大数据可视化技术-比例数据可视化拓展

比例数据可视化主要内容有关知识的概述比例数据在大数据中的应用部分与整体一、有关知识的概述

比例数据是根据类别、子类别或群体来进行划分的数据。本章将讨论如何展现各个类别之间的占比情况和关联关系。二、比例数据在大数据中的应用比例数据在大数据中的应用对于比例数据，进行可视化的目的，是为了寻找整体中的最大值、最小值、整体的分布构成以及各部分之间的相对关系。前两者比较简单，将数据由小到大进行排列，位于两端的分别就是最小值和最大值。例如，市场份额占比的最小值和最大值，分别就代表了市场份额最少和市场份额最多的公司；如果画出一顿早餐中食物卡路里含量占比图，那么最小、最大值就分別对应了卡路里含量最少和最多的食物。然而，研究者更关心的整体的分布构成以及各部分之间的相对关系，并不是那么容易获取。早餐中鸡蛋、面包、牛奶中都含有同样多的卡路里吗？是不是存在某一种成分的卡路里含量占绝大多数？本章涉及的图表类型将会为读者解答类似的问题。三、部分与整体饼图

饼图是十分常见的统计学模型，用来表示比例关系十分直观形象。仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到饼图中。饼图显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例。饼图中的数据点显示为整个饼图的百分比。饼图在设计师手里能衍生出视觉效果各异的图形，但是它们都遵循饼图的基本框架，如下图所示。数据系列：在图表中绘制的相关数据点，这些数据源自数据表的行或列。图表中的每个数据系列具有唯一的颜色或图案并且在图表的图例中表示。可以在图表中绘制一个或多个数据系列。饼图只有一个数据系列。数据点：在图表中绘制的单个值，这些值由条形、柱形、折线、饼图或圆环图的扇面、圆点和其他被称为数据标记的图形表示。相同颜色的数据标记组成一个数据系列。使用饼图的情况仅有一个要绘制的数据系列。要绘制的数值没有负值。要绘制的数值几乎没有零值。类别数目不超过七个。各类别分别代表整个饼图的一部分。饼图

饼图子类型1、饼图和三维饼图饼图以二维或三维格式显示每一数值相对于总数值的大小。可以手动拖出饼图的扇面来强调它们。饼图

饼图子类型2、复合饼图和复合条饼图

复合饼图或复合条饼图显示将用户定义的数值从主饼图中提取并组合到第二个饼图或堆积条形图的饼图。如果要使主饼图中的小扇面更易于查看，这些图表类型非常有用。饼图

饼图子类型3、分离型饼图和分离型三维饼图分离型饼图显示每一数值相对于总数值的大小，同时强调每个数值。分离型饼图可以以三维格式显示。由于不能单独移动分离型饼图的扇面，可能要考虑改用饼图或三维饼图。这样就可以手动拖出扇面了。饼图

优点：饼图将数据显示为简单易懂的图片。即使是不知情的受众，它也可以成为一种有效的沟通工具，因为它将数据直观地表示为整体的一小部分。读者或观众一目了然地看到数据比较，使他们能够立即进行分析或快速了解信息。这种类型的数据可视化图表使读者无需自己检查或测量基础数字，因此这是一种很好的方式来呈现可能出现在表格中的数据。还可以操作饼图圆圈中的数据片段以强调您想要制作的点。缺点：如果饼图使用太多数据，则饼图变得不那么有效。例如，具有四个切片的图表易于阅读;超过10的那个变得更少，特别是如果它包含许多相似大小的切片。添加数据标签和数字可能无济于事，因为它们本身可能变得拥挤且难以阅读，且影响图表的美观。这种图表仅代表一个数据集，需要一系列饼图来比较多个集合。这可能使读者更难以快速分析和吸收信息。比较圆形中的数据切片也存在问题，因为读者必须考虑角度并比较非相邻切片。图表设计中的数据处理可能会导致读者得出不准确的结论或根据视觉影响而不是数据分析做出决策。饼图

环形图

环形图是由两个不同大小的饼图叠合在一起，去除中间重叠部分所构成的图形。不同于饼图采用的角度，环形图是通过各个弧形的长度衡量比例大小。环形图的基本框架如右图所示。环形图

与饼图的比较饼图是用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形，它主要用于表示一个样本（或总体）中各组成部分的数据占全部数据的比例，对于研究结构性问题十分有用。环形图与饼图类似，但又有区别。环形图中间有一个“空洞”，每个样本用一个环来表示，样本中的每一部分数据用环中的一段表示。因此环形图可显示多个样本各部分所占的相应比例，从而有利于构成的比较研究。堆叠柱状图

堆叠柱形图也可以用来呈现比例数据，同一个柱形上，可能有多个细分子类的数据。在柱状图的基础上，继续配置提示框、图例、网格、标记线。生成可配置性更高的堆叠柱状图。其基本框架如右图所示。实际应用中数值轴一般表示比例，如右图所示。原本需要四个饼图的数据被集成到了一张堆叠柱形图中，男女的消费习惯差别很直观的被展现出来。堆叠柱状图

