活用这23种图表，让你的数据分析胜人一筹

六、常见可视化图表之三：分布

1.散点图/气泡图/四象限图

散点图在报表中不常用到，但是数据分析中比较常见。散点图通过坐标轴来揭示数据间的关系，发掘变量与变量之间的关联，当存在大量数据点，结果更精准，比如回归分析。当数据量小的时候会比较混乱。气泡图是散点图的变种，它使用气泡代替散点图的数值点，面积大小代表数值大小。

如图使用销售额和利润来定位不同类别产品，位于右上角的产品为销售额高、利润也高的明星产品；左下角的销售额、利润都不高的产品，为滞销品。

2.地图

一切和空间属性有关的分析都可以用到地理图。比如各地区销量，或者某商业区域店铺密集度等。一般用颜色深浅或气泡大小来展示区域范围的数值大小。比如人口密度、各地区销量，或者某商业区域店铺密集度等。

3.箱线图

箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），它是用一组数据中的最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值来反映数据分布的中心位置和散布范围，可以粗略地看出数据是否具有对称性。通过将多组数据的箱线图画在同一坐标上，则可以清晰地显示各组数据的分布差异，为发现问题、改进流程提供线索。假如你是一位互联网电商分析师，你想知道某商品每天的卖出情况：该商品被用户最多购买了几个，大部分用户购买了几个，用户最少购买了几个。箱线图就能很清晰的表示出上面的几个指标以及变化。

另外企业产品质量管理、人事测评、探索性数据分析等统计分析活动也经常会被应用到，如图，可以发现，华北地区出现超出范围的异常值，可通过结合业务场景分析异常原因。

4.热力图

热力图可以用于对比两个维度的数值大小，用颜色深浅代表数值的大小。热力图在网页分析、业务数据分析等其他领域也有较为广泛的应用。如图展示了不同区域在不同时间的订单数量。

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

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