能够保存方案是这节要介绍的。使一个模块能够具有图表功能需要以下几个步骤:
            1.修改模块属性,使模块可以显示图表。
            2.修改模块字段属性,使某些字段成为“项目内容”,另一些字段作为“数值内容”。
            3.进入模块,点击“图表”按钮。
            4.可以选择和修改各种图表参数,并保存方案,供以后使用。

    下面具体介绍一下:
    1.设置属性,使模块“省份”可显示图表。


            2.修改模块字段属性,使字段“省份名称”,“简称”可以作为图表项目;“面积”,“人口数量”,“GDP”,“百分比”四个数值字段作为数值内容。

    设置好以后,刷新网页,进入“省份模块”。点击上面的“图表分析”按钮,可以显示图表窗口。



            其中的“项目内容”只能选一个,而数值内容可以选择多个,图表类型有柱状图,条状图,折线图,面积图,饼图五种。
            对于图表所选择的记录有二种方式,如果当前只选中了一条记录,那么就以Grid中当前页的所有记录作为图表源,如果选择了2行以上的记录(选择方式和Excel选取多行一样,ctrl,或shift+鼠标键),那么就以选中的行作为图表源。
    下图例子中我选取10个省作为图表源来进行展示,下图显示了十个省的人口对比的饼图。
    下面展示选择二个数值字段



    折线图


            以上图表功能完全是使用extjs4的图表基本功能制作而成。现在只有一个问题,就是图表不能导出,导出的中文字全是乱码,因此如果要使用图表的话,只能自己截屏了。
            上面一共保存了三个图表方案,在图表方案选择框中一个,就会展示该方案所定义的图表。每一个模块都可以定义若干个图表方案,是所有用户共享的,暂时没有设计权限。




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信息图表设计分析