缺点：堆叠柱状图的一个缺点是当柱子上的堆叠太多时会导致数据很难区分对比，同时很难对比不同分类下相同维度的数据，因为它们不是按照同一基准线对齐的。不适合的场景：对比不同分组内同个分类的数据大小对比各分组总数的大小堆叠柱状图和其他图表的对比1.堆叠柱状图和一般柱状图堆叠柱状图可以增加一个维度，用于对比一组数据内不同分类的数据值大小，可以表示3个数据字段（维度）的数据；一般柱状图只能表示2个数据字段（维度）2.堆叠柱状图和堆叠区域图堆叠柱状图主和堆叠区域图都能表示3个维度的数据堆叠柱状图用于表示2个分类数据字段，1个连续数据字段，主要展示分类之间的对比；堆叠区域图用于表示1个分类字段，2个连续字段，主要展示在一个连续（有序）区间内不同分类大小（比例）的变化趋势。3.堆叠柱状图和分组柱状图堆叠柱状图和分组柱状图都可以对比同一个分组内部不同分类的数据大小分组柱状图，可以对比不同分组内相同分类的数据大小，但无法对比不同分组的总体数据大小；堆叠柱状图，可以对比不同分组的总体数据大小，但不适合对比不同分组内相同分类的数据大小，因为不同分组内的相同分类处于不同的基准线上堆叠柱状图

堆叠柱状图

扩展纵向柱状图建议展示的数据条数较少，当分类过多时，我们可以使用横向的堆叠柱状图。横向柱状图的介绍详见柱状图堆叠面积图

时空比例数据第三章中曾提到，现在的数据往往都带有时间维度的信息，时间属性的比例数据也是经常出现的。例如，每年都会对各项消费占居民总消费的比例进行统计，每一的调查结果都会积累下来。各种消费占比随着时间的变化情况是国家很关心的信息，这可以反映国民的生活是越来越好了还是越来越差了。堆叠面积图

假设存在多个时间序列图表，现在将它们从下往上堆叠，填满空白的区域，最终得到一个堆叠面积图，水平轴代表时间，垂直轴的数值范围为0到100%。基本框架如图。堆叠面积图

与其他图表的对比1.与面积图的对比堆叠面积图是一种特殊的面积图，都是表现数据在连续一段时间、一个数据区间内的趋势堆叠面积图侧重于表现不同时间段（数据区间）的多个分类累加值之间的趋势百分比堆叠面积图表现不同时间段（数据区间）的多个分类占比的变化趋势2.与堆叠柱状图的对比堆叠柱状图和堆叠面积图都可以呈现不同分类的累加值堆叠柱状图和堆叠面积图的差别在于，堆叠面积图的x轴上只能表示连续数据（时间或者数值），堆叠柱状图的x轴上只能表示分类数据分类数据的比较不要使用面积图，此时应该使用堆叠柱状图。堆叠面积图也相当于将多个饼图集成在了一起，比例随时间的变化趋势可以更直观的表示出来。堆叠面积图

矩形树图的本名为：矩形式树状结构图（Treemap），实现层次结构可视化图表结构。●树图主要用来对树形数据进行可视化，是一种特殊的层次类型，具有唯一的根节点、左子树和右子树。●矩形树图则是一种基于面积的可视化方式。外部矩形代表父类别，内部矩形代表子类别。矩形树图可以呈现树状结构的数据比例关系。●其基本框架如图所示虽然和饼图、柱状图一样，都可以进行占比分析，但是对于类目数据较多时，使用矩形树图直观地以面积表示数值，以颜色表示类目,能更清晰、层次化的展示数据的占比关系。电子商务、产品销售等涉及大量品类的分析，都可以用到矩形树图。堆叠面积图

展示各类（<6）的比例分布-----饼图展示各类（<6）的比例分布并增加标签说明-----环形图展示多个不同类别（<5）下的相同子类的占比情况-----百分比堆叠柱状图展示多个类别随时间变化的比例变化趋势-----百分比堆叠面积图通过面积差异展示不同分类的比例差异，通过交互可以下钻到二级分类-----矩形树图比例数据的其他表示方法

圆角线穿环百分比图比例数据的其他表示方法

汽车仪表盘指针部分使用饼图制作,指针使用很小的一个扇形，数据可以是0.01,占位数据为当数据变化的时候可以把指针推到指定的地方,最后绘制仪表盘,复制粘贴到绘图区。比例数据的其他表示方法

变形多分类圆环图使用圆环图制作，辅助数据为透明的占位，图例部分用单元格设置好，然后复制区域，选择性粘贴为链接的图片，最后完成排版。比例数据的其他表示方法

半圆饼图辅