您应该使用哪种图表?

您应该使用哪种类型的图表和图形,才能最好地传达数据中的见解?本指南将帮助您为工作选择合适的可视化。

选择合适的图表归结为两个问题:数据看起来像什么,以及您试图传达什么?

让 Metabase 为您选择图表

Metabase 处理了许多细节(例如,最大限度地减少图表垃圾),因此您可以专注于您想要通过可视化传达的内容。对于使用查询构建器构建的问题,Metabase 将猜测要显示的适当图表。例如,如果您选择一个指标(如订单计数),并将这些订单按时间分组,Metabase 将自动选择一个折线图,该折线图绘制每个时间间隔的订单计数。虽然 Metabase 猜测正确的图表类型很好,但这并非每次都有效:某些可视化需要额外的输入(例如,Metabase 无法自动知道显示进度条,因为您需要告诉 Metabase 目标应该是什么)。

原生查询,但是,情况就不同了。Metabase 始终将结果作为表格返回,因此如果您需要表格以外的其他内容,则必须自己选择可视化类型。Metabase 还设置了一些护栏;例如,如果您的结果中没有地理数据(如坐标或州),Metabase 将灰显地图可视化。但不要纠结于只选择单个可视化 - 您始终可以构建仪表板以使用多个图表显示数据。

两个图表统治一切

在我们深入探讨之前,我们应该注意:您不必使用每种图表类型来进行适当的分析。大多数时候,您只需要旧式的:表格和折线图。

表格

通常,您会希望一次查看多个度量,列出它们的精确值,并能够对这些度量进行排序。也许您只是想添加或删除几列,或者添加几个过滤器,以便人们轻松查找某些值。这就是表格的用途。Metabase 中的表格是最通用的可视化类型之一,因此请查看我们关于表格可视化可以做的所有事情的文章。

A table in a dashboard with two filters.

如果您还想总结行分组(例如,在季度结果分组中查看年度小计),或者切换列和行,您将需要使用透视表。查看如何创建透视表来汇总您的数据

折线图

您通常还需要将数据呈现为时间序列,以查看特定度量如何随时间变化(例如,滚动 7 天平均值),这时您就可以使用折线图。折线图为数据提供了一个简单的形状,使其易于查看数字是呈上升趋势,还是呈周期性,或者过去 X 周的最大值是多少等等。

A time series of the count of orders per month, with a trend line.

有了这些,让我们来看看一些常见场景,以帮助您选择合适的可视化来传达您的发现。

当您只有一个值时

在这种情况下,您有几个选择。

静态数字

对于静态数字,或者至少是不太频繁变化的数字,请使用(适当命名的)数字可视化,这非常适合一目了然的值,如调查中的受访者计数。请记住,单个数字可能缺乏上下文,因此最好在提供上下文的仪表板上使用它,例如发送的调查数量或去年我们的受访者数量。

Numbers work best when contextualized with other numbers and charts.

但即便如此,如果您的数字可以按时间细分,您也应该考虑使用趋势可视化(请参阅下面的比较一个度量随时间的变化)。

The trend visualization shows the most recent value of a single metric, as well as the percent change from the previous value.

但即使那样折线图会更好吗?使用折线图,您可以更好地(字面上)了解值随时间的变化情况。或者您可以选择两全其美的方法:一个仪表板,其中包含最新值的趋势图(及其与上一个时间段的变化),以及一个显示该值历史记录的折线图。

与目标相比

如果您想在目标、限制或其他阈值的上下文中查看指标,请使用进度条

Use a progress bar to show a single value in the context of a goal.

范围内的位置

如果该数字的上下文是刻度或范围,请使用仪表。Metabase 将在值的完整范围内选择三个部分范围,但您可以调整这些范围的大小,或添加其他范围,并根据需要标记它们。

You can customize the ranges and colors on a gauge.

比较指标

通常,我们希望了解多个值如何相互叠加。最常见的比较是单个指标在一段时间内的表现(例如,上周与前一周的比较)。但您也经常会比较跨其他维度的指标,例如不同产品类别的销售额。

静态比较

对于不会改变的度量,如调查或年度报告中的回复,您可以使用条形图(有时称为柱状图)比较值。如果您有很多不同的项目需要比较,您应该尝试切换到行图,看看这是否使条形图更清晰。有关更多信息,请参阅掌握条形图可视化

一个度量随时间的变化

当您想要比较和强调指标的两个连续值时,例如本周的值与上周的值,您可以使用趋势图,这本质上是一个框中的时间序列,显示指标的当前值,以及您正在跟踪的任何时间间隔(上一个小时、天、周等)的指标的先前值。

如果您不需要强调最近的变化量,请考虑使用时间序列,以便人们可以看到指标随时间变化的形状(如果最近的数据与更大的趋势不符,则特别有用)。趋势也适用于团队每周查看指标并大致了解其行为的情况;趋势可视化是一种方便的方式,让他们及时了解最新数字,例如在电视上显示数字时。

折线图是时间序列的经典格式,但您也可以将序列值呈现为条形图或面积图。

多个度量随时间的变化

您可以在单个折线图上叠加两个时间序列,每条线共享 y 轴。如果您的度量具有非常不同的刻度或计量单位(例如,美元与数量),那么您可以使用带有两个 y 轴的组合图来突出显示这种差异。请注意两个 y 轴:左侧的产品评分平均值和右侧的订单计数。

A combo chart showing the average product rating as a line over a bar chart showing the count of orders, both metrics grouped by quarter.

