첫째, 데이터 차트의 구성
1. 데이터 차트 구성
데이터 차트의 구조를 분해하면 데이터 차트가 문장 제목, 축, 차트, 아이콘, 로고, 정보 팁과 같은 고유한 이름과 주요 용도를 가진 여러 개의 작은 프리캐스트 구성 요소로 구성되어 있음을 알 수 있습니다. 일반적인 응용 프로그램 전체에서 일부 사전 제작 요소는 장면에 따라 수정 및 잘려 남아 있는 정보의 양을 줄이고 고객이 가장 적합한 데이터인 -inkRatio 로 전체 목표를 신속하게 달성하고 최소한 _ _ _ _ 시간 내에 대량의 정보를 얻을 수 있도록 합니다.
문장 제목-데이터 차트를 설명하는 주제 스타일 (기본 문장 제목 및 부제목 형식 포함)
Id-오늘 이 데이터 정보 내용 세트의 id 입니다.
축-평면 좌표에서 데이터의 방위각을 정의하는 투영 종속관계.
차트-패턴 자체의 요약
정보 힌트-누르기 또는 커서를 올려 놓으면 해당 점에 대한 상세 데이터 정보가 대화식 정보 힌트로 표시됩니다.
패턴-통계 그래프의 시각 효과-안전 채널의 외관상 투영의 시각 효과
다음으로, 저는 여러분을 위해 조금씩 해석할 수 있습니다. 여러분들이 효과적으로 이용할 수 있도록 하겠습니다. 하지만 그 전에, 다음 내용을 더 잘 이해할 수 있도록 검은 잉크와 데이터 정보의 비율이라는 지식 포인트를 파악했습니다.
2. 데이터 정보 잉크 비율
데이터 정보의 잉크 비율-"데이터-잉크 비율" 은 1983 의 시각 효과 마스터 EdwardTufte 가 "수량화된 정보 구성의 시각적 표시" 에서 명확하게 정의한 것입니다. 데이터 차트의 잉크 펜 대부분은 데이터 정보를 표시하는 데 사용되며, 데이터 정보가 변경되면 그는 데이터 정보의 인쇄 잉크 비율을 데이터 정보로 정의하는 데 사용되는 잉크 양을 데이터 차트의 인쇄 잉크 총량으로 나눕니다. 여기서 데이터 정보 잉크는 데이터 차트에서 삭제할 수 없는 특정 내용을 나타냅니다. 예를 들어, 아이콘, 세로좌표, 분할선을 삭제할 수 있습니다. 데이터 차트에서 관련 정보를 로드하는 것을 쉽게 위태롭게 하지는 않을 것입니다. 그러나 히스토그램 및 원형 차트와 같은 데이터 차트의 주요 요소를 삭제하면 데이터 차트의 내용이 손실됩니다.
저는 개인적으로 신호 대 잡음비 = 신호/(신호+잡음) 의 정의로 이해하는 경향이 있습니다. 왜냐하면 데이터 시각화에 따라 전달되는 정보 내용은 데이터 정보일 뿐만 아니라 비즈니스 프로세스 통찰력이기 때문입니다. 특히 중요한 것은 관점, 요약 등의 정보 내용은 일반적으로 텍스트로 표시되어야 한다는 것입니다. 그러나 어떤 단어를 사용하든 최종 목적은' 정보 내용' 의 일부를 강조하여 이러한 영향의' 소음' 을 제거하는 것이다.
따라서 데이터 정보 잉크가 데이터 차트에서 차지하는 비중이 클수록 데이터 차트의 나머지 정보량이 낮아지고 정보 전달의 실제 효과가 높아집니다. 따라서 데이터 차트와 그래프를 만들 때 전반적인 목표는 유효 범위 내에서 데이터 정보의 수익성을 극대화하는 것입니다.
