차트 분석을 통해 올바른 차트 유형을 선택하는 방법을 알 수 있다

차트는 데이터를 명확하고 간단한 방식으로 시각적으로 표현한 것입니다. 이러한 유형의 시각화는 특히 패턴, 추세 및 상호 연결의 경우 이해 수준을 높이기 위해 자주 사용됩니다. 따라서 차트를 사용하면 유리할 수 있습니다. 알아야 할 주요 개념에 대해 자세히 알아보겠습니다. 이 문장은 차트 분석 을 통해 가장 적합하고 편리한 차트를 선택하는 방법을 알려드립니다.

어떻게 차트 분석 을 합니까?

아래 인포그래픽을 사용하면 사용할 차트 유형을 쉽게 알 수 있습니다. 당신의 변수에 대한 정보만 있으면 됩니다. 그런 다음 주어진 질문에 답해야 합니다. 이러한 질문은 고객에게 설득력 있는 이야기를 들려주는 데 도움이 되는 프레임워크가 될 것입니다. 따라서 적합한 차트에 대해 몇 가지 조언을 제공합니다.

차트를 자세히 살펴보고 주요 탐색 규칙을 정의하겠습니다. 저희 인포그래픽의 분기는 계층적으로 구축되어 있기 때문에 위에서부터 시작해야 합니다. 먼저 변수가 하나 이상 있는지 대답합니다. 왼쪽으로 한 개의 변수만 이동하는 경우. 그런 다음 이 변수의 순서 여부를 결정합니다. 따라서 변수가 하나만 있는 경우 다음 유형 중 완벽한 차트를 선택할 수 있습니다.

차트 분석 에 대해 설명

*이 게시물에서 나타내는 차트 템플릿은 파인리포트로 작성한 것입니다. 

차트 분석 1 : Line chart

선 차트에는 데이터가 선으로 연결된 점의 시리즈로 표시됩니다. 이 유형의 그래프는 일반적으로 데이터의 일부 변경 및 추세를 표시하는 데 사용됩니다.

차트 분석 2: Area chart

이 유형의 차트는 선 차트를 기반으로 합니다. 따라서 그들의 기능은 매우 유사하다. 영역형 차트는 데이터 점을 그래프로 표시한 후 선 세그먼트에 연결하여 정량적 데이터를 그래프로 표시하는 데 사용됩니다.

차트 분석 3: Box plot

상자 그림은 일반적으로 숫자 데이터 그룹을 사분위수를 사용하여 나타내는 데 사용됩니다. 상자 그림에는 종종 사분위수 외부의 변동성을 설명하기 위해 수염이 수직으로 확장되어 있습니다.

차트 분석 4: Histogram

히스토그램은 수치 데이터 분포의 표현으로 널리 적용됩니다. 히스토그램의 각 막대는 단일 범주, 연속 데이터 범위 또는 특정 데이터 점에 대한 빈도를 통해 분포된 데이터를 나타냅니다.

차트 분석 5: Density plot

밀도 그림은 연속 기간에 걸친 데이터 분포를 시각화한 것입니다. 밀도 그림의 피크에는 구간에 대한 값의 농도가 반영됩니다.

차트 분석 6: Scatter plot

산점도 또는 산점도는 데카르트 좌표를 사용하여 데이터 집합에 대한 두 개의 공통 변수의 값을 나타내는 다이어그램의 한 유형입니다. 이 경우 데이터는 점의 집합으로 표시됩니다.

Heatmap

열 지도는 행렬 내의 개별 값이 색으로 표시되는 데이터의 그래픽 표현입니다. 큰 값은 어두운 픽셀로 표시되며, 작은 값은 밝은 색으로 표시됩니다.

Treemap

트리맵은 데이터를 크고 작은 직사각형 형태로 표시합니다. 각 사각형의 크기는 해당 사각형이 집합에 속하는지 또는 하위 집합 중 하나에 속하는지 여부를 나타냅니다.

Stacked bars

쌓인 막대의 경우 데이터의 일부가 조정되거나 쌓입니다(수평 막대, 세로 막대 또는 열). 이는 하위 양으로 분류된 데이터의 전체 양을 나타냅니다. 각 막대의 등가 섹션은 유사하게 색칠됩니다.

Pie chart

원형 통계 그래프는 원형 통계 그래프이며, 데이터의 비율을 나타내는 섹터 또는 슬라이스가 있습니다. 각 섹터의 호 길이는 비례적으로 양을 나타냅니다.

마지막으로

이 문장에서는 보유한 데이터에 따라 사용할 수 있는 차트 유형을 보여주는 인포그래픽을 제시했습니다. 다른 그래프의 종류가 오른쪽을 변수에 대해 몇가지 간단한 질문에 대한 대답 온다를 선택하는 당신이 혼동해서는 안됩니다.

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