京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据可视化的10个关键术语_数据分析师
Format 交互方式
Interactive visualisations allow you to modify, manipulate and explore a computer-based display of data. The vast majority of interactive visualisations are found on websites but increasingly might also exist within apps on tablets and smartphones. By contrast, a static visualisation displays a single, non-interactive display of data, often with the aim for it to be viewed in print as well as on a screen.
交互式可视化允许您修改,操作和探索计算机显示的数据。绝大多数交互式可视化系统在计算机网络上,但越来越多出现在平板电脑和智能手机上。相比之下,静态可视化只显示单一的、非交互数据,它通常是为了打印和在屏幕上显示。
Chart type 图表类型
Charts are individual visual representations of data. There are many ways of representing your data, using different marks, shapes and layouts: these are all called types of charts. Some chart types you might be familiar with, such as the bar chart, pie chart or line chart, whilst others may be new to you, like the sankey diagram, tree map, choropleth map. See the section called ‘Taking time with visualisation’ for more on chart types.
图表是数据视觉化表示的特殊方式。表示数据的方法有很多,如使用不同的符号、形状和排列,我们把这些称之为图表的类型。一些图表类型你比较熟悉,如条形图、饼图、折线图,但其他类型你可能就很少见了,如桑基图、树图、等值线图的地图。
Dataset 数据集合
A dataset is a collection of data upon which a visualisation is based. It is useful to think of a dataset as taking the form of a table with rows and columns, usually existing in a spreadsheet or database. The rows are the records – instances of things – and the columns are the variables – details about the things. Datasets are visualised in order to ‘see’ the size, patterns and relationships that are otherwise hard to observe.
数据集合是需要可视化处理的数据集合。你可以简单认为数据集合就是很多行和列的数据,这些数据通常在电子表格或数据库中。行代表一个记录,也就是一个事务的实例;列是变量,代表事务的具体信息。数据集合的大小、形式和关系是可以看到的,否则我们就很难观察。
Data source 数据源
When visualisers want to show you where the data or information comes from, they will include it in the visualisation. Sometimes it appears near the title or the bottom of the page. Other times, if the visualisation comes with an article, you can find it in the accompanying text.
当数据可视图的作者想告诉你展示的数据或信息的来源时,这些来源信息也会显示出来。通常会显示在标题附近或页面的底部。如果数据可视图有文章资料,你可以在文章中找到来源信息。
Axis 轴
Many types of chart have axes. These are the lines that go up and down (the vertical Y axis), or left and right (the horizontal X axis), providing a reference for reading the height or position of data values. Axes are the place where you will usually see the scale (see below) providing a stable reference point against which you form your reading of the chart.
许多类型的图表有轴。轴分为垂直的Y轴(向上或向下)和水平X轴(向左或向右),目的是为阅读数值的高度或位置提供一个参考。轴的位置通常会有刻度(见下文),刻度为阅读图标提供一个固定的参考点。
Scale 度量
Scales are marks on a visualisation that tell you the range of values of data that is presented. Scales are often presented as intervals (10, 20, 30 etc.) and will represent units of measurement, such as prices, distances, years, or percentages.
度量表示数值的规模和范围。度量通常以间隔表示(10、20、30等等),代表度数字的单位,如价格、距离、年,或百分比。
Legend 图例
Many charts will use different visual properties such as colours, shapes or sizes to represent different values of data. A legend or key tells you what these associations mean and therefore helps you to read the meaning from the chart.
许多图表使用不同的视觉样式来表示不同的数据,如颜色、形状或大小。一个图例或样例告诉你这些样式是什么意思,从而帮助你阅读图表。
Variables 变量
Variables are the different items of data held about a ‘thing’, for example it might be the name, date of birth, gender and salary of an employee. There are different types of variables, including quantitative (e.g. salary), categorical (e.g. gender), others are qualitative or text-based (e.g. name). A chart plots the relationship between different variables. For example, the bar chart to the right might show the number of staff (height of bar), by department (different clusters) broken down by gender (different colours).
我们可以用变量描述不同的人或事,例如,它可能是名字,出生日期,性别和工资。变量有不同类型,包括数量(如工资)、类别(如性别),还包括属性或文本信息(如名字)。图表可以表示不同变量之间的关系。例如,右边的条形图可以显示不同部门(不同的组)的员工的数量(柱的高度)和性别组成(不同的颜色)。
Outliers 离群值
Outliers are those points of data that are outside the normal range of data in some way. Visualisations can often help to identify patterns in the data – in the example on the right, the higher the number on the x axis, the greater the number on the y axis. Sometimes individual bits of data don’t fit in to the pattern, like the orange dot here; those are the outliers.
离群值是那些数值超出了正常数值范围的数据。我们知道图表常常可以帮助识别数据模式,在右边的例子中,x轴上的数量越大,在y轴上数量就越大,这就是一种数据模式。有时候有些特殊的数据不符合图表中数据模式,如图中橙色点,它们就是离群值。
Input area 输入区
Input areas allow you to enter information into a visualisation, maybe to search for certain names or places, or to input information about yourself that will be used in the visualisation.
输入区允许你在图表中输入信息,或是寻找特定名字或位置,或为了输入你自己的信息。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28