揭秘数据：捕捉趋势的数据可视化

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欢迎来到我们为期一个月的数据揭秘系列的第八部分。作为数据素养月的一部分，本系列将阐明数据世界的关键概念，回答您可能不敢问的问题，并在此过程中享受乐趣。如果您想从头开始，请阅读本系列的第一篇文章：什么是数据集？ 图片5.png 本周，我们将介绍常见的数据可视化以及如何解释它们。数据可视化通常被称为数据科学的入门药物。这篇博文将探讨捕捉趋势的数据可视化以及如何解释它们。 捕捉趋势的可视化 捕捉趋势是数据可视化最有用的应用之一。在本节的其余部分中，我们将了解捕捉趋势的最流行的可视化。最值得注意的是，折线图、样条图、面积图及其变体。让我们开始吧！ 折线图 折线图用直线段连接一系列点。折线图通常用于可视化随时间变化的趋势。折线图无处不在。企业使用折线图来捕获一段时间内的收入和利润等业务指标；科学家使用折线图来说明两个变量之间的关系。 对 NFT 的兴趣直线下降 线形图 2021 年，人们对 NFT 的兴趣不断增加，并于 2022 年 1 月达到顶峰，随后随着比特币等主要加密货币的价格迅速下降。

（来源：Statista） 解释折线图很直观。以下是解释折线图时需要考虑的一些事项。 图表的形状是什么样的？是增加、减少还是保持稳定？ 图表的斜率是什么样的？斜率表示随时间的变化率。线越陡，变化率越高。 寻找最大值或最小值点。这可能标志着一个关键的转折点或与一个重大事件同时发生。 不过，需要注意的是，任何阅读折线图的人都应该注意垂直轴，并考虑它是否从零开始。y 轴不从零开始的折线图可能会使微小的变化看起来像剧烈的波动。 如果布什减税政策到  法国手机号码清单 期线图 不从零开始的折线图可能会误导观众（来源：Chad Skelton） 样条图 样条图是使用曲线（而不是直线）连接数据点的折线图。 估计的全球温度样条图 显示过去 5 亿年地球温度逐渐变化的样条图（来源：climate.gov） 样条图与折线图一样能够传达一段时间内的趋势；它在传达平滑和渐进的变化方面优于折线图。例如，可以使用样条图绘制商店的每月收入，以表明销售额是在一个月内逐渐发生的，而不是在一天内发生的。 多线或多样条图 顾名思义，多线图包含多个绘制在相同或不同轴上的线图。



比较两个相关变量的趋势很有帮助。要分析多线图表，请深入查看该图表并尝试了解以下相关内容： 每条线代表什么？ 每条线之间的差异代表什么？ 两条线之间是否存在潜在的相关性？如果是的话，可以解释一下吗？ 每条线是针对单个轴测量的，还是有多个 y 轴？ 以下是一些有用的多线图表和多样条图表的示例。 Alphabet 2021年年报多样条图 Alphabet 的 2021 年年度报告使用多样条图将其股票表现与更广泛的市场进行比较。（来源：Alphabet 投资者报告） William Playfair 多样条图 折线图的创造者William Playfair早在1786年就使用多样条图来比较英国的进出口情况。线条之间的垂直差异表明了英国当年的账户余额（来源：Datylon） 一个常见的错误是仅仅粗略地浏览多线图就得出两个独立趋势相关的结论。这正是实际发生的 相关性与因果性谬误，我们在数据揭秘系列的早期条目中对此进行了介绍。 在下面的例子中，人们可以很容易地得出结论，掉进水池淹死的人数与尼古拉斯·凯奇出演的电影数量之间存在某种关系。