둘째, 데이터 차트 요소 상세 설명
1. 문장 제목
데이터 차트가 무엇을 표현해야 하는지 독자에게 빠르게 알려주는 정해진 일관된 문장 제목입니다. 일반적으로 데이터 맵의 문장 제목은 데이터 맵이 표현해야 하는 내용에 따라 결정되며, 대부분의 친구들은 이름을 지정하기가 너무 어려울 수 있습니다. 그러나 이 데이터 그래프의 결과가 단일한 경우 요약 데이터 그래프의 문장 제목에 요약 네트워크 스위치를 추가하는 것이 좋습니다. 그렇게 하면 독자들이 당신의 의도를 오해할 가능성을 줄이고, 그들이 강조하고 싶은 데이터 정보에 초점을 맞추게 될 것입니다.
2. 축 (누진)
2. 1 정의
Axis 는 각 2D 배열이 차원 공간에서 투영 연결을 찾을 수 있도록 하는 휴대폰 위치 지정 시스템입니다. 수학 클래스/물리적 개념에 더 중점을 둡니다. 즉, 축은 데이터 시각화 목표를 동일한 표준에 배치한 다음 자를 사용하여 측정을 교정하는 것과 같은 역할을 합니다. 큰 데이터의 시각화에서 데카르트 평면 좌표 (데카르트 좌표) 와 극좌표에 일반적으로 존재합니다. 축의 "분자" 요소를 분해하면 중심선, 축 눈금, 축 플래그, 축 문장 제목 (엔터프라이즈) 및 구분선 등의 요소 유형을 얻을 수 있습니다.
2.2 분류
일치하는 인수가 연속 데이터 정보인지 불연속 변수 데이터 정보인지에 따라 축은 분류 축, 타임라인, 연속 축으로 나눌 수 있습니다.
2.3 제안서 신청
2.3. 1 중심선
일반 중심선은 위의 데이터와 정보 잉크 비율의 조합을 나타낼지 여부만 고려합니다. 구분선의 경우 막대/라인 통계는 Y 중심선을 숨기고 막대 차트는 X 중심선을 숨겨 정보 내용의 소음을 줄이고 시각적 효과의 핵심 목적을 강조합니다.
2.3.2 축 눈금자 선
축 눈금은 세로좌표에서 표준 값의 이전 위치를 제공하는 중심선의 작은 선입니다. 축 눈금에는 내부, 중간 (즉, 십자법), 외부라는 세 가지 유형이 있습니다. 그러나 눈금자는 표준 값 세로좌표의 양쪽에 배치해야 하며 눈금자를 가운데 정렬하거나 포함하는 방법은 권장되지 않습니다.
축 눈금자는 투영 종속성을 높이고 데이터 정보 점에 빠르게 일치하도록 적용됩니다. 분류 축은 막대 그래프와 막대 차트에 더 많이 나타나며 투영 사이에는 자연스러운 대응 관계가 있으므로 축의 눈금자 선은 일반적으로 분류 축에 숨겨져 있습니다.
분할선
구분선은 데이터 차트가 투영 관계를 개선하는 데 도움이 됩니다. 분할선을 적용하면 데이터 정보의 가독성이 향상됩니다. 분할선은 두 가지 역할을 합니다. 하나는 데이터 시각화 객체의 크기를 넓혀 데이터 정보 값의 크기를 쉽게 관찰할 수 있도록 하는 것입니다. 두 번째는 중간 데이터 시각화 목표를 높여 비교에 도움이 되는 것이다.
구분선은 일반적으로 범위 축 부분을 따릅니다. 막대 차트는 가로 그리드 차트를 선택하고 막대 차트는 세로 그리드 차트를 선택합니다. 구분선을 적용할 때는 순서 기준에 따라 중앙선을 위주로 하고, 구분선을 보조하며, 설계에 대시나 슬래시를 사용할 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 색조가 과중하지 않도록 순수한 검은색이나 순백색을 칠할 필요가 없으며, 데이터 차트의 정보 내용도 시각 효과 수준에서 빼앗기지 마십시오.
앤서즈 문장 제목
Axis 문장 제목 (엔터프라이즈) 의 핵심은 기능 정의 도메인 축과 값 도메인 축의 데이터 정보 의미를 보여주는 것입니다. 그래프의 다른 부분 (문장 제목, 차트, 축 플래그 등) 을 볼 때 ) 데이터 정보의 의미를 충분히 표현할 수 있으며, 오캄 면도기의 기본 법칙에 따라 축 문장 제목을 생략하고 데이터 정보의 인쇄 잉크 비율을 더욱 확장하고 인터페이스 요소를 줄일 수 있습니다.
