DataFocus高级可视化
第五章 DataFocus高级可视化
5.1 高级可视化图形
除了第四章所描述和展现的基础可视化图形外，DataFocus还内置一些高级可视化图形，以便查看一些特定的数据和应用到一些数据分析的特定场景。在这个商业环境纷繁的时代下，数据分析的可视化结果也不再是只有传统的柱线饼三“巨头”，更有一些让使用者感官上和应用上更加清晰明了的图形样式。
DataFocus的高级可视化图形切换入口与基础可视化图形类似，也在主界面右上角的图形转换按钮处，并将鼠标悬停至“高级图形”处。
图形主要包含树形图、词云图、瀑布图、旭日图、打包图、箱型图、弦图、桑基图、平行图、时序柱状图、时序条形图、时序散点图、时序气泡图、经纬图、经纬气泡图、热力图以及统计图。具体可登入DataFocus系统进行查看。这里介绍几个常用的高级可视化图形。
树形图：主要适用于展示父子层级占比情况，比如商品的各类目情况、客户价值的情况等等，用矩形面积表示占比大小，当数值相近时建议在右侧按钮处开启“显示数据标签”以便识别。
词云图：用于展现文本类信息，对出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出。如图，销量最高的可以看出是“精装纸皮核桃”、“炭烧腰果”以及“东北红松”。这也是很多电商企业尤其是快消品企业近期非常流行的可视化图形，以直观体现各产品的销售情况。
瀑布图：主要用于展示数据的累计变化过程，既反映了每一个时刻的涨跌情况，也反映了数值指标在每一个时刻的值。比如SEO工程师分析的搜索关键词占比和趋势等等，以及一些金融类数据分析。
旭日图：在基础饼图上可表达更多层次的分解关系，展示父子层级的不同类别数据的占比。还有一些数据库的展现也可应用旭日图，展现各个父类与子类的情况。
打包图：打包图可展现系列维度的数值大小，举个例子，比如某类目或某子类目的产品销售情况，打包图能反映出从低到高的商品销售量度。
箱型图：箱型图用来展示一组数据分散情况，每一条横线代表分位数，盒内部的横线代表中位数，点代表异常值。常见于一些科学项目的分析或是产品爆仓或超卖等情况的数据分析。
弦图：一般用来表示双向关系，要注意的是，数据节点如果过多则不适用。如图中所示，发货地和收货地是双向关系，“弦”可清晰表达运费的流动和数值情况。
桑基图：桑基图是数据分析行业非常流行的图形之一，用来表示数据的流向。图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，起始流量总和始终与结束流量总和保持平衡。比如查看每个客户购买的产品情况，以确定爆款和关联商品推荐。
平行图：平行坐标图主要用于把多个变量并形排开，把每一个记录都以折线连接上。当数据量较大的时候，可以很方便地观察各个变量的分布情况。比如一些软件的流程或是一些工程项目的分步骤分析。
时序图：时序类图形的关键词是“时序”，主要用来洞察有时间趋势需求的，需包含“每月”、“每年”等时序关键词，以分析以时间为基础的变化趋势。如特定时间段的业务情况，或是一些和时间密切相关的比如火场救援分析等等。
热力图：以颜色来反应数据密度，不适用于数值字段是汇总值，需要连续数值的数据分布。如若不然，建议使用位置图。
要注意的是，数据可视化并不是追求图形有多华丽甚至是多高级，而是能够清晰地表达业务目的或应用结果即可，不应走入一个觉得柱线表就是low的误区。数据分析的核心应是快准狠的反映出数据特征以应用到实际。
