在数据可视化中，弦图的使用对许多数字营销人员和数据分析师来说非常流行和有吸引力。那么什么是和弦图呢？
表中的内容：
什么是和弦图？ 如何通过几个步骤创建和弦图？ 为什么我们需要数据可视化？ 有效数据可视化的原则 创建和弦图的最佳软件 谷歌表格 ChartExpo 中的和弦图 好的和弦图或和弦图的优点 如何为您的数据选择最佳图表类型什么是和弦图？
和弦图表示称为节点的实体之间的流或连接。典型的和弦图有一个标准圆。然后将实体或元素排列为围绕外圆的点。 然后，实体之间的关系和连接将在内圈中使用较小的圆弧和曲线显示。这些实体之间的联系用于显示它们共享一些共同点。如何通过几个步骤创建和弦图？
让我通过示例向您展示如何创建和弦图。现在，让我向您展示 Jasmine 如何使用 ChartExpo 分析医院数据。 Jasmine 是一名数据分析师，刚刚被 Richie 医院的人力资源经理联系上了。Richie Hospital 正在调查他们的团队。他们想看看他们的团队对医院的病人和访客的表现如何。 打印调查表以评估各个团队。每个团队都有一个专门的表格，供与他们接触的患者和访客进行评分。因此，患者和访客会放弃对特定团队的评论。 这项调查在一年内进行了三次。Jasmine 收到了调查答案作为数据。然后，她被分配了分析和可视化数据的任务。在检查和组织数据后，她对哪种数据视觉适合表示她的数据感到困惑。 经过深思熟虑，她想出了将这项调查分为三个不同的主要类别的想法。然后，这些类别中的每一个都将具有子类别。在她根据每个团队的受访者数量对主要类别进行排序后，她陷入了困境。她没有编码经验，而且她的时间不多了。 然后，她转向研究，发现 ChartExpo 是分析 Google 表格数据的最佳选择。安装附加组件后，这就是她所做的。她在表格中准备了数据： 话题 副主题 和弦颜色 和弦黑暗 主题值 子主题值 麻药 牧师 积极的 10 36 7 麻药 重症监护 积极的 9 36 5 麻药 安全 积极的 9 36 12 麻药 行政 积极的 10 36 4 麻药 长者服务 积极的 6 36 4 麻药 胃肠病学 积极的 6 36 4 紧急情况 心脏病学 消极的 6 12 7 紧急情况 妇科 中性的 1 12 5 血液学 感染控制 消极的 2 30 4 血液学 产假 消极的 3 30 4 血液学 肾内科 消极的 1 30 1 血液学 神经病学 消极的 1 30 12 血液学 骨科 消极的 6 30 9 药店 理疗 消极的 3 8 4 药店 放射学 消极的 1 8 4 放射治疗 肾 消极的 1 20 8 放射治疗 泌尿科 积极的 2 20 10 放射治疗 肾 积极的 1 20 2 然后，她打开了她的 Google 表格并在其中整理了她的数据。
她用标题名称和值填充该列：
话题：
代表医院的不同科室。
子主题：
代表不同的专业领域或事件名称。
和弦颜色：
情绪将如何出现，绿色表示正面，红色表示负面。
主题值：
这表示有多少总评论或值出现在值第一列即主题下。例如，Emergency 得到 7 Negative 和 5 Neutral，这就是为什么 12 来获取此数据的原因。在可视化中，蓝色的长度由该值表示。
子主题值：
表示特定反馈计数的最终数值。
这是她绘制图表的方式：
Jasmine 首先点击了“情绪分析图表”，然后点击了“和弦图表”。然后，她选择了她的工作表名称。
接下来，她点击“添加新指标”。然后，她选择了输入数值的列。
然后她单击添加新维度并选择“主题”列。之后，她添加了“副主题”栏和“情绪”栏。
她得到了以下结果。