축 인식
샤프트의 설계는 복잡하며 많은 키를 포함합니다. 여기서 우리는 직각 좌표의 X 축과 Y 축에 초점을 맞출 것이다.
X 축 표식기
X 축 로고 디자인의 핵심은 표준을 나타내는 것입니다. 비주얼 차트 디자인 시나리오에서 사람들은 샤프트 플래그가 너무 긴 경우가 많습니다. 내부 공간이 제한되어 있으면 그리드 선 플래그가 겹칩니다. 이러한 문제를 어떻게 처리할지, 여기서는 서로 다른 유형의 축을 기준으로 일치하는 솔루션을 제공합니다.
A. 기간/타임라인 id
연속 축과 시간 표시 막대에서 샘플링 방법을 사용하여 축 표시 겹침 문제를 개선할 수 있습니다. 여기서는 회전을 적용하여 전체 폭을 줄이는 것이 좋습니다. 한편, 아름답고 대범한 관점에서 보면, 회전은 페이지의 전반적인 조화를 망칠 수 있다. 반면 기간/타임라인이 반드시 모든 뉴스 로고를 나타내는 것은 아닙니다. 형식탑의' 지속가능성의 기본 원칙' 을 참고해 피벗 로고가 완전히 드러나지는 않지만 고객은 머릿속에 누락된 부분을 보충하고 피벗 로고는 여전히 연속적인 것처럼 보일 것이다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언)
B. 분류 축 id
분류 축에서는 logo 와 logo 사이에 밀접한 논리적 연관 거래가 있기 때문이다. 샘플링 기준을 선택하고 일부 표시를 숨기면 고객이 데이터 차트 정보 내용을 얻는 데 어려움을 가중시킬 수 있습니다. 이는 바람직하지 않습니다. 분류 축의 경우 총 너비를 줄이려면 로고에 따라 다른 데이터 차트 (막대 차트) 로 회전하거나 변환하는 것이 좋습니다.
Y 축 표식기
Y 축 로고 디자인의 핵심은 총 플래그 수, 값 범위 및 데이터 유형입니다. 기호는 해당 영역이 일반적으로 대부분의 기호의 전체 폭에 따라 축척됨을 나타냅니다. 2 차원 배열이 고정된 경우 고정된 전체 너비를 기록하여 데이터 차트 계산을 절약하고 3D 렌더링 속도를 높입니다.
A. 총 축 태그 수
축 레이블 합계가 너무 많이 권장되지 않습니다. 태그가 너무 많으면 반드시 더 많은 수평 구분선이 생겨 요소가 가라앉고 그래픽 정보 내용의 표현에 영향을 줄 수 있습니다. 7 2 법칙에 따르면 Y 축 표시의 총수는 가능한 이 범주 내에서 제어해야 한다.
B. 축 표식기의 값 범위
일반적으로 Y 축 플래그의 할당은 0 기준선부터 시작하여 표준 값을 정확하게 반영해야 합니다. 끊어진 데이터 정보를 표시하면 고객을 속여 잘못된 구분을 할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 정보 자체 _ 그 _ 변동 변화가 있어 상한과 하한의 세분성을 해결하고, 규모를 늘리는 것도' 대풍작이 눈앞에 보인다' 고 볼 수 있다.
위에서 분명히 볼 수 있듯이, 데이터 그래프를 볼 때 표면에 속지 마십시오. 그러나 막대 그래프의 추세를 보면 원하는 결과를 얻을 수 없습니다. 너는 반드시 세로좌표의 시작 부분과 끝 부분이 다른 사람에게 허보를 받았는지 주의해야 한다.
그러나 존재는 근본 원인이 있기 때문에 나는 이런 할당 방식에 대해 그다지 논평하지 않는다. 여기서는 내가 자주 사용하는 할당 방법에 초점을 맞추고 있습니다. Y 축의 한계, 즉 최대값은 특정 데이터 정보에 따라 동적으로 계산됩니다. 예를 들어, 한 줄의 데이터 중 큰 것은 1 190 이고, 그 _ axis 식별자의 최대 비트는1200 입니다. 한 줄의 데이터 중 큰 것은 12 10 이고 축 식별자의 최대 비트는 1400 입니다. 여기서 1400 과 2 100 은 샤프트의 세그먼트 수를 기준으로 합니다.
