购物网站数据字典，购物网站数据字典查询

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于购物网站数据字典的问题，于是小编就整理了1个相关介绍购物网站数据字典的解答，让我们一起看看吧。

做数据分析，通常需要用哪些图表？

一图以蔽之：

数据分析重要的不是你用什么图表，而是你的分析目的是什么？

比如，你想要作比较分析，就要用柱图、雷达图等；你想要看数据分析的占比情况，就要用漏斗、饼图；想要看数据的趋势有线形图；想要看数据与数据之间的关系，有树状图......而每个分类里各个可视化图表的应用场景和优缺点也都是不尽相同的。

正好最近在做数据可视化的分析，就系统地将可视化图表做一个全面详细地介绍：

一、比较类图表

主要目的：在数据分析时对比各个值之间的差别

1、多系列柱状图

应用场景：用于对比多个维度的数值差别分析，不同的系列指标进行不同的对比区分

数据分析涉及的图表大致分类如下图“视觉字典”所示（由于内容较多，图片很难完整展示，有需要的朋友可私信“图表”获取该视觉字典下载链接：

总的来说，图表各种各样，需要根据实际需要选择使用，一般情况下，在选择图表时需要考虑一下几个方面的要素：

是数据之间的对比？还是体现数据之间的关系？或者看一看不同分组数据的分布情况？还是看看各部分数据的构成比例等等。

确定了表达的目的，才好确定到底选用哪一类图表更加合适。

如果只有一个数字，那么可能只需要一个简单的大数字标签，如果数据是少数几个，可以使用柱状图、饼图等等都可以，按表达目的选择即可；如果数据量很大，可能需要考虑散点图、折线图等等变化方式，又或者需要考虑数据如何拆分成不同的图表来表达——确保每一个图表有明确的观点，而不是一堆数据密密麻麻地堆砌在一起。

有大神曾经给出过图表选择应用思路，供参考如下图所示：

传统的数据分析因为工具的易用性问题而使得多维度的数据分析很难展现，而且，现在数据分析随着数据维度的不断增加，或者需要深入分析的数据点越来越多，使用传统的数据分析工具进行简单的结果构图往往很难达到要求。

随着敏捷BI工具（如微软的Power BI、Tableau等）的蓬勃发展，多维度、多层级的数据分析问题得到了很好的解决，比如：

到此，以上就是小编对于购物网站数据字典的问题就介绍到这了，希望介绍关于购物网站数据字典的1点解答对大家有用。