见解：图表讲述的故事
茉莉看着她的图表，能够完全捕捉到医院里病人和来访者的想法。图表显示了人们对医院团队的普遍看法。 对于图表，她决定将蓝色用于与服务相关的结果。她用绿色来描述正面评价。然后她用红色来描述负面评论，用灰色来描述中性评论。 她看到麻醉科总共有 36 条评论，行政部门有 4 条正面评论。从图表中，我们还可以观察到心脏病科在紧急情况下有 7 条负面评价。 来自药房的受访者中，有 8 条负面评论。放射治疗部也有 8 篇肾病阴性评价和 2 篇阳性评价，而泌尿科总共有 10 篇阳性评价。 她用灰色表示中性评论。 你可以看到这个数据视觉自我描述了它的洞察力。对数据可视化一无所知的人可以理解这个图表。 颜色可用于将数据分组为不同的类别。这有助于进行比较和区分实体所属的不同组。 它还为您提供了一种以美观、吸引人且信息丰富的方式可视化数据集的方法。它还将向您展示不同元素类别之间的直接关系。 收集、组织、理解、处理、从数据中提取价值、可视化和交流数据的能力已经是一项非常有价值的技能。然后很容易预测，这项技能将成为未来几年的下一件大事。 根据研究，人类大脑的装备不足以理解原始和无组织的信息。因此，需要数据可视化。在我们走得太远之前，让我们看看数据可视化到底是什么。 数据可视化是信息和数据的图形表示，可以通过使用图表、图形、表格和地图等视觉元素来实现。因此，您会同意我的观点，即我们需要图表来正确分析和传达数据发现。这将帮助您识别模式和趋势，以获得洞察力并做出更好的决策。 使用图形表示来可视化您的数据将使您的客户紧紧抓住您的品牌并认为您是最好的。可视化工具将使您能够访问用户友好且美观的功能，这些功能以令人印象深刻和富有表现力的方式表示您的数据。 接下来; 我们需要数据可视化的原因。 为什么我们需要数据可视化？
想象自己是一名内容作家，负责管理 Facebook、Instagram 和 Twitter 等社交媒体平台。您希望您的帖子被尽可能多的人阅读。因此，您将需要添加许多有趣的视觉效果和主题颜色来突出社交媒体页面。 大多数时候，我们都厌倦了黑白相间的文字。用视觉表示的数据会立即吸引更多的注意力，也更容易理解。在描述性图形和仪表板的帮助下，困难的信息可以变得明显且易于理解。 这是因为大多数人都是视觉学习者。因此，为了让您的受众（可能是您的同事、合作伙伴或客户）清楚地理解您的数据，所有无聊的图表都应该变成可爱且有吸引力的图形。 以下是一些额外的要点，将向您展示数据可视化在分析和从原始数据中获得洞察力的重要性。 眼睛是 90% 的人从周围环境中获取信息的第一大器官。 50% 的人脑神经元参与视觉数据处理。 图像将您的观众阅读文本的愿望提高了 80%。你也会同意，人类会记住你听到的 10%、阅读的 20% 和看到的 80%。 这清楚地表明，通过每次使用惊人的数据视觉效果，您可以在客户心目中占据首位。有效数据可视化的原则
要在数据可视化中取得成功，您需要做的第一件事是确定您的所有信息都是准确且一致的。这将帮助您确定应使用的最佳图表，以便在正确的时间将正确的信息传递给您的受众。 以下是数据可视化的三个关键原则： 确定正确的图形，这在很大程度上取决于您的视觉目标和意图。例如，衡量对某个主题的意见的视觉效果将不同于显示页面浏览量随时间变化的视觉效果。 确定您的数据视觉上的信息适合您的受众。 采用适当的视觉设计，使用完美的设计主题和颜色将使您在竞争对手中脱颖而出。 遵循这些基本原则将保证您在数据可视化之旅中一帆风顺。然而，不遵循这些原则中的任何一个都可能意味着视觉过于混乱、错误的推理或完全不正确的图形。 