그러나 Y 축 플래그의 할당에 대해 다음과 같은 제안도 있습니다. 점선 통계에서 할당은 일반적으로 그래픽이 도면 영역의 약 2/3 을 차지하거나 열의 종횡비를 차트 높이의 약 85% 로 제어합니다.
그러나 나는 이 방법이 너무 고의적이고 기준이 비교적 가늘다고 생각한다. 그러나 이렇게 하는 것은 분명 아름다울 것이고, 실제 데이터 정보를 하는 것은 안 된다는 것을 깨달아야 한다. 구체적인 데이터 정보를 충분히 고려했기 때문에, 어떤 것은 특히 크고, 어떤 것은 특히 작다는 것과 같은 몇 가지 한계가 있을 것이다. 고객이 데이터 차트에서 정보를 정확하게 얻을 수 있도록 더 나은 예술적 아름다움을 위해 정보를 훼손해서는 안 됩니다. 따라서 이 방법을 사용하여 값을 지정하는 것이 좋습니다.
C. 축 id 의 데이터 유형
Y 축 ID 의 데이터 유형과 관련하여 쉽게 간과할 수 있는 설계 시나리오의 주요 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 로고에 저장된 소수 자릿수는 일정합니다. 일부 Axis logo 는 정수 값이므로 소수 자릿수를 생략할 필요가 없습니다.
둘째, Y 축의 양수 및 음수 표시는 음수가 "-"로 표시되기 때문에 모든 Y 축에 시각 효과 오류, 특히 두 축 그래프의 오른쪽 Y 축이 발생합니다. 여기에 양수 및 음수 양극이 Y 축을 따라'' 를 휴대하여 균형 잡힌 시각 효과의 실용적인 효과를 얻을 수 있도록 하는 것이 좋습니다.
3. 설명
3. 1 정의
그림은 데이터 맵 요소의 _ help _ capacity 에 속하는 그림 자체의 요약입니다. 독자에게 데이터 시각화 목표의 새로운 프로젝트 분류를 이해하는 비교 방법을 제공합니다. 투영 패턴과 문자로 구성됩니다.
3.2 유형
기본 데이터 유형에 따라 연속 아이콘과 분류 아이콘으로 나뉩니다. 경우에 따라 아이콘을 정적 데이터 또는 대화형으로 설정할 수 있습니다.
표시
4. 1 정의
데이터 차트에서 식별은 오늘의 데이터 정보 세트에 대한 지시입니다. 데이터 정보 포인트, 회선, 텍스트 값 등의 요소를 포함하여 다양한 차트 유형에 따라 응용 프로그램을 선택합니다.
5. 정보 팁
5. 1 정의
정보 힌트가 보통 터치나 호버링일 때, 데이터 차트는 이 부분의 데이터 정보를 대화식으로 토로하여 고객이 데이터 정보를 더 깊이 파악할 수 있도록 도와줍니다. 일반적으로 시각 효과 인식 모드, 문자 인식 및 표준 값 인식의 세 가지 요소로 구성됩니다.
5.2 유형
정보 힌트를 렌더링하는 방법에는 네 가지가 있습니다. 차트 유형에 따라 부동, 고정, 샤프트 고정 및 모드 고정으로 나눌 수 있습니다.
6. 모드
6. 1 정의
사람들이 패턴에서 정보를 얻는 효율성은 문자보다 훨씬 더 효율적이다. 사람들은 이미 언론 시대에 접어들었다고 할 수 있다. 그래픽은 통계 뷰 시각 효과 보안 채널이 모양에 투사하는 시각적 효과 렌더링으로, 데이터 정보 뒤의 정보 내용과 함께 설치되는 데이터 그래픽의 필수 요소입니다. 성분 원자화의 개념에 따르면 오늘날의 기이한 데이터 차트는 곡선, 총면적, 산점, 기포, 파이/링, 기둥, 6 가지 기본 스타일로 나눌 수 있다.
