能激发您灵感的优秀图表示例

使用这些令人惊叹的图表释放数据可视化的力量。 从条形图到饼图，从散点图到折线图，发现优秀图表的最佳示例，并增强您今天的报告。

撇开那个充满活力的介绍不谈，我们知道数据对于今天的企业和个人来说都是至关重要的。 它支持有效的问题解决和战略制定过程。

然而，单靠数据并不能传达做出可靠决策所需的所有信息。 彻底检查它并识别现有模式至关重要。

这种数据分析过程已成为大多数决策过程的基础。 有了它，专业人士可以准确预测市场趋势、挑战和需求。

此外，数据最重要的方面之一是它的表示。 通过全面的图表和图形实现数据可视化，可以更好更快地理解。

它还促进了对时事和方向的广泛了解。 因此，它使解决方案驱动的运营能够保持创新和竞争力。

下面，您将找到根据各自图表类型拆分的优秀图表示例。 这些数据可视化将激发您清晰准确地呈现信息。

按图表类型划分的数据可视化示例

条形图

经合组织——更美好的生活指数

经济合作与发展组织 (OECD) 制定改善生活的政策。 他们评估具有全球影响的不同国家的人口福祉。

他们的 Better Life Index 提供了一个独特的柱形图，根据 11 个关键指标对 41 个国家/地区进行评分。 这些参数组合起来形成纵轴上的索引值。

这个数据可视化用花来表示每个国家的排名。 花的大小和高度根据结果而变化。

此示例展示了柱形图如何与您的主题和数据完全交互和灵活。 同一张图表允许用户查看性别差异或个性化他们的索引。

布丁——电影对话（按性别分类）

布丁开始研究 2000 多部剧本，以提供有关男性主导的电影角色的数据。 在这里，您会发现五个主要图表和图形。

他们开始使用上面的图表检查迪士尼电影中按性别划分的对话。 他们展示了男性、平衡和女性主导对话的子弹图。

之后，他们介绍了所有按性别划分的剧本的点图，其中数据点代表电影。 他们使用条形图来分析在美国票房达到前 2500 名的高票房电影。

渐变堆叠条形图按性别分解对话。 当您单击它时，它会显示电影前五个角色的简单条形图。

此外，一个发散的条形图按分钟显示女性和男性的线条。 然后，两个条形图按性别和年龄划分对话的百分比。

总而言之，他们按演员和性别展示了所有电影的 Marimekko 图表。 尽管数据集内容错综复杂，但本研究中数据可视化的使用提高了透明度。

现实生活中的条形​​图

这个独特的柱形图包括三个啤酒杯、一个手写标签和一张 5 美元钞票。 尽管不是数字化的，但这个基本的条形图是优秀图表的最好例子之一。

它表明您可以用任何东西创建图表和图形。 柱形图易于构建，有助于一目了然地比较和可视化数据。

下一个美国

接下来，皮尤研究中心展示了人口金字塔。 这种类型的条形图描绘了按年龄组和性别划分的人口分布。

x 轴表示该人口的规模，而 y 轴定义其年龄。 因此，条形图允许您分析过去的数字并进行可靠的预测。

下一个美国是对塑造该国人口未来的趋势和变化的审视。 除了上面的示例，它还有许多其他图表和图形。

在这种情况下，他们加入了几个条形图来创建一个移动的图形，而不是呈现一个单一的数据可视化。 在其中，您可以了解 1950 年至 2060 年间美国人口的百分比。

例如，您可以注意到更好的医疗保健对老年人口率的影响。

使用 wpDataTables 创建的条形图

使用我们用 wpDataTables 制作的条形图发现世界上人口最多的国家。 快速比较和评估各个国家的人口统计数据。 通过这种有用的可视化，您可以找出哪些国家/地区排名最高，并了解世界人口的变化。

