本文出自我的好友，Excel图表大神：苏有熊。
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这两天我工作中遇到一个新问题，需要比较两组数据的整体差异性，各有约900个数据点。
从数据结构上来看，是关于 900个类别对象、两组相关数据 的度量值；而本质上，这可以算是，一个统计问题，术语可以称作“多样本的成对数据分析”。
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从一个散点图开始
900个数据密密麻麻，单凭对数据的直接观察，很难看出什么东西来。
于是我画了下面这张图，通过可视化的方式去比较这两组数据的整体差异表现：
简单说明一下，这个图表的阅读方法：
1- XY轴最大最小值相同（但是Y轴不等距，为对数刻度），表示数据X和Y因子。加入一条趋势线，可以清晰的表达数据的X和Y坐标关系。
2- 理论上来讲，离趋势线越近的数据点，其XY值之间的差异越小。
为了验证这个猜测，我挑选了几个趋势线上的数据点，利用数据标签显示其XY值，得到如下图形：
成功！趋势线将整个数据区域分割成了两个对等的区域。
拉登解说：因为Y轴是对数刻度，所以视觉上看着是不对等的....
另外，仔细观察，我们不难发现，图表中的几条规律。
1- 趋势线的上方区域，表示Y值大于X值；反之，趋势线的下方，表示X值大于Y值。
2- 通过图形观察数据点与趋势线的分离程度，则可以直观反映出所有数据对象两个度量值的整体差异。
3- 加入R平方值可以量化这个两组数据的吻合度，在这里R平方值等于0.8661，可以看做两组数据的整体吻合程度达到了86.61%，差异是一个较小的程度。
拉登解说：为了让图表的信息传递的更精确，备注图表的阅读方法、关键信息，是非常有必要的，也能体现图表作者的专业度。
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7个会说话的图表
通过上面这个案例，我们可以感受到图表的魅力：让数据变的更加的直观，简单易懂！
实际上，这种呈现的方式在《经济学人》的图表中最为常见。
下面是从经济学人的图表库中挑选的一些例图，我们来感受一下，其应用的方式和细节的处理。
1- 高血压患病率分析图
这个图表的数据，源自是对数十个国家高血压患病率的采样分析，目标是确定高血压的性别差异，其中：
1- X轴为女性高血压的患病率
2- Y轴为男性高血压的患病率
这张图的样式非常好。利用一条对角线将散点图分为对等的两部分，我们可以很清楚的观察出：
1- 数据点，大部分落在上方的三角区域（男性）。这表明，大部分所选国家，男性高血压的患病率远高于女性，女性患病率高于男性的，集中在部分非洲国家；
2- 黄色圆点（高收入西方国家）代表的高血压患病率，整体处于较低水平。
3- 相对的，深蓝色圆点（中欧和东欧国家的男性）高血压患病率在所有样本国家中处于最高水平。
通过对样本国家以所属地理位置的分组，也可以很清晰的观察出各地域之间的差异。
2-GDP和献血次量关系分析图
这个图反映的是，样本国家的人均GDP，和每1000人献血次数的两组度量值的成对比较。
上面的类似，但是稍有不同的是，分割数据区域的趋势线是一个弧形，将XY轴的其中一个设置为对数刻度可以实现这个效果。同样的：
1- 高于趋势线的数据点所代表的国家，居民的献血意愿较强；
2- 反之，趋势线以下的，献血意愿较低。
3- 出生率和财富关系图
第2个图表中，两指标间呈现正相关，而上面这张例图，两指标间呈负相关关系。
4-政府工信度和媒体满意度关系图
同样的，图中的斜线代表政府工信度，和媒体可信度的关系。
1- 数据越靠上，代表更相信媒体的可信度。
2- 数据越靠下，则代表相信政府的工信度。
5-男女员工薪酬对比图
数据偏向右侧，表示男性的薪水，高于女性的薪水。
6- 薪酬分布图
7- 一胎生育年龄直方图
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商业图表巨头《经济学人》
以上7幅世界顶尖水准的例图，除例图5来自于FT金融时报外，其余均来自于世界商业图表领域的巨头、或者说是王者——《经济学人》。
大家可以细细品味每一张图表的制图思路，以及细节处理。
更多优质的图表，可以通过下面几种方式，关注经济学人。
1- 官方网站
http://www.economist.com/（需要梯子）
2- 官方微博
3- 官方微信公众号
看得多了，遇到合适的案例数据，试着去用自己熟悉的工具去实现，其表现力将是强大的，外观也称得上超凡脱俗、别具一格。
最后强调一句，以上图表样式，均可以用Excel实现。
本文首发公众号【拉小登】
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