셋째, 적절한 데이터 차트를 선택하십시오
데이터 통계 분석에는' 일도대천언' 이라는 말이 있다. 데이터 차트는 데이터 정보를 나타내는 중요한 방법입니다. 올바른 데이터 차트를 선택하면 데이터 정보를 더 빠르고 직관적으로 전달할 수 있습니다.
그렇다면 적절한 데이터 차트를 선택하는 방법은 무엇입니까? 제 생각에는 크게 세 단계로 나뉩니다.
1. 명확한 내용: 차트가 전달할 핵심 메시지 내용 설정
2. 상대 구분: 데이터 정보 간의 상대 유형 (예: 점유율, 합계, 추세 등) 을 구분합니다. );
3. 차트 유형 선택: 대응 의미가 있는 데이터 차트 (예: 원형 차트, 막대 차트, 라인 통계 차트 등) 를 선택합니다. ).
많은 화분 친구들은 차트 유형을 판단하고 선택할 때 어쩔 수 없지만, 데이터 차트 방식을 결정하는 것은 데이터 정보가 아니라 전달해야 할 정보 내용이라는 한 마디만 기억하면 된다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 지혜명언)
1. 구체적인 내용을 명확히 하다
동일한 데이터 정보 세트는 다음과 같은 데이터 정보 세트와 같이 서로 다른 각도에서 관찰되며 서로 다른 주제 스타일을 가지고 있습니다.
다른 관점에서 5 월의 데이터 정보를 보면, 각 상품의 총 매출에 초점을 맞출 수 있을 것이다. (존 F. 케네디, 상품명언) 그렇다면 당신의 데이터 맵 테마 스타일은' 5 월, 상품 A 가 기업 총 매출에서 1 위를 차지해야 한다' 는 것이다.
일반적으로 적절한 데이터 차트를 선택하는 것이 가장 중요한 것은 차트가 전달해야 할 핵심 정보 내용을 확립하는 것입니다.
이 결의안은 더 의미가 있습니다.
구체적인 작업에서는 다양한 장면 데이터 정보를 차트로 표시해야 하지만, 데이터 정보의 관련성에 따라 분류하는 것은 다음과 같은 몇 가지 상황일 뿐이므로 몇 가지 예를 간단히 들어보겠습니다.
"향후 10 년 총 판매량이 증가할 것으로 예상됨" 은 발전 추세입니다.
사원 최대 임금은 30000 ~ 35000 달러 사이이며 대응 연관은 _ rateover 입니다.
"자동차용 휘발유가 브랜드가 커질수록 가격이 높을수록 특성이 높아지는 것은 아니다" 고 말했다.
"9 월 6 개 지역의 판매량은 기본적으로 평평했다" 는 일치 관계이다.
시장부 책임자는 단지 15% 의 시간을 그의 업종에 소비한다' 는 것이 바로 일치하는 연상이다.
3. 차트 유형을 선택합니다
해외 권위 있는 전문가인 AndrewAbela 는 차트 유형 선택 매뉴얼의 범례 (아래) 를 빗어 정리한 바 있으며, 데이터와 정보의 연관을 네 가지 범주로 나누어 적절한 데이터와 차트를 선택하여 전시할 수 있도록 도와주었습니다.
그러나 실제로 자신의 업무 경험과 함께 회사의 일상적인 데이터 통계 분석 시나리오를 충분히 고려하면 지도의 일부 데이터 차트의 적용률이 매우 낮습니다. 그래서 일부 그래프를 참고해서, 누락된 데이터 차트를 교체하고 정리해 보겠습니다. (존 F. 케네디, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 누락된 데이터 차트, 누락된 데이터 차트) 전반적으로, 나는 비지니스 접수 데이터 차트에 더 잘 어울릴 것 같고, 더욱 실용적이고 진실하며, 여러분의 참고 응용에 적합하다고 생각합니다.
넷째, 일반 시력표
1. 라인 통계
1..1의 정의
라인 통계 차트는 와이어프레임의 변동 (상승 또는 하강) 을 기준으로 시간, 위치 또는 순서 유형에 따라 연속 데이터 정보의 변화를 보여 주는 데이터 차트로, 시간 경과에 따른 데이터 정보의 추세 분석을 반영하는 데 자주 사용됩니다.