气泡图

信息是美丽的——数据泄露和黑客攻击

Information is Beautiful 展示了最重要的数据泄露和黑客攻击的气泡图。 这种数据可视化是交互式的，允许访问其原始数据。

气泡图类似于散点图，但引入了一个额外的数值变量。 气泡大小根据违规或攻击的规模而变化。

在这里，用户可以了解 2004 年以来的事件概况。 将光标放在数据点的顶部将打开事件的摘要，单击它会导致其详细故事。

还有一系列过滤器可供选择，它们包含不同的类别，例如方法和部门。 这样，用户可以选择更详细、更精确地分析数据。

它将帮助他们了解数据更改与可能的纠正措施之间的逻辑关系。 此图下方是根据数据敏感度显示的其他数据泄露气泡图。

你的美数据值得上线

wpDataTables可以做到这一点。 它是用于创建响应式表格和图表的排名第一的 WordPress 插件，这是有充分理由的。

做这样的事情真的很容易：

1. 您提供表格数据
2. 配置和自定义它
3. 在帖子或页面中发布

它不仅漂亮，而且实用。 您可以创建包含多达数百万行的大型表格，或者您可以使用高级过滤器和搜索，或者您可以疯狂地使其可编辑。

“是的，但我太喜欢 Excel 了，网站上没有类似的东西”。 是的，有。 您可以使用 Excel 或 Google 表格中的条件格式。

我是否告诉过您也可以用您的数据创建图表？ 而这只是一小部分。 还有许多其他功能适合您。

切碎奥巴马 2013 年预算提案的四种方法

这个独特的圆形图是奥巴马总统 2013 年预算提案的气泡图。 有四种主要的探索方式，每种方式都有自己的数据可视化。

用户可以查看所有支出或按支出类型划分支出。 他们还可以查看可支配支出的变化或检查部门总数。

他们可以通过将光标放在每个气泡图中的数据点上来获取更多详细信息。 因此，用户可能会理解 3.8 万亿美元的支出估计和 9010 亿美元的赤字。

该图表通过气泡颜色的变化显示预算削减或增加。 至于它们的大小，它会根据建议的支出值而变化。

好政府互动图表

交互式功能往往会使图表和图形更加复杂。 因此，通常最好避免使用它们以获得清晰和精确的数据可视化。

不过，并非所有图表都需要是静态的。 根据您的主题和受众，交互性可以增加参与度并提升数据影响力。

这就是为什么政府 | DNA 是此列表中优秀图表的最佳示例之一。 该网站允许用户通过各种图形探索好政府的 DNA。

他们对几个重要指标使用散点图。 他们通过在每个散点图中使用气泡来表示国家/地区来简化理解。

此外，每个国家还有一个单独的 mekko 图表，详细说明其进展和指标结果。

圆形网络图

300 个 CRAN 包中的流行编程语言

学习数据可视化技术将帮助您创建独特的图表和图形。 随着您变得更加熟练，您将不再需要满足于一种图表设计。

例如，网络图在确定数据之间的逻辑联系方面很有价值。 同时，饼图的布局更加全面。

此外，气泡图可让您轻松表示不同的值而不受类别限制。 当您精通图表设计时，您可以创建具有这三个特征的单一数据可视化。 这就是上面的图表所显示的。

它分析了 300 个 CRAN（Comprehensive R Archive Network）包中的流行编程语言。 尽管其数据集很复杂，但这种数据可视化很吸引人且易于理解。

