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
【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 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 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15