2.2 사용 가능한 장면
가로좌표는 추세 분석 및 예측 분석에 중점을 둔 연속 (예: _ _) 이므로 라인 통계 차트가 적용됩니다.
예를 들어, 저는 2020 년 상반기 제품 판매를 보고 시장을 분석하는 것을 좋아합니다. 매월 제품 판매량은 서로 다른 조건 하에서 데이터 정보 값을 의미하기 때문에 라인 통계 차트를 사용하여 연결할 수 있습니다.
그러나 2020 년 상반기 베이징, 상하이, 광저우, 선전, 난징의 판매량을 보는 것을 좋아한다면 각 성의 판매량이 관련이 없기 때문에 막대 차트 대신 폴리라인 통계도를 마음대로 사용할 수 없다.
2. 지역지도
2. 1 정의
영역 그래프라고도 하는 영역 그래프는 정렬 인수에 따라 표준 값이 변경되는 통계 그래프이며, 기본 원리는 라인 통계도와 유사합니다. 기본적으로 선 통계도에 전체 영역의 정의를 추가하고, 추가된 면적은 "누적" 의 의미를 나타낼 수 있습니다 (X 축이 연속 공칭 값인 경우).
2.2 사용 가능한 장면
발전 추세와 총 가치의 변화에 주의를 기울일 때 적용 가능한 영역 그래프입니다.
예를 들어, 2020 년 6 월과 2020 년 6 월의 일일 제품 판매를 확인하고 월별 판매를 비교하고자 할 때 면적 차트를 선택할 수 있습니다. 그러나 변수가 순차적 인수가 아닌 경우 영역 차트를 사용하면 안 됩니다.
3. 누적 영역 차트
3. 1 정의
누적 영역 그래프와 영역 차트는 라인 통계 차트를 기반으로 곡선과 변수 누진 사이의 중간 영역을 늘리는 통계입니다.
단, 누적 영역 그래프에는 여러 개의 데이터 정보 제품군이 있으며, 각 데이터 정보 제품군의 시작과 끝은 이전 데이터 정보 제품군의 끝입니다.
3.2 사용 가능한 장면
_ 를 사용하여 여러 인수의 전환을 관찰하는 것이 적절합니다. 전체 발전 추세와 각 변수의 구성을 모두 볼 수 있습니다.
4. 히스토그램
4. 1 정의
막대 그래프는 직사각형 상자를 사용하여 다양한 유형의 표준 값을 비교하는 통계도입니다. 수직 기둥머리 또는 횡기둥머리의 길이는 공칭 크기와 비교되어야 하며, 비교해야 하는 분류 수준은 한 축에 표시되어야 합니다. 다른 축은 해당 스케일 값을 나타냅니다.
막대 그래프에서 분류 변수의 각 실선은 직사각형 상자 ("기둥머리") 로 표시되며 공칭 값에 따라 기둥머리의 종횡비가 결정됩니다. 세로 막대 그래프의 막대 그래프가 세로로 배열됩니다.
막대 차트의 열은 가로이며 막대 차트라고도 합니다.
4.2 사용 가능한 장면
막대 그래프는 분류된 데이터 정보, 특히 표준 값이 가까운 경우 가로세로비에 대한 인간의 인식이 다른 시각 효과 요소 (예: 전체 영역, 시야각 등) 보다 우수하기 때문에 가장 적합합니다. ), 그래서 막대 그래프가 더 적합합니다.
다음 그림에 표시된 것처럼 다섯 가지 데이터 정보 세트의 표준 값은 매우 가깝습니다. 파이 차트를 선택하면 시각화할 수 없고 오른쪽의 막대 그래프는 데이터 그래프의 정보 내용을 더 잘 전달합니다.
5. 누적 막대 그래프
5. 1 정의
스택 막대 그래프라고도 하는 StackedColumnChart 는 전체 및 비교 부분을 용해하는 데이터 차트입니다.
