网上那些漂亮的图表是怎么做出来的?
作者:卡卷网发布时间:2024-12-04 15:53浏览数量:135次评论数量:0次
先给大家看几个我个人非常欣赏的,极具美感的图表,以及他们是怎么做出来的:
这张图出自2013年 Juan David Martinez 及其团队的设计,将地球近 46 亿年的进化过程浓缩成这样一张五颜六色的螺旋图。
原图看这里:https://www.behance.net/gallery/10901127/History-of-Life
这个图出自Sara Piccolomini 的学生获奖者,是对全球政治权利和公民自由的标准制定比较评估,获得2015 年 Kantar Information is Beautiful 大奖。
原帖看这里:https://www.informationisbeautifulawards.com/showcase/886-freedom-in-countries
而这张图出自意大利主流报纸之一的 Corriere della Sera 的周刊,他们每一期都致力于一个特定的主题,由一篇文章和一个可视化来描述。
除了这张图还有:
原贴在这里:https://www.carlodegaetano.com/LaLettura-Corriere-della-Sera 提示:可能需要梯子才行
等等等等。。。。
但其实,这些非常漂亮的图表都是由专门的设计团队或工作室完成的,并不是单纯靠某一数据可视化工具简单套出来的。
之所以放上面这些例子,其实是想说,各位有做图表需求的,先要想清楚自己的目的是什么?
- 是报告图表还是学术图表?
- 是业务图表还是大屏看板?
- 是个人使用还是团队使用?
这些都是需要想清楚的,像我自己,职场社畜,对于图表的需求大多数是基于业务层面,那么以下这几个工具就完全够用了。
01 简道云
https://www.jiandaoyun.com/
适用于:想要“简单易上手”制作数据可视化图表,又不擅长Excel的业务人员。
这是一款能够带我逃离Excel魔咒的在线数据收集分析与可视化展示工具,我已经用了4年多了,能够实现数据分析全流程的闭环,不过更偏向于数据收集分析。
可以先看看效果:
这是我为团队做的一份“年度效率分析报告”图表(数据已经过脱敏处理):
疫情期间还为我的客户做过一份【疫情防控在线监测】数据可视化看板:
像上面这种数据看板,如果放在excel里面,做起来是很复杂的,但用简道云做可视化看板,就能轻松达到四两拨千斤的效果。
他们还专门提供了模板,图表类型还是很齐全的,可以直接套用,非常方便。
点此免费领取模板>>可视化看板
基本上日常日常办公所需的图表样式都有,只需要选择图表类型、选择数据,简简单单,完全不用费力的去设置函数、条件。
示例:
导入简道云>新建仪表盘>点击数据组件-统计表>添加刚刚的表格数据-订单管理
比如:想要在仪表盘中显示“订单总额”,即把“订单总额”字段拉入指标处,选择图标类型即可。
制作完成之后的可视化看板如下图:
更加直观清晰,订单总额,已付款,待付款,哪种产品更畅销,哪个地区销售量更好,哪家客户是潜力客户,都一目了然。
想要在移动端查看也OK,可以设置移动端的布局,让移动端的体验更加舒适。
制作教程:简道云仪表盘帮助文档
02 图表秀
https://www.tubiaoxiu.com/ 在线图表制作软件,但更侧重于数据可视化功能
图表秀的也是我常用的数据可视化工具之一,可以制作很多精美的数据图表、数据分析报告。提供弦图、玫瑰花图、散点图等十多种可视化图表类型,还提供数据分析报告模板,相当贴心。
图表秀更侧重于数据可视化功能,提供丰富的图示,可以直接套用模板,实现数据可视化。
适用于运营、产品、营销等人员,但如果需要结合数据进行联动分析等更多功能,依然推荐使用excel和简道云。
03 Echart
https://echarts.apache
百度出品的基于 JavaScript 的开源可视化图表库,专为大数据量可视化设计
百度出品可视化图表库,数据实时展现,它可以在二维平面上绘制出 20 万个点,功能强大。同时可供选择的图表类型也很多,基本可以满足大部分数据可视化的要求。
它是一个开源的数据可视化工具,需要使用者有代码基础,虽然有一定的门槛,但是在图表制作页是有代码框架的,只需要将对应的数据填入即可。
最后说点掏心窝子的话:
永远要记住,不要太过于依赖于工具,使用好工具的基础一定是你拥有扎实的数据分析知识基础,如果你连数据分析是什么?怎么做数据分析这些都不懂,那说实话,选择再好的工具也没什么用。
放上几个我之前写过的关于数据分析的文章,有需要可以去看看:
- 怎么培养数据分析的能力?
- 有哪些不错的数据报告网站?
- 有什么巨好用Excel数据分析技巧?
- 数据分析工具类软件,好用的有哪些?
- 怎样用 Excel 做数据分析?
更多内容,欢迎关注 @老贱
免责声明:本文由卡卷网编辑并发布,但不代表本站的观点和立场,只提供分享给大家。
相关推荐

你 发表评论:
欢迎