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奔驰车主这事火了词云图,怎么用图表展现高端质感

最近,一段“奔驰车主哭诉维权”的视频,让西安利之星汽车有限公司与奔驰中国陷入舆论漩涡。通过对相关数据进行分析,可以看出相关话题热度自4月10日以来持续受到网民关注。大数据分析显示,在此次事件传播中,深陷消费纠纷的奔驰和4S店受到强烈关注,“傲慢”“推诿”等成为网民对涉事店家评价的高频词。此外,车主有理有据思路清晰的维权视频、诉求清单引发网民强势围观,“哭诉维权”“消费者权益保护”成为热词。这张图因为该事件被广泛传播,其实它就是——“词云图”,也叫“文字云”,是对关键词进行数据化展示,使浏览者一眼就能看到的统计图形。它以不同文字的有序组合,形成一定形状的图片,展现形式极具个性,能够以很直观的方式看到最核心的关键点。 除了这种标准词云图,还有热词球图也应用广泛:我们常常在各大媒体的热门事件报道中看到这样的图片,第一印象就是很惊艳、很漂亮、很高端,那么,你有思考过这种图表是怎么制作出来的咩? 作为数据人,图表的高端质感如何展现,是我们的一大追求。 图表是数据可视化的常用手段,其中又以基本图表——柱状图、折线图、饼图等等最为常用。有人觉得,基本图表太简单、太原始,不高端,不大气。那么,制作高级复杂图表,当然推荐一个神器——亿信BI。亿信BI有着强大的统计图功能,5分钟就能搞定一个复杂数据图表。用亿信BI制作复杂图表的好处是: 1)简单,快,不需要写代码 2)内置数百种可视化元素和图形,通过简单的数据关系定义,就能实现丰富的可视化效果; 3)通过设计与搭配,可衍生出成千上万种可视化效果; 4)数据导入方便,导入Excel、直接连数据库都行,一键同步更新。 下面就来看看用亿信BI就可以轻松生成的高级图表,这五款复杂图表都有各自的优势和使用场景,总有一款能get到你的需求,让你的数据报表更具美感和深度。 01和弦图 和弦图用于表示数据间的关系和流量。外围不同颜色圆环表示数据节点,弧长表示数据量大小。内部不同颜色连接带,表示数据关系流向、数量级和位置信息,连接带颜色还可以表示第三维度信息。 首尾宽度一致的连接带表示单向流量(从与连接带颜色相同的外围圆环流出),如:而首尾宽度不同的连接带表示双向流量,外层加入比例尺,还可以一目了然的发现数据流量所占比例,如:使用场景:1、狭小的空间需要展示大量信息,展示空间受限时大有可为。2、数据关系过于复杂,且关系远比流量重要时。 注意,一定要契合应用场景使用,不要为了吸引眼球而使用,经不起推敲;数据节点过多也不适用。 02滑动轴图滑动轴图,即随着坐标轴数据点的移动,统计图的数据随之而动态变化的图。方便运营者在一张图表上清晰的看到数据变化。 使用场景:当我们需要从两个维度来分析指标时,可考虑使用滑动轴图。比如如图统计各大浏览器的访问量和支持量,按时间查看一周的数据,每天不同的浏览器的访问量和支持量清晰明了。 03螺旋气泡图螺旋气泡图以中心为起点,每个气泡代表一个值,值越大气泡越大;值最大的在中间,其它气泡围绕最大值逆时针从小到大排列。气泡的大小表示事物在某一特征属性(即维度)上指标或度量的数据大小,展示非常直观。 使用场景:当需要通过某一个维度展示单个指标的大小,我们就可以用螺旋气泡图直观的表达。如上图,每一个气泡表示一个登记注册类型,气泡越大表示已交税额越多,以已交税额最大的登记注册类型为圆心,其余值围绕圆心进行展示。 04瀑布图它采用绝对值与相对值结合的方式,适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系 ;通过巧妙的设置,使图表中数据点的排列形状看似瀑布。这种效果的图形能够在反映数据多少的同时,更能直观的反映出数据的增减变化,在工作中非常有实用价值。 使用场景:当用户想表达连续的数值加减关系时,即可使用瀑布图,例如展示期中与期末每月成交件数的消长变化或者公司人员的流动。如上图A公司一月份员工人数200人,二月份220人(较前月增加20人),三月份225人(较二月增加5人),四月份220人(较四月减少5人),五月份195人(较四月减少25 人)。 05漏斗图漏斗图,简而言之是指以漏斗的形式来展现分析结果。漏斗图一般用于业务流程管理的分析,可以很直观地展现业务流程,便于我们快速发现业务流程中存在问题的环节。通常用于网站分析、电商运营分析。 使用场景:商品销量少、流量降低……问题究竟出在哪里,这时要靠漏斗图来体现数据流失。我们可以借助漏斗图,找出有问题的环节。比如制作出消费者各购物环节的数据漏斗图,从而分析出,在哪个环节流失的客户数较多。如图从图中不难看出,在【付款】到【确认付款】这个环节,流失的客户数较多。所以需要分析何种操作,漏掉了多少用户,分析每个环节流失的现状和主要的原因,直至得出解决办法的流程。 以上复杂图表都可以用亿信BI制作,这个工具牛逼的地方还有很多,毕竟它是一款企业级商务智能工具,对于支持自助分析、数据清洗、大数据分析、数据挖掘等也不在话下。

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