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數(shù)據(jù)科學家必備的六款數(shù)據(jù)可視化工具,顛覆傳統(tǒng)圖表!

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)可視化
在面對多元復雜的數(shù)據(jù)場景時,常見的圖表類型可能并非最佳選擇。本文中,筆者為大家總結了這些熱門圖表的幾種替代方案。

在數(shù)據(jù)可視化領域,散點圖、柱狀圖、折線圖、箱型圖和熱力圖等是最為常見的圖表類型,它們簡單易懂且廣為人知。然而,在面對多元復雜的數(shù)據(jù)場景時,這些標準圖表可能并非最佳選擇。本文中,筆者為大家總結了這些熱門圖表的幾種替代方案:

尺寸編碼熱圖(Size-encoded heatmaps)

傳統(tǒng)的熱力圖通常通過顏色標度來表示數(shù)據(jù)值,然而在實際應用中,將單元格顏色與具體的數(shù)值精確對應仍然具有一定的挑戰(zhàn)性。尺寸編碼熱圖則是一種有效的替代方案,它采用方塊或圓形等圖形元素的大小直觀展示數(shù)據(jù)的絕對數(shù)值大小,尺寸越大表示數(shù)值越高。這樣,不僅可以借助顏色變化反映相對差異,還能通過圖形大小的變化直觀展現(xiàn)各單元格數(shù)值的絕對大小,從而使得數(shù)據(jù)表達更加清晰、立體和易于理解。如下圖所示。

瀑布圖(Waterfall charts)

為了可視化數(shù)據(jù)值隨時間的變化情況,通常我們首選的是在折線圖(或柱狀圖)上顯示實際數(shù)值,但是這樣很難直觀地估計連續(xù)變化的幅度和方向。

而瀑布圖(Waterfall charts)可以通過層疊式布局清晰展示每個時間段或階段的數(shù)據(jù)變化,描述數(shù)據(jù)的滾動差異,尤其適用于展示增量變化的規(guī)模和方向。

在瀑布圖中,起始值和最終值由第一個和最后一個柱狀圖表示。通過圖表中的連續(xù)變化,可以直觀地觀察到不同階段的貢獻和變化。此外,連續(xù)的更改會自動進行顏色編碼,使它們更易于解釋。這樣的設計使得瀑布圖成為了一種直觀且清晰地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)變化的工具,尤其適用于呈現(xiàn)價值隨時間的變化,以及各個階段對最終結果的影響。

凹凸圖(Bump charts)

凹凸圖(Bump charts)是一種用于可視化不同項目隨時間排名變化的圖表類型。當需要呈現(xiàn)多個類別隨時間的排名變化時,使用條形圖可能會導致圖表混亂。在這種情況下,凹凸圖能夠提供更清晰的可視化效果。

凹凸圖通過將項目的排名以線的形式呈現(xiàn),每條線代表一個項目隨時間的排名變化。這種排名變化的可視化方式可以幫助觀察者更直觀地理解不同項目之間的排名變化情況。相較于條形圖,凹凸圖在凸顯排名變化方面更為清晰,減少了圖表混亂的可能性。

雨云圖(Raincloud Plots)

雨云圖(Raincloud Plots)是一種將箱線圖、帶狀圖和核密度估計(KDE)圖結合在一起的數(shù)據(jù)可視化工具。它為展示數(shù)據(jù)分布提供了一種簡潔而全面的方式,并旨在解決使用傳統(tǒng)箱線圖和直方圖時可能出現(xiàn)的誤導性問題。

使用雨云圖,可以:

  • 合并多個圖以避免錯誤或誤導性結論;
  • 減少混亂并提高清晰度;
  • 改善組間比較;
  • 通過單個繪圖捕獲數(shù)據(jù)的不同方面。

Hexbin和密度圖

Hexbin圖和密度圖是用于可視化大量數(shù)據(jù)點的替代方案,特別適用于當散點圖的數(shù)據(jù)點過于密集時難以解釋的情況。

Hexbin圖將圖表區(qū)域劃分為六邊形區(qū)域,并根據(jù)每個區(qū)域中數(shù)據(jù)點的數(shù)量為其分配一個顏色強度。這種方式能夠更清晰地展示數(shù)據(jù)點的密度和分布情況,避免了數(shù)據(jù)點過于密集時的視覺混亂。

而密度圖則通過連接相等密度的點來創(chuàng)建輪廓,用等高線描繪了二維空間中數(shù)據(jù)點的分布情況。這種表現(xiàn)方式能夠更直觀地展示數(shù)據(jù)的分布情況,幫助觀察者更好地理解數(shù)據(jù)點的密度和分布規(guī)律。

氣泡圖和點圖(Bubble charts and Dot plots)

氣泡圖和點圖是用于替代條形圖的有效可視化工具,特別適用于在大量類別情況下展示數(shù)據(jù)時避免圖表混亂的情況。

氣泡圖是一種類似于散點圖的圖表,但具有一個分類軸和一個連續(xù)軸。通過使用氣泡的大小來表示數(shù)據(jù)的值,氣泡圖可以更直觀地展示數(shù)據(jù)隨時間的變化。

點圖則是另一種替代條形圖的方法,它強調了我們主要關心表示總價值的各個端點,同時消除了幾乎沒有用處的長條。這兩種圖表都有效地解決了當條形圖包含太多條形時,觀察者難以關注到單個條形的長度的問題。

責任編輯:趙寧寧 來源: 數(shù)據(jù)科學與AI
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