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可视化技术丰富多彩,它们的存在都是为了更好地呈现数据。像Ferdio这样的公司甚至创建了可视化图表目录,主动提供多种图表类型以供客户选择。

作为数据可视化公司,教会用户如何运用可视化工具,从而更好地帮助目标实现尤为重要。虽然我们之前已经提供了数据可视化的终极指南,但本文将更直观地阐述应如何针对现有的数据选择最佳的可视化方式。

图表还是图形?这是个问题。

我们的图表指南将呈现数据的方式主要分成了四种:

1. 对比(Comparison)

2. 关系(Relationship)

3. 分布(Distribution)

4. 构成(Composition)

尽管TapClicks提供了很多模版,但数据可视化专家仍然是一个必要的岗位,他们可以制作某些特定类型的图形或图表,例如3D立体面积图。如果你像我们一样对数据可视化世界感兴趣,可以看看《纽约时报》中一个制作精巧的3D面积图案例。 

各类型信息图表详述

呈现关系的图表非常容易理解。一般会运用散点图和气泡图来实现,通过变量的数量对其进行分类。我们只举出了有两个或三个变量的例子,因为它们是最常见的。

在选择静态变量的情况下, TapClicks用户偏爱饼形图,它可以简明扼要地呈现各部分在总体中的占比,而瀑布图和堆积式柱形图则呈现了要素的总数和要素的累积或累减。

最后一种可视化方法是呈现数据的分布情况。你可以使用三个,两个或仅一个变量,还可以安插几个或多个数据点,制作线直方图之类的图表。

如果您要按簇、功能、自变量或形状等方式对图表进行更详细分类,我们建议你看一下data viz项目,在向人们传授数据可视化经验方面,Birger Morgenstjerne及其团队做得很好。

【柱型折线组合图】

场景举例:查看近一个月的消费和成本变化趋势

X轴设定时间,Y轴设定消费和转化,通过柱形和折线区分不同的数据指标,能清楚直观的看到近一个月的数据走向。

场景举例:查看不同项目的消费和转化情况

X轴设定不同项目名称,Y轴设定消费和转化,通过柱形和折线区分不同的数据指标,能直观的看到每个项目的数据走向,更有依据的评估每个项目的效果,合理分配预算使投入产出比最大化。

场景举例:汇总查看近7天每个时段的消费和转化情况

X轴设定不同时段,Y轴设定消费和转化,能直观地看到各时段的消费和转化趋势,哪个时段流量更高,哪些时段转化最多,再配合媒体时段系数进行把控能做到精细化投放,把钱花在刀刃上。

【简单饼图】

强调各项数据的占比分布情况,以及个体与整体的比较。比如查看渠道/媒体消费、转化占比,地域、设备分布情况等。

场景举例:媒体消费数据占比

可以通过分布图,查看各个媒体的消费与转化分布情况,从而可以通过精确的转化情况调整各媒体的预算占比,达到投入产出最大化。

场景举例:地域数据占比

可以查看不同地域的消费占比情况,再结合各个地区实际的转化情况,看一下消费高的地区是否转化也比较好,以此来确定业务重心地区,以及不同地区预算的投放比例。

场景举例:项目数据占比

可以看到消费高的项目,对应的转化也很好,这样对比一下如果有消费高,但是转化不好的项目就能一目了然的看到了,也能有助于决策人更好的去调整投放策略,排查账户,寻找原因,减少推广中的浪费。

【堆积图】

强调各项数据的在某一时间点的相对差异以及同一时间段内的趋势。两个连续时间段内,相对和绝对差异都呈现。

场景举例:多媒体推广效果的转化量趋势数据分析,直观看到那个媒体转化量最优。

最近7天对过去7天,看出不同媒体带来的在总转化中的转化量占比。

场景举例:推广团队管理者比较不同团队成员间的工作效果

进行优化师消费与ROI数据对比,考核近30天对比再之前30天,多名优化师总投放与产出数据,通过这个数据对比发现 “推广效果既稳定又高产”的优化师。

【数据指标】

场景举例:推广账户具体的数据指标呈现

推广账户展现、点击、消费、转化量、转化率、转化成本等汇总值,可以查看所有账户的实时或者历史某一时段的数据,便于进行总体数据或某个单一数据的掌控。

场景举例:分媒体分业务的数据指标呈现

分媒体分业务,进行各项指标的展示,一目了然的掌握不同媒体的推广数据及转化效果。利用数据指标概览图实时监控当日所有账户推广数据,结合实时数据调整当日推广策略,让营销推广了如指掌。

我希望这个图对你的数据可视化工作有用,请尽情可视化你的所思所想吧!