潮州高端建站:了解堆积条形图——最差还是最好?

2019.08.13 mf_web

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数据可视化已成为我们日常生活的重要组成部分,使我们能够快速评估信息。而且有这么多的图表类型在那里可供选择,应该可以有效地解决几乎所有的任务,无论是探索性的(即研究和分析数据,以便更好地理解它自己)或解释(即报告和传递数据给最终用户)。然而,多样性也可能导致混淆,使得难以清楚地理解每种形式的数据可视化的目的。结果,当不适当类型的图表应用于数据时,用户不仅可能被信息混淆,而且更重要的是,可能基于这样的呈现做出错误的决定。

然而,多样性也可能导致混淆,使得难以清楚地理解每种形式的数据可视化的目的。结果,当不适当类型的图表应用于数据时,用户不仅可能被信息混淆,而且更重要的是,可能基于这样的呈现做出错误的决定。

潮州高端建站今天,我们将讨论堆积条形图,因为 - 令我惊讶的是 - 我最近了解到这些图表类型可能是真正的麻烦制造者。

混乱的风险

随着图表类型和方法的数量不断增长,情况越来越糟,有时甚至顶级专家也难以确定一种图表类型或另一种图表类型的目标。一个生动的例子是Tableau Software的高级研究科学家,前计算机科学副教授Robert Kosara。在他的博客文章“ Stacked Bar Charts Are Worst ”中,他称堆叠条形图不方便,无用甚至有害。但那真的很公平吗?

我会说堆叠的条形图在他的文章中是不值得妖魔化的。作者似乎只是成为对其真实目的的共同误解的牺牲品。实际上,堆积条形图应该用于比较几个类别的总值,同时确定哪个系列要“责备”使一个总数大于或小于另一个。

然而,Kosara说他们是最糟糕的,因为他们没有用于比较一个或另一个特定类别的系列幅度。嗯,我同意:堆积的条形图真的很糟糕,而且常规的多系列条形图似乎总是更好的选择。但这并不是他们应该用的东西。就像用锤子更换灯泡一样 - 你最终会弄得一团糟!

在本文中,我将尝试解释在常规和堆积条形图中可视化数据的真正目标,以及它们应该用于什么。首先,让我们看一下传统的条形图。

条形图:简单比较

条形图的主要目的是将各个数据点相互比较。这很简单。让我们看看常规垂直条(也称为列)图表。

多系列条形图

(参见CodePen)

此多系列条形图显示每个销售策略中每个产品的销售额,并帮助我们回答以下问题:

  • 哪种策略产生了每种产品的最大销量?

  • 产品在给定策略中如何单独执行?

当然,当这些问题被提出时,我们需要比较每个系列中的值(所有策略中某个产品的销售额)和每个类别中的值(特定策略中每个产品的销售额)。话虽如此,让我们看一下这个例子。

我们现在可以清楚地看到,产品D在战略4中最成功,在战略5中最不成功。

(参见CodePen)

我们还看到,策略1中的最大销售额归功于产品C,而产品D最后完成,产品A和产品B几乎完全相同。

(参见CodePen)

通过这个例子,我们可以快速分析所有产品级差异,这就是我们使用这些条形图的原因。

单系列条形图

现在,如果我们只想查看每个策略的总体销售额,然后将它们相互比较,该怎么办?我们知道某些产品在每种策略中的表现都比其他产品更好或更差,但哪种策略导致整体销售总量最大,而不考虑单个产品的性能?

