什么是气泡图?

气泡图在数据需要第三维度为查看者提供更丰富的信息时可以使用。气泡图是一种用于比较三个变量的关系图。

与其他跨三个轴(通常是 x、y 和 z)处理和表示数据的三维图表不同,气泡图在两个轴(x 和 y)上表示,气泡的大小传递第三个重要的信息维度。

气泡图示例

在用于表示数据的所有图表中,气泡图因其外观而很有趣。除了以关系表示的信息外,气泡图还将关键的第三维度可视化,通常不直接依赖于前两个维度。

虽然标准折线图可能显示特定类型商品的支出(例如,电子产品销售的美元价值),但气泡图会包含额外的信息。在下面的示例中,您可以看到电子产品的销售额和家具的销售额;圆圈代表购买的商品数量。

如何创建气泡图

气泡图适用于研究关系,但不适用于表示精确的数据。光靠气泡尺寸的增长率并不能提供有关数量增长率的准确信息,但它可以为读者提供估计值,并为了解其他两个数量的增长率设定背景。

使用 Spotfire 的气泡图
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为什么使用气泡图?

气泡图对于回答二进制问题最有用,例如三个变量是否共享关系。这种关系可以突出一种模式。

例如,一国的人口一开始可以大或小,但在有保健和卫生设施的情况下增长得更快。实施人口控制措施后,这一比例也会迅速下降。这种情况表明,随着基础设施的改善,气泡大小会随着时间的推移而增加。在这个社会经济示例中,气泡图可以帮助我们了解不同参数如何随时间移动。

气泡图在业务环境中也很有用。事实上,气泡图经常用于当今的核心财务流程之一:估值和投资。例如,通过使用标准轴表示成本和价值,以及气泡大小来表示风险,可以根据风险来研究估值成本。

从上面的电子产品和家具销售额图表来看,存在一种模式。气泡图具有挑战性的方面是解释这个模式。

如何阅读和理解气泡图

像每个二维图表一样,气泡图从绘制 X 轴和 Y 轴开始。通常,选择这些变量是为了预先存在的关系,或者用于确定所选变量之间是否确实存在关系,例如家具和电子产品的销售。

气泡的大小用于表示参数的重力。在人口背景下,这通常是每个国家的人口规模。在业务环境中,这可以是受众规模、随时间推移的潜在价值增长、门店规模或任何其他基于规模的参数。

为了表示需要分解的大型数据集,使用不同颜色的气泡来标记差异。例如,在美国商店购买的商品可能显示为红色,而大洋洲商店可能显示为蓝色。详细粒度级别取决于图表的用途。如今,有几种工具可以动态地表示这些图表,并显示模式随时间变化的情况。

每个气泡图都可以具有这些功能,即所选数据集的特征。气泡图用于突出显示以下元素:

  • 离群值:气泡图上的气泡与图表上的其他气泡表现不同。这些离群值提供了重要信息。
  • 差距:与其他图表一样,气泡图中的差距值得进一步调查,以了解是否缺少数据。
  • 聚类:气泡图上的聚类与离群值完全相反。它们是图表上相同重叠空间周围的一组气泡。例如,如果多个地理区域似乎在某个地方聚集在一起,那么值得了解其中的原因。

在识别和研究这些模式之前,请确保数据没有错误,并且所有比较都基于使用统一方法收集的数据。

以疫情为例,可以肯定地假设,阳性病例的数量会随着测试数量的增加而增加。因此,如果不使用气泡来表示正在进行的测试数量的增加,就无法绘制每百万例阳性病例的增加情况。将一些简单的启发式规则应用于图形和数据可以避免混乱和不确定性。

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使用气泡图时应避免的最佳实践和常见缺陷

使用气泡图时,请记住,只有两个维度是根据具体数据来表示的。由于还表示了另外两个参数,因此遵循最佳实践可以避免混淆。

此外,不同于随着点数增加而提供更多数据的散布图不同,如果气泡图用于表示过多的数据,很快就会变得混乱。气泡开始重叠或聚集在一起,导致读者得出错误的结论。因此,在气泡图上,少即是多。

通常,气泡图不适合表示负值,因为圆不能有负面积。但是,如果需要,空心圆可以用来表示这些负值,满的圆圈表示正值。请注意,这种情况很少见,大多数气泡图仅使用气泡来表示正值;例如,一个国家的人口永远不能为负数。

在充分了解局限性的情况下使用,气泡图可以成为一种有价值的工具,用来表示数据,又不会让读者不知所措。这些图表创造了奇妙的视觉冲击力,但可能不是共享数据的最清晰或最有效的方式。

气泡图的替代方案

散布图

散布图的外观与气泡图类似,但它仅测量两个变量。例如,它可能只显示电子产品购买额与家具购买额相交。但是绘制的这两个变量并没有显示任何有趣或相关的内容,这就是为什么气泡图提供的关系信息很有用的原因。

分类柱状图

尽管分类柱状图看起来不像气泡图,但它们的意图却是相似的。它们使用条形图直接显示比较的值,从而提供支持更高效决策的即时信息。这很容易看出值和值比例的差异。

樱桃图

这种外观简单的图表的绘制方式与散布图类似,但没有使用气泡大小,而是使用 “茎” 长度作为交易量的交易量指标。这带来了一些类似的挑战,因为气泡图具有重叠的数据,因此很难看到细微的数据。但是,它们可以快速了解趋势和影响的大小。