随时间推移与目标或基准进行比较

您只需在此处向您的时间序列图表添加目标线即可。您还可以使用目标线来设置警报,使其更加有用。

显示度量之间的关系

有时您会想要查看两个不同度量之间如何相关联。

查看关系的基本方法是在 x 轴上绘制一个变量,在 y 轴上绘制一个变量,看看是否出现模式。这就是散点图。您通常会看到散点图与尚未汇总或聚合的数据一起使用,因此图表上的每个点都代表数据中的单个记录 - 单个条目、人员、会话、样本等。

A scatterplot showing the relationship between a product

如果您想引入第三个变量,您可以更改每个点的大小以反映附加变量的值,从而将散点图变成气泡图。在本例中,我们告诉 Metabase 将点的大小设置为适合产品的平均评分。

A bubble chart showing the relationship between Product Price and the count of orders, with the size of each bubble representing the product rating.

细分

细分显示了度量的构成 - 例如,我们的销售额如何按类别细分。

具有两个或三个组或类别的指标

饼图或甜甜圈图擅长显示两个或三个部分如何构成一个整体。饼图仅适用于两到三件事的原因是,如果超过此数量,人们就开始难以比较不同部分的相对比例。在这种情况下,最好使用条形图或行图。

A donut chart showing the composition of products over two categories: Doohickey and Widget.

按累积值衡量的度量

如果您试图可视化累积,并且当该值包含正负组成部分时,您将需要使用瀑布图。使用瀑布图,您可以在最右侧包含一个总计,以显示组成输入的累积值 - 每个条形图都指向总计。

A waterfall chart showing the profit and loss for individual categories (fruits) that make up the total profit.

按顺序步骤衡量的度量

要查看值如何通过流程下降以及在哪个步骤下降,您可以使用漏斗图

A funnel chart shows the number of opportunities, and how many of those lost as they make their way through each step of the sales process.

漏斗图还可以显示人口构成,例如,起始人口,其中每个步骤都是进一步筛选该人口的教育水平:高中、学士、研究生等。

您还可以使用条形图来绘制步骤。这是一个巧妙的技巧:在仪表板上,您可以组合标量以形成条形图或漏斗图。您只需计算每个步骤的度量,然后将它们添加到仪表板卡片上即可(只需记住按顺序添加每个步骤)。

随时间推移的分类细分

如果你需要展示一个数字随时间变化的趋势,并显示该数字在每个时间间隔的构成,那么可以考虑使用堆叠面积图或堆叠条形图。例如,假设我们想知道总收入(在此定义为“订单 → 总计”的总和),以及该收入在我们四个产品类别“小玩意儿 (Doohickey)”、“小工具 (Gadget)”、“小玩意 (Gizmo)”和“部件 (Widget)”之间的分配情况。

Stacked bar chart showing orders grouped by category per year.

类别之间随时间变化的相对变化

如果你只想了解不同类别之间随时间变化的相对变化,而无需考虑具体数值,则可以使用设置为 100% 的堆叠条形图。

Stacked bar chart at 100% showing orders grouped by category per year.

展示数值在数值范围内的分布情况

经典分布图是直方图,它基本上是一种将数值分箱到一定范围内的集中条形图,例如获取每个客户的年龄,将客户划分为年龄范围,并计算每个年龄范围内的客户数量。直方图有助于深入了解人们可能购买某商品的数量、他们可能购买的价格范围,甚至大多数人进行购买的年份时间等信息。

A histogram that shows the count of orders across a range of prices. Hovering over a bar will show a tooltip with the bar

查看将您的数据可视化为直方图

当您的数据包含地理维度时

那么,显然地图在这里会很有用,但哪种地图呢?而且你真的需要地图吗?或者表格会是更好的选择?

具体位置

如果你想要绘制个人或物品的具体位置,请使用点位地图

A pin map plots coordinates on a map.

地区之间的差异

如果你想要了解某个指标如何随国家或州等已定义区域而变化,请使用区域地图(也称为等值区域图)。

A choropleth map shades bounded regions based on the values within each region.

区域地图具有明确的边界(通常是政治边界),并根据数值在总值范围内的相对位置进行着色。数值被分箱,因此每种阴影对应一个箱(例如,一个箱可以是大于 50 但小于 100 的值)。

坐标分布

如果你对确切位置不太感兴趣,而更关注热点区域,则可以对坐标进行分箱以创建网格地图

以 1 度为单位对坐标进行分箱的网格地图。 网格地图类似于热图,它将位置分箱到覆盖地图的网格中,非常适合显示热点区域。

有关使用地图的更多信息,请参阅使用地图可视化数据

地图是最佳选择吗?

然后,在某些情况下,地图并不适用。例如,如果你想查看各州在某个指标上的排名,你可能希望将数据以表格形式显示,以便人们可以对数据进行排序,并立即看到哪些州的收入最高。也就是说,使用 Metabase,你始终可以将问题保存为地图,并让查看者向下钻取数据

延伸阅读

确定图表后,就该将它们添加到仪表板了。查看BI 仪表板的最佳实践

下一步:折线图指南

当我们谈论折线图时,我们谈论的是:时间序列、趋势线、警报等。

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