它的创建者 Torsten Sprenger 甚至在他的 GitHub 个人资料上分享了数据和代码。

折线图

COVID-19 住院率

此折线图描绘了与 COVID-19 相关的每周住院率。 美国疾病控制与预防中心 (CDC) 汇编了 2020 年 3 月至 2020 年 11 月期间的数据。

折线图比较两个变量，这使它们成为一般信息的绝佳选择。 标签和不同的颜色阴影使这种数据可视化对大多数人来说易于阅读和访问。

全球地表温度

清晰度是图表中最重要的特征。 这份优秀图表示例列表包括几个表示复杂数据的简单地图。

因此，折线图是保持清晰呈现的最佳数据可视化方法之一。 用两个或多个变量来描述时间序列数据非常好。

上面的折线图显示了 1880 年到 2010 年之间的温度异常。y 轴记录了摄氏度的变化，而 x 轴代表了时间线。

此外，此折线图汇集了同一时期内来自四个数据源的信息。 他们都得出了同样令人沮丧的结论，即气温一直在惊人地上升。

您可以看到直观的图表设计和无可辩驳的来源如何突出其数据集。 尽管传递了公共知识信息，但折线图仍然具有影响力。

饼形图

美国最受欢迎的外卖项目

当没有太多类别时，饼图是用数字变量描绘定性数据的绝佳方式。 在此示例中，Eater 分析了美国最受欢迎的送货项目。

饼图显示了八种常见的外卖食品。 它还包括一个图例，其中包含与每个选项相关的不同值。

在 WordPress 中创建的 3D 饼图

使用我们使用 WPDataTables 和 Highcharts 库创建的 3D 条形图，以新的维度体验您的数据。 令人惊叹的交互式可视化变得简单。

流图

移民美国

好图的最后一个例子是面积图。 这种类型的图表既美观又信息丰富。

面积图是数据可视化方法，可提供所描绘信息的清晰轮廓。 不利的一面是，它们不是进行详细分析的最佳选择。

在此示例中，面积图是描绘 1829 年至 2013 年间移民到美国的流图。它使用彩色数据标签检查移民人数、先前居住的国家/地区和迁移年份。

用户可以看到移民流量和来源的变化，并将它们与历史事件或趋势联系起来。 例如，在第二次世界大战期间和之后的某个时间，移民数量显着放缓。

有关图形的常见问题

什么是好的图表？

一张好的图表能够简洁明了地表达它所代表的数据。

除了美观和易于阅读之外，它还应该正确、真实地描绘数据。

如何为我的数据选择最佳图表类型？

根据您的数据的性质和您希望表达的信息，您将选择一种特定的图表形式。

散点图非常适合显示变量之间的相关性，折线图可用于显示随时间变化的趋势，而条形图可用于比较值。

创建图形时要避免哪些常见错误？

典型的错误包括使用不合适或欺骗性的比例尺、省略轴或单位的名称、使用不明确或欺骗性的视觉提示，以及没有考虑到观众的能力程度。

如何确保我的图表具有视觉吸引力且易于阅读？

采用简单明了、颜色和字体合适的设计。 确保您的标签和标题清晰易读，远离多余的混乱。

如何标记轴并选择合适的比例？

适当的比例和单位应突出显示在坐标轴上。 确保您使用的比例适当地描述了值的范围并且适合所显示的数据。

如何使用图表有效地展示我的数据？

选择适合数据的图表类型，然后利用视觉组件将注意力吸引到关键思想或模式。 确保信息清晰简洁地呈现。

在一张图上显示多组数据有哪些最佳实践？

要识别数据集，请使用各种颜色或符号。 清楚简洁地描述图例中图形的各个方面。

如何确保我的图表准确地代表我的数据而不会产生误导？

使用合适的比例和精确的标签。 避免对图形的可视组件进行任何可能具有误导性的更改。

颜色和视觉设计元素在创建好的图表中扮演什么角色？

通过使用颜色和其他视觉设计组件，可以使图形更美观且更易于理解。

它们可用于引起人们对重要趋势或数据点的注意。

如何使用注释或其他视觉提示来突出显示数据中的重要点？

为了引起对关键数据点的注意，可以使用注释，例如箭头、标签或标注。

要引起对特定数据点或模式的注意，您还可以使用各种颜色或符号等视觉提示。

结束的想法

总之，不可否认强大的图形和图表的有效性。

通过选择合适的可视化和设计类型，您可以有效地将复杂的事实和见解传达给您的听众。

我们看过的示例展示了数据可视化的创造潜力，从交互式仪表板到有品位的信息图表。

因此，当您可以通过可爱且有用的数据可视化来吸引观众并激励他们采取行动时，为什么还要选择无聊、平淡的图表呢？

如果您喜欢阅读这篇关于优秀图表示例的文章，您还应该阅读以下内容：

• 您将使用的不同类型的图表和图形
• 不要错过这些数据可视化趋势
• 什么是文本数据可视化以及何时使用它