欢迎来到我们为期一个月的“数据解密”系列的第九篇。作为数据素养月的一部分，本系列将厘清数据世界中的关键概念，回答您可能不敢问的问题，并在过程中增添一些乐趣。如果您想从头开始，请阅读本系列的首篇文章：什么是数据集？
本周，我们将介绍常见的数据可视化图表及其解读方式。数据可视化常被称为通往数据科学的“入门毒品”；这篇博文将聚焦于捕捉变量关系的可视化，并讲解如何解读它们。
用于呈现关系的可视化
呈现不同数据点之间的关系，是数据可视化的重要应用。本节将介绍最常用的关系型可视化，尤其是柱状图、散点图、气泡图等。
柱状图
柱状图用于比较多个类别的数值。它由若干矩形组成，每个矩形的长度与对应类别的数值成比例。柱状图因其易读性而十分普及。企业常用柱状图进行对比，例如不同品牌的市场份额，或不同地区的营收。
柱状图有多种类型，各自适用于不同目的。
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在垂直柱状图（亦称条形图/列图）中，横轴表示类别，纵轴表示数值。
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在水平柱状图中，类别位于纵轴。当类别名称较长时，它比列图更合适。
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分组柱状图是在同一类别下展示多个数据序列的垂直或水平柱状图。它适用于展示随时间的变化，或在一个类别内比较多组数据。
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制作柱状图时的经验法则是将坐标轴或基线从零开始，否则可能会夸大类别之间的细微差异。另一个提示是按有意义的顺序排列柱子。以下是一些有效的柱状图示例。
垂直柱状图。注意基线从零开始，且类别按年代排序。（来源：BBC）
比较美国女艺人财富的水平柱状图。（来源：BBC）
分组水平柱状图，对比了2019年与2020年的多个类别（来源：BBC）
散点图
散点图通过绘制多个数据点来展示两个变量之间的关系。它常用于数据探索，帮助理解数据并快速发现潜在相关性。
比较单位里程成本与每月行驶里程的散点图（来源：Storytelling with Data）
解读散点图时，可考虑以下实用要点。
- 理解坐标轴：每个轴展示的度量与单位是什么？
- 变量之间的关系：是否呈现上升或下降趋势？用直线还是指数曲线更能描述这种关系？
- 识别离群点：是否存在不符合整体走势的数据点？能否解释该离群点为何如此表现？
《经济学人》用散点图展示电子游戏有益心理健康（来源：The Economist）
连线散点图
连线散点图是在散点图上将数据点相互连接。它有助于可视化两个变量随时间的演变。
连线散点图展示部队人数与军费预算随时间的关系（来源：Steve Haroz）
上图描绘了军费预算与部队人数随时间的关系，并用箭头指示时间的演变。对一些读者来说，阅读连线散点图可能不直观，因此恰当的标注对精心制作的连线散点图至关重要。
使用连线散点图呈现汽车安全性的演变（来源：纽约时报）
气泡图
气泡图是在散点图基础上的扩展，通过 x 轴、y 轴以及气泡大小来展示三个变量之间的关系。您还可以通过为每个数据点着色，在气泡图中加入第四个维度。
气泡图与着色气泡图示例（来源：Storytelling with Data）
使用气泡图时需要注意，它可能会让读者感到负担过重。因此，辅以交互式叙事会更为有效。一个很好的例子来自Hans Rosling 的气泡图，展示了预期寿命、人均 GDP 与人口规模之间的关系。
Gapminder 的气泡图是气泡图最具代表性的应用之一
立即开始数据可视化之旅
希望您喜欢这篇关于数据可视化的简短入门介绍。在下一篇中，我们将探讨用于呈现分布的可视化。如果您想马上开启数据可视化的学习之旅，请查看以下资源。
欢迎来到我们为期一个月的“数据解密”系列的第九篇。作为数据素养月的一部分，本系列将厘清数据世界中的关键概念，回答您可能不敢问的问题，并在过程中增添一些乐趣。如果您想从头开始，请阅读本系列的首篇文章：什么是数据集？
本周，我们将介绍常见的数据可视化图表及其解读方式。数据可视化常被称为通往数据科学的“入门毒品”；这篇博文将聚焦于捕捉变量关系的可视化，并讲解如何解读它们。
用于呈现关系的可视化
呈现不同数据点之间的关系，是数据可视化的重要应用。本节将介绍最常用的关系型可视化，尤其是柱状图、散点图、气泡图等。
柱状图
柱状图用于比较多个类别的数值。它由若干矩形组成，每个矩形的长度与对应类别的数值成比例。柱状图因其易读性而十分普及。企业常用柱状图进行对比，例如不同品牌的市场份额，或不同地区的营收。
柱状图有多种类型，各自适用于不同目的。
在垂直柱状图（亦称条形图/列图）中，横轴表示类别，纵轴表示数值。
在水平柱状图中，类别位于纵轴。当类别名称较长时，它比列图更合适。
分组柱状图是在同一类别下展示多个数据序列的垂直或水平柱状图。它适用于展示随时间的变化，或在一个类别内比较多组数据。
制作柱状图时的经验法则是将坐标轴或基线从零开始，否则可能会夸大类别之间的细微差异。另一个提示是按有意义的顺序排列柱子。以下是一些有效的柱状图示例。
垂直柱状图。注意基线从零开始，且类别按年代排序。（来源：BBC）
比较美国女艺人财富的水平柱状图。（来源：BBC）
分组水平柱状图，对比了2019年与2020年的多个类别（来源：BBC）
散点图
散点图通过绘制多个数据点来展示两个变量之间的关系。它常用于数据探索，帮助理解数据并快速发现潜在相关性。
比较单位里程成本与每月行驶里程的散点图（来源：Storytelling with Data）
解读散点图时，可考虑以下实用要点。
《经济学人》用散点图展示电子游戏有益心理健康（来源：The Economist）
连线散点图
连线散点图是在散点图上将数据点相互连接。它有助于可视化两个变量随时间的演变。
连线散点图展示部队人数与军费预算随时间的关系（来源：Steve Haroz）
上图描绘了军费预算与部队人数随时间的关系，并用箭头指示时间的演变。对一些读者来说，阅读连线散点图可能不直观，因此恰当的标注对精心制作的连线散点图至关重要。
使用连线散点图呈现汽车安全性的演变（来源：纽约时报）
气泡图
气泡图是在散点图基础上的扩展，通过 x 轴、y 轴以及气泡大小来展示三个变量之间的关系。您还可以通过为每个数据点着色，在气泡图中加入第四个维度。
气泡图与着色气泡图示例（来源：Storytelling with Data）
使用气泡图时需要注意，它可能会让读者感到负担过重。因此，辅以交互式叙事会更为有效。一个很好的例子来自Hans Rosling 的气泡图，展示了预期寿命、人均 GDP 与人口规模之间的关系。
Gapminder 的气泡图是气泡图最具代表性的应用之一
立即开始数据可视化之旅
希望您喜欢这篇关于数据可视化的简短入门介绍。在下一篇中，我们将探讨用于呈现分布的可视化。如果您想马上开启数据可视化的学习之旅，请查看以下资源。