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{html}<div style="border-bottom: 0.5px solid #dfe1e5;color:#2D5C8C;padding-bottom: 0.5px;font-size: 24px; height: 5px;"> </div>{html} |
标准环形图和南丁格尔玫瑰图都是饼图的变形图。
标准环形图是饼图挖去中间一部分所构成的图形，每个色块表示各数据数量的比例。
南丁格尔玫瑰图是通过扇形的面积和半径显示数据的占比情况，面积和半径表示数据的占比大小。
Title_font_1 Name 饼图特点说明如下:
优势：明确显示数据的比例情况。通常用来描述量、频率或百分比之间的相对关系。
数据要求：
1）一个分类值，一个指标值。
1）一个或多个分类值，一个或多个指标值。
2）数据类别不宜过多，建议不超过10项。
适用场景：侧重于描述在整个系统中，每个个体所占的权重。
不适用场景：
1）数据类别过多 。
2）不能用于包含零或负值的数据的展示。
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| 目录 |
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类 型 | 标准环形图 | 南丁格尔玫瑰图 |
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含 义 | 环形图是由两个大小不一的饼图叠在一起，挖去中间的部分所构成的图形。色块面积比较小，留白更多，有更多空间留给信息标注和图文排版，使用时更灵活轻巧。 | 圆心角随半径变化，以圆心角大小和扇形半径表示数据系列大小，可以得出大致的占比情况，给人强烈的差异感。 |
图 形 |  |  |
差 异 说 明 | 1.实用性差异
2.图形构建差异
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{html}<div style="border-bottom: 0.5px solid #dfe1e5;color:#2D5C8C;padding-bottom: 0.5px;font-size: 24px; height: 5px;"> </div>{html} |
我们在业务分析中，经常会对数据进行分析对比。
下面，我们将以汽车公司为例，年底对公司汽车销售情况进行数据分析时，通常会有如下分析需求：
| 数据对比分析需求 | 分析 | 效果 | |
|---|---|---|---|
| 情景1：查看公司中各产品类别销售额的占比情况并需要在图中标注信息。 | 该需求的数据对比分析，是想要查看各类产品的销售额的占比并且在图中标注一些信息，建议通过标准环形图实现。 1、分类轴上显示各类别产品。 2、指标轴上分布销售额。情景1：查看公司中各级别汽车销售规模的占比情况。 | 该需求的数据对比分析，是要查看各级别汽车的销售规模的占比，建议通过标准环形图或 标准饼图 实现。 这里以标准环形图为例。 1、分类轴上显示级别。 2、指标轴上分布销售规模。 该情景实现的详情请参考 情景1。 |   |
| 情景2：查看公司中哪种产品的销售情况最佳。情景2：查看公司中哪种级别的汽车销售规模最大。 | 该需求的数据对比分析，是以产品为基准，能够直接看出最佳销售情况的产品，建议通过南丁格尔玫瑰图实现。该需求的数据对比分析，是以级别为基准，能够直接看出最大销售规模的级别，建议通过南丁格尔玫瑰图实现。 1、分类轴上显示各类别产品。1、分类轴上显示级别。 2、指标轴上分布销售额。2、指标轴上分布销售规模。 该情景实现的详情请参考 情景2。 |  |
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| Wiki 标记 |
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{html}<div style="border-bottom: 0.5px solid #dfe1e5;color:#2D5C8C;padding-bottom: 0.5px;font-size: 24px; height: 5px;"> </div>{html} |
Title_font_1 Name 情景1
| Name | 情景1 |
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业务场景描述：查看公司中各产品类别销售额的占比情况并需要在图中标注信息。
查看公司中各级别汽车销售规模的占比情况。
数据结构：
定制要点：
将“级别”字段作为“分类（X）轴”，“销售规模”字段作为“指标（Y）轴”。
将“产品类别”字段作为“分类（X）轴”，“销售额”字段作为“指标（Y）轴”。
预览效果：
Title_font_1 Name 情景2
| Name | 情景2 |
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业务场景描述：
查看公司中哪种产品的销售情况最佳。查看公司中哪种级别的汽车销售规模最大。
数据结构：
数据结构与情景1相同。
定制要点：
将“产品类别”字段作为“分类（X）轴”，“销售额”字段作为“指标（Y）轴”。字段选择与情景1相同。
预览效果：