要仅分析类别总计之间的差异,我们只需将产品值相加并将它们表示为单系列条形图中的列:c

(参见CodePen)

此图表完全回答了我们提出的问题。很明显,战略2总体上最有效,战略5最少。

总而言之,这些传统的条形图帮助了我们:

  • 通过策略比较产品销售业绩,

  • 从总体有效性方面确定战略之间的差异。

到现在为止还挺好。

但是,我们可以更进一步,发现我们在第一个(多系列)和第二个(单系列)图表中注意到的关系,以便更深入地了解实际发生的情况。为此,我们需要在一个阶段绘制类别总计和产品特定数据,这就是堆积条形图开始闪耀的地方。

堆积条形图:总计对零件

(参见CodePen)

我们可能还想问,“为什么策略X会破坏一种或另一种产品的销售?”或者,“一种策略中的产品在其他策略中的销售表现如何?”很棒的问题,但请记住堆积的条形图不应该用这种类型的细节回答这些或类似的问题。对不起,这里没有超级英雄。

堆积条形图旨在帮助您同时比较总计并注意项目级别的可能对类别总计中的移动影响最大的急剧变化。

看看我们的叠加条形图,我们清楚地看到,例如,策略5总体上效率最低,这主要是因为产品D的销售额与其他策略相比要低得多。

(参见CodePen)

花点时间了解我们的堆积条形图提供的其他见解,通过识别其他视觉上明显的关系。与此同时,我要强调,我们不能依赖这种图表类型来澄清所有的差异和贡献。一般来说,堆叠条形图在使用方面与迷你图非常相似:两种类型的主要目的是为了更好地理解大图,而不太关注光变化等细节。

当然,如果您需要更深入,更全面或更不同的见解,那么您需要选择其他图表类型,这将有助于您回答有关特定数据的特定问题。

堆积条形图与组合图表

我向几位同事展示了这篇文章的初稿。其中一个想知道,“如果你想同时显示类别总数和项目特定数据,为什么不使用每个产品带有单独条形图的双轴图形和总计的线条系列?这不会比堆积条形图更好,因为它可以帮助您理解所有差异,包括在产品层面吗?“

这是一个有趣的问题。让我们来看看。

虽然将所有类别总计带到一个单独的系列中,并且有自己的轴,然后让常规酒吧照顾其余部分可能听起来合适,我不这么认为。更不用说我不是双轴图表的忠实粉丝,至少当我有这样的数据和问题时。但是,让我们检查一下,然后你决定。

(参见CodePen)

在这种情况下,我们可以同时查看总计并比较一个类别中的数据点。但主要的问题是这个组合图表实际上更难以阅读,因为视图被列重载,每个都引起了相当多的关注,更不用说第二轴的线条系列使视图混乱。

如果我们有更多的策略,事情只会变得更糟,在这种情况下只有三个:

(参见CodePen)

大数据集并不罕见,虽然这个数据集远远不够大,但我认为你会同意眼睛在演示文稿中丢失。事实上,在这两种情况下,我们都不得不花费太多时间阅读条形图和折线图的组合。因此,在可视化大量数据时,我们最好切换到另一个视图,而不是堆积在一个图表中的所有内容。

我想你会同意,即使在这种情况下,叠加的条形图似乎更有意义:

(参见CodePen)

结论

现在你已经用自己热切的目光看到了它。本文展示的堆积条形图不仅允许我们首先查看类别总计,而且还可以粗略但有用地了解每个类别中的项目级别。结果,他们清楚地回答了提出的问题:

  • 哪种策略更好(并导致更高的销售额)?

  • 哪些重要的产品级别的飞跃使一种或另一种策略更有效(或更少)?

我希望你们也同意我们的堆积条形图简洁易读。

请记住,此图表类型非常具体。只有当您的问题和数据完全符合其服务目的时,才能谨慎使用。例如,为了更精确和全面地比较项目值,请选择传统的条形图,因为这是其目的。但是,我相信你现在分享我的感受和经验:堆积条形图(柱形图)远非“最差”,更不用说它们没用了。

我将重复一遍,并说叠加条形图的主要战略目的是帮助您一目了然地评估大局,重点关注类别总数和剧烈的系列级变化,然后让您决定下一步需要研究的内容。根据具体情况,您可能会找到更好的解决方案来解决其他类型的数据和问题。但是,叠加的条形图通常是值得的,应该在需要时考虑。

我已经在CodePen上提供了本文中的所有图表插图,因此您可以详细浏览它们,测试您自己的数据,等等。您也可以使用Chartopedia,选择我正在构建的正确图表类型的指南,以了解有关各种数据可视化方法及其用途的更多信息。

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