京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据可视化知识贴②:似曾相识面积图
面积图正如我们平时所看到的大山那样,斗转星移沧海桑田,山依然是山。
看上去样子都差不多,但是仔细读来,却又内藏玄机。
面积图也是一种随着时间变化的图表,而且很稳重。
无论你是要梳理出每个月各部门的净收益,或者想看看从上世纪50年代以来各个音乐流派的普及流行程度,相信我,在那些与时间相关的图表中,没有什么比面积图都可以更满足你的需求了。
下面就让我们来好好认识一下这个似曾相识的面积图吧!
这就是前面提到的20世纪各流派音乐流行交互面积图。
了解面积图
面积图描绘了时间序列的关系,不过与线型图不同,它还可以很直观地表示面积大小的不同。
信息被标示在两个轴之间,通过线段将数据点连缀起来,到这里为止,似乎和折线图没有什么不同。
但是一旦我们将这条折线和轴之间的区域涂上颜色的话,意义就不一样了。
一般面积图用与对两种或者两种以上的类别进行比较。
面积图溯源
如果你看过我们《启视录》系列前几篇的话,应该对一个名字非常熟悉了——威廉.普莱菲尔——信息图表的鼻祖!
就是他,发明了前面我们介绍过的饼图、条状图以及,没错,还有今天要说的面积图!
1876年,商业与政治图表 史上第一张面积图
面积图的使用
面积图是用来表述多类别整体运行趋势的完美之选,所以不要试图用它来展示单一的值。
我们也常常用堆积面积图来展示多类别中部分与整体的关系,或者同系列累计的值。
面积图有三种不同的形态,根据数据以及背景的不同,均有其最佳的展示环境。
标准面积图一般用于展示或者比较随时间序列而变化的的定量。不过在很多实际案例中,由于不同的系列太多,面积图的说服力往往不及折线图。不过如果要追求一定的视觉效果的话,相互遮挡的数据点这也是面积图设计饿色之一。
堆积面积图,最佳的使用环境是用于展示部分与整体的关系。较之于饼图,我们可以很明晰地看出,不同的类别在不同时间段上对于整体累计数据所做出的贡献。
这种100%累计面积图,和饼图有点类似。主要是用来展示不同类别所占据的面积大小,这里具体的累计数倒没人去关注了。
面积图设计小贴士
面积图因为高大上的设计,越来越受到图表设计者的欢迎。不过面积图要是设计得不好,读者将很难从你的图表中解读出正确的信息来。下面这几条设计面积图的小贴士,会让你的面积图的b格大为提升。
在堆积面积图中,将波动较大的类别放在最上面,而将波动较小的类别放在最下面。
在标准面积图中,应对数据类别的图层顺序进行排序,并使用透明色,以便看到被遮挡的数据。
太多数据类别会导致图表杂乱,不易分辨
Y轴从非零开始会截断数据,不能反映数据的真实大小和变化趋势
面积图中两个点之间的连线表示中间值,只有连续数据才有中间值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06在数据驱动的建模与分析场景中,“数据决定上限,特征决定下限”已成为行业共识。原始数据经过采集、清洗后,往往难以直接支撑模 ...
2026-01-06在Python文件操作场景中,批量处理文件、遍历目录树是高频需求——无论是统计某文件夹下的文件数量、筛选特定类型文件,还是批量 ...
2026-01-05在神经网络模型训练过程中,开发者最担心的问题之一,莫过于“训练误差突然增大”——前几轮还平稳下降的损失值(Loss),突然在 ...
2026-01-05在数据驱动的业务场景中,“垃圾数据进,垃圾结果出”是永恒的警示。企业收集的数据往往存在缺失、异常、重复、格式混乱等问题, ...
2026-01-05在数字化时代,用户行为数据已成为企业的核心资产之一。从用户打开APP的首次点击,到浏览页面的停留时长,再到最终的购买决策、 ...
2026-01-04在数据分析领域,数据稳定性是衡量数据质量的核心维度之一,直接决定了分析结果的可靠性与决策价值。稳定的数据能反映事物的固有 ...
2026-01-04