막대 그래프의 확장입니다. 차이점은 막대 그래프의 데이터 정보가 병렬로 처리되고 정렬되고 누적 막대 그래프가 누적된다는 것입니다. 각 범주의 총 출력과 이 범주에 포함된 각 소품류의 규모와 점유율을 표시할 수 있으며, 이 하위 클래스는 일반적으로 다른 색상으로 표시됩니다.
5.2 사용 가능한 장면
서로 다른 유형의 데이터 정보에 대한 명목 크기를 비교하고 각 데이터 정보 유형에 대한 하위 유형의 구성과 크기를 비교합니다.
예를 들어, 다음 그림은 각 상품의 각 스킨 케어 제품 시장 판매를 보여줍니다. 누적 막대 차트에 따르면, 우리는 같은 스킨케어 제품이 어느 도시에서 더 많이 팔리는지 분명히 알 수 있다.
6. 막대 차트 정렬
6. 1 정의
정렬 막대 차트 (합산 막대 차트라고도 함). 막대 그래프와 마찬가지로 막대 그래프의 길이는 데이터 정보 값을 투사하고 비교하는 데 사용됩니다. 각 범주의 기둥머리는 완전히 투명한 방법으로 서로 다른 색조나 같은 색조로 구분해야 하며, 각 부류의 중간은 간격을 유지해야 한다.
6.2 사용 가능한 장면
같은 분류의 차원을 다른 정렬에서 비교하고, 같은 정렬에서 다른 분류의 차원을 비교합니다. 여기서 정렬 수는 12 를 초과할 필요가 없으며, 각 정렬 아래의 분류는 6 을 초과할 필요가 없습니다.
7. 이중 막대 그래프
7. 1 정의
두 막대 그래프는 유형 중간의 표준 값이 비교적 높다는 것을 나타내는 긍정적이고 부정적인 열 헤드를 사용합니다. 여기서 분류 축은 비교해야 할 분류 수준을 나타내고, 연속 축은 해당 표준 값을 나타내며, 두 가지 경우로 나뉩니다. 하나는 긍정적이고 부정적인 두 배율 값이 완전히 대칭입니다. 다른 하나는 정방향 및 역방향 스케일 값의 반대칭입니다. 즉, 반대 숫자입니다.
또한 수직 및 수평 두 방향으로 나눌 수 있습니다. 수평 이중 막대 차트를 양수 및 음수 막대 차트라고도 합니다.
7.2 사용 가능한 장면
2 막대 그래프는 일반적으로 1 주일 내 임금 소득과 지출의 통계 분석과 같은 양수 및 음수 데이터 정보를 비교하는 데 사용됩니다. 여기서 수입은 양수이고 지출은 음수입니다.
쌍막대 그래프를 적용하여 수익과 지출을 비교하고 단일 제품군의 제품에서 수익과 지출의 명목 값과 변동을 분석할 수 있습니다.
8. 원형 격자 통계 차트
8. 1 정의
원형 또는 파이 차트는 여러 파이 조각 유형으로 나누어진 원형 통계 차트입니다. 원형 차트에서 각 섹터의 호 길이 (중심 각도 및 총 면적 포함) 의 크기는 이 섹터가 전체적으로 차지하는 비율을 나타냅니다. 이 섹터는 정확히 하나의 완전한 링입니다.
8.2 사용 가능한 장면
원형 차트는 주로 수량 대비 서로 다른 유형의 표준 값의 상대 점유율을 나타내는 데 사용됩니다. 특히 한 부분이 종종 합계의 25% 또는 50% 를 차지해야 하는 경우 더욱 그렇습니다.
9. 원형 차트
9. 1 정의
링 차트 (Ring chart) 는 퍼프 차트 (Puff chart) 라고도 하며, 크기가 다른 두 개 이상의 원형 차트로 스택되고 가운데 부분은 잘려진 패턴입니다.
9.2 사용 가능한 장면
표시 분류의 점유에 적합하며 원형 차트 사용과 비슷하지만 원형 차트의 활용률이 원형 차트 내부 공간의 활용률보다 높습니다. 예를 들어 빈 영역을 사용하여 문장 제목과 같은 텍스트 정보 내용을 표시할 수 있습니다.