什麼是折線圖?

折線圖能以最清晰的圖形表示時間相關變數,它也是表示一段時間內趨勢或變數的首選模式。人們熟悉這個簡單的圖表,它由沿著 X 和 Y 軸繪製為點的資料值組成,使用線段連接。通常,時間沿 X 軸繪製,Y 軸則表示感興趣的特定指標在追蹤期間的變化脈絡。

折線圖範例

對許多人來說,折線圖是在學校學到的第一種圖表,也是他們在生活中反覆看到的圖表:在媒體、商業報告和科學研究中。

折線圖可以表示日常事項,例如每週天氣趨勢、股票價格、社交媒體上的熱門話題、健康資料等。

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折線圖在哪裡有用?

1. 追蹤時間相關變數時

折線圖對每個產業的幾乎每個人都有一些用處:

  • 公關人員、品牌經理或公共關係專家,可以追蹤客戶隨著時間推移的社交媒體排名,據此來規劃行銷活動。
  • 投資者希望追蹤他們的股票和其他財務利益的健康狀況。
  • 醫療保健或公共衛生官員關注各種疾病的流行趨勢。

折線圖非常適合在定義的或持續的一段時間內,追蹤一或多個變數。

2. 關注趨勢

時間表使讀者能夠查明重大事件發生的確切時間以及任何起伏,例如,夜間溫度突然下降。折線圖也可用於偵測地震活動異常。折線圖向讀者展示了該到哪裡尋找答案。

3. 用於發現和比較幾個相關變數之間的模式

折線圖可看出各項關係之間的互動狀態。例如,與減少季節性感冒病例數量相比,預防性健康措施的數量增加了。

建立折線圖時的最佳實踐

折線圖的最簡單製作方式是,先將資料排列到至少包含兩列的表格中,第一列的值對應到 X 軸的點位置,後面那一列的每個值則對應到 Y 軸的點。以下是一些最佳實踐:

  • 刻度始終從零開始,除非有特殊需要,否則請使用直線比例。
  • 清楚地標記圖表,如果有多條線,請務必有一個關鍵值可用於區分。
  • 如果適用,請對不同的線條使用不同的顏色。

折線圖的變體

折線圖是一個簡單的二維圖表,帶有 X 軸和 Y 軸,每個點代表一個值。資料點由一條線連接起來,以描繪通常隨著時間推移的趨勢。

然而,這個簡單的二維折線圖確實有一些變體。從下方清單中,縮放和捲動的折線圖主要用於以數位媒體表示圖表:

  1. 多系列折線圖
  2. 多軸折線圖
  3. 階梯折線圖
  4. 縮放折線圖
  5. 捲動折線圖
  6. 曲線或擬合曲線折線圖

多系列折線圖

顧名思義,多系列折線圖有助於以視覺化模式來比較可能相關或可能不相關的多個資料集的趨勢。換句話說,不同的實體或群組都依照相同的比例繪製圖表以進行比較。線段連接各個資料點,這種類型的折線圖可用於衡量一個資料集相對於另一個資料集的表現。

多軸折線圖

多軸圖表旨在繪製具有多種測量單位和比例範圍的資料集。例如,多軸折線圖可以繪製一個時間單位(例如一週或一個月)的溫度與降雨量,通常以 X 軸代表時間單位,旁邊以多個 Y 軸代表追蹤變數。

階梯折線圖

此圖表有助於視覺化不連續或零散事件的模式。階梯線圖非常適合描述由於系列中的值發生變化所導致的間歇性事件。以垂直和水平線條將資料點連接起來,形成階梯狀的系列進展。例如,當顯示間歇性生產週期或教育機構的錄取率時,階梯線圖是理想的選擇。

縮放折線圖

此縮放圖表使折線圖的潛力倍增。一方面,它是數位的,開啟了縮放和平移的可能性,以便能夠仔細觀察系列中的任何一點。縮放和平移功能可以在宏觀和微觀層面分析大量資料點,但如果是在簡單的折線圖中嘗試這樣做,將會難以辨認資料,這就是為什麼縮放折線圖非常適合檢查大段時間(例如數十年)的模式。

在縮放折線圖中,每條線由屬於特定類別的資料點連接在一起而組成。這樣的線條有很多,每條都代表一個類別,彼此並列。

縮放折線圖可在房地產等領域派上用場,更輕鬆地追蹤和比較在二十年之類的一段長時間內出售(或未出售)的各種房屋。或者在醫療保健領域,可以用來比較多個地區和幾代人之間的患者資料。

捲動折線圖

滾動折線圖的底部有一條滑桿,可以連續捲動,是縮放折線圖的數位表親。雖然結構更簡單,但可以在可能無限的時間段內追蹤大量資料點。通常透過這種類型的圖表來監控一段時間內的銷售額或支出率。

曲線圖

曲線圖是直線圖的曲線變體,線段沿著 X 軸和 Y 軸連接資料點,形成自由流動的線條,而不是剛性直線。這種「擬合曲線」提供不同的視覺選擇。可以使用多系列曲線圖在彼此的情境脈絡中分析多個類別,它本身是多系列折線圖的一種變體。

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折線圖的侷限性

1. 可能混亂

在設計多系列折線圖時,請只使用重要的元素。太多的類別會造成混亂,使模式變得太複雜以至於失去意義。專家建議保留的數量不超過四行,每行代表一個群組或類別。

2. 要求尺度統一

為了獲得準確的比較感,並列的群組或類別必須可用相同的尺度進行衡量。此外,資料必須沿著規律的相等間隔連續繪製,才能準確地表示和讀取。只有當兩軸使用相同的、均勻間隔的刻度時,折線圖才會準確。

3. 類別或群組的數量有限

即使類別間隔是規律的,建立者也不能繪製太少或太多的類別,否則會導致在分析過程中遺漏重要的資料模式。