十一月上旬更新速递丨 数据与 AI 技术深耕、场景应用拓展与开发进阶实战

秋意正浓时,智能征程不止步!十一月上旬欢度14周年,聚焦数据与AI领域的知识深化、场景化应用落地、技术开发进阶,从理论到实战的全链路能力提升!

一、14周年活动

《14周年·探索乐章 | 寻藏宝图,挖掘社区金矿(已更新1-9关卡)开启一场知识寻宝探险之旅,重温与思迈特并肩成长的温暖时光!

《14周年·温情乐章|写下专属祝福,传递温暖情谊为思迈特14周年注入一份温度,也为这份同行之谊添上一抹亮色!

《14周年·荣誉乐章 | 星光致敬,表彰贡献榜样→回馈大家对社区生态的倾心建设,感谢每一位共建者的热忱与坚守!

二、场景应用

《构建“战略-业务-数据”三层指标体系(体系篇)》→“战略-业务-数据”三层指标体系是AIChat听懂的坚实的底层支撑。

三、术经验分享

《【专家分享】用Smartbi快速搞定数据刷新,老板看了都说好!》→掌握了数据刷新“提速”秘籍:告别滞后,让数据“实时在线”!

《【专家分享】数据排序的“权力游戏”:优先级规则决定谁先谁后》→提供了数据排序指南:破解多指令冲突,明确 “谁先生效”!

四、二次开发视频

扩展包开发前端改造了解前端改造的基本方法与实现流程、如何在Smartbi扩展包中修改CSS样式、扩展JS组件。

、任务持续上线

《【场景实战】数据驱动决策全流程实战:dws层数据处理》→深入数据决策,提升数据整合与维度设计能力,挑战成功即可获得麦豆奖励!

《【AIChat入门闯关计划】-随机掉落小测试》→快速检验AIChat知识漏洞,巩固核心概念。接受挑战即可获得麦豆奖励。

为进一步提升认证服务的质量与体验,我们对认证业务进行全面优化升级。更多详情请看Smartbi认证考试优化升级公告

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雷达图:多维度数据的“透视镜”,3步读懂数据真相

其它 发表于 2 小时前

每次看到别人用雷达图把数据对比做得又直观又高级,你是不是也想试试?但一上手就懵:该什么时候用?图里的曲线绕来绕去咋看?为啥自己画的总像“乱麻”?今天一次性解决4个核心问题,让你从“不会用”到“用得溜”!


 


一、先搞懂:雷达图到底适合啥场景?


核心优势聚焦 “多维度对比”,通过雷达图与其他图表的直观呈现对比,能清晰凸显雷达图在多维度数据可视化上的显著优势——相较于表格及传统图表,其信息传递效率与直观性提升显著,可更高效地挖掘数据背后的关联与差异。


 


以下四类典型适配场景示例,同步附上雷达图与其他图表的对比呈现,可以直观感受雷达图在信息传递上的优势。



  • 多出行方式对比(地铁/网约车/共享单车)​




  • 多产品体验评估(3 款外卖平台/手机/家电)​




  • 标准 vs 实际对标(KPI 考核/目标完成度)




  • 多人能力测评(团队成员技能维度对比)



 


二、再学会:雷达图里的 “曲线密码” 怎么看?


结合下面图例,说明雷达图数据的具体解读逻辑。



这张雷达图展示了地铁、网约车、共享单车在单次成本、出行时效、舒适程度、灵活程度、覆盖范围五个维度的表现,核心信息如下:



  • 地铁(蓝色曲线):在覆盖范围和出行时效维度表现突出(曲线外凸),这得益于地铁的线路覆盖广、通勤耗时短;但灵活程度和舒适程度维度表现一般(曲线内凹),则是由于地铁线路固定、高峰时段拥挤的特点。

  • 网约车(绿色曲线):在舒适程度和灵活程度维度优势明显(曲线外凸),因其提供门到门服务,乘车体验更佳;然而在单次出行成本上表现较弱(曲线内凹),主要由于费用相对较高。

  • 共享单车(橙色曲线):在单次成本维度表现最优(曲线外凸),即骑行成本极低;但在出行时效、舒适程度、覆盖范围维度表现较弱(曲线内凹),因其适合短途出行,骑行耗时较长、体验一般,且主要服务于主城区


 


简言之,这张图清晰呈现了三种出行方式的 “长板”与“短板”:地铁适合追求高效、广覆盖的长距离通勤;网约车适合注重舒适、灵活的中短途出行;共享单车适合低成本的短距离代步。


 


三、实操课:3 步画出能用的雷达图


接下来,让我们用下方的通勤工具调查数据,亲手绘制一张雷达图,一起探索不同出行方式在各个维度上的优势与短板。


第一步:需要准备好雷达图所需要的数据。



第二步:导入数据,可以选择将数据表在数据源或者在数据模型中进行导入。


第三步:创建菱形面积雷达图



  1. 在仪表盘编辑界面中,新建一个菱形面积雷达图。

  2. 在数据选择区,勾选“评估维度”、“地铁”、“网约车”和“自行车”字段。系统将自动把“评估维度”分配为维度,其余字段分配为指标。(替代方案:您也可手动将“评估维度”字段拖拽至维度区,将其余三个字段拖拽至指标区。)

  3. 完成上述操作后,即可生成如下的雷达图效果:



 


四、数据避坑指南:这3类数据,千万别用雷达图!


维度数量异常的数据



  • 维度<3个(如仅比“价格”“销量”):仅2个维度时,雷达图仅能呈现两点连线,视觉信息单薄。建议换柱状图对比更直观。


示例如下:




  • 维度>8个(如10个维度):换折线图,避免射线挤成乱麻。建议换折线图展示趋势更清晰。


示例如下:



数值差异极大的数据


如对比“公司营收(百万级)”和“员工人数(个位数)”:数值量级差异过大时,雷达图会让小数值维度曲线紧贴中心。换双轴折线图,避免小数值曲线紧贴中心。


示例如下:



无对比意义的单一数据


如仅展示 “自己本月消费”,无对比/无标准:换表格或饼图,雷达图会成 “孤零零曲线”,看不出好坏。建议换表格或饼图展示结构更清晰。


 


好啦,以上就是把雷达图从“看不懂的六边形”变成“秒懂的能力图”的全部魔法!如果还有哪个步骤没变明白,别客气,尽管在评论区甩出你的问题!


 


现在,雷达图的核心用法、解读技巧和避坑要点已全部掌握,快拿起你的数据,亲手动手操作起来吧!→领取任务

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