《数据化运营速成手册》-读书笔记-图表实例

《数据化运营速成手册》，作者胡晨川，第二章建立数据图表的认知

没有正确的图表，只有更适合的图表。

在这一章里，作者介绍了各种图表的特点和使用场景，这里也来简单整理下。作者将数据图表分为两类：一类偏重展示，一类偏重研究。
偏重展示的图表，是为了更直观的表达某些指标，这些信息可以用来决策，比如使用柱状图，谁高谁低都很清楚；
偏重研究类的图表，展现的是指标间某些隐藏的关系，这些信息需要进一步研究才可以使用，比如散点图，具体的关系还需要我们再去验证才行。

散点图

散点图的价值在于发现变量之间的关系

散点图可以用来做相关性分析，来看两个变量之间是否存在某种关系，正相关，负相关这种，详情可以参考之前的文章：常见图表-散点图

要制作散点图，最少有两个变量，还可以有3个变量，演变成气泡图，当其中一个变量是时间的时候，我感觉就变成了折线图。4个变量的话也可以做，但是就要用到手动来调整，我感觉还是不要用了，太费劲

这里作者还提到了波士顿矩阵，也可以叫做象限法，分成几类来对比，主要得选择好基准值。Excel里面不太好做，这里可以手工来调整，比如插入图形，自己拖拽出那种效果，

调一下透明度就好了。
散点图的使用也有局限性，比如变量不要太多，控制下数量，而且选择哪两个变量，也是门儿学问，需要多了解业务。

柱形图

柱形图的核心思想是对比

柱子是竖起来的叫柱形图，横着的叫条形图。部分内容可以参考之前的文章：常见图表-柱形图

结构变化对比

柱形图是最容易作出对比效果的图形，其中使用堆积柱形图，可以看出每一部分占总体的比例和变化。

这里要注意对比的柱子不能太多，作者提到不要超过4个，太多容易混乱，最好还是2个对比。

多指标组合对比
当我们在多个主体上有多个指标要进行对比的时候，像这种

就可以选择普通的柱形图，这种场景下要注意下指标的单位，单位要一致才好在一个坐标轴上展示，比如：新用户订单数、老用户订单数。
如果遇到了单位不统一的情况，需要对指标进行标准化，可以参考之前的文章：数据标准化小记

最简单常用的是Max-Min标准化方法，标准化后，不同单位的指标就可以在一个图中展示了。

双向条形图-巧妙运用平均值
这个图以前还真没用过，找场景去试试，看上去是不错的

很明显，这个双向条形图的对比效果更好，不错不错

瀑布图-观察总量分解后的对比
瀑布图也没有用过，刚试了下，很好玩儿，效果也不错，直接用上面城市的数据来做的

通过瀑布图的拆解，我们可以发现一些问题，然后还需要结合维度下钻或者继续拆解去找寻原因。

正确对比数值指标和比率指标
这里就是组合图的使用了，比如这个

这里作者提到一个主坐标轴和次坐标轴刻度线一致，这个我并没有找到设置的地方，记录下，后面找到了再说。

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使用柱形图、条形图、瀑布图，都是为了将对比的信息放大，更加直观的展示；
柱形图适合用来做结论表达；
柱形图一般不用在时间维度的变化；
柱形图的Y轴一般从0开始，除非为了隐瞒真相或误导读者

折线图

折线图的核心思想是趋势变化

通常折线图会和时间序列一起使用，下面整理几个知识点。

• 趋势线
  在折线图中加上趋势线，可以更好地指导趋势变化，是在增长还是下降。
  有了趋势线，我们通过趋势线的公式，可以看出趋势变化的速率是否是期望中的

• 看折线图的波动情况
  看它是剧烈波动还是平稳上升/下降，波动越大说明情况越不可控，企业都希望增长平稳且快速

• 观察指标的周期性变化
  在某些业务场景下，指标会呈现周期性变化，零售中一般都是一周为一个变化周期

• 关注极值
  关注折线图中明显的峰值和谷值，排除上面的周期性因素后，任何的高点和低点都不会凭空产生，我们需要去找到原因

• 关注结构性变化
  这个和极值有点儿类似，主要是关注指标再某些节点前后表现，比如上升不然变成下降的点，反之亦然，这样的点就是拐点，找到背后的原因，对业务有很大的意义。