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这种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。

图表的基本类型及其选择

(1)

Excel2003中提供了11类共73种图表类型,Excel2007、Excel2010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,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AndrewAbela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5-1AndrewAbela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

图表的基本类型及其选择

(2)

在图表插件ChartTamer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。

ChartTamer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参考。

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,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:

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。

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。

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.BumpsCharts

我们不妨考虑图5-5所示的图表,老外称之为BumpsChart,其实是个曲线图而已,只不过只有两个时间点。

BumpsChart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。

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。

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fanchart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。

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