关于【同比与环比的区别】:同比和环比的区别，今天涌涌小编给您分享一下，如果对您有所帮助别忘了关注本站哦。
1、同比与环比的区别：同比和环比的区别
含意不一样同比：是不连续的2期数据信息进行比较，例如2021年4季度的盈利与2020年4季度销售业绩比照。同比百分数能够反应出公司现阶段的提高水准相较于上一年同时期的提高能力是升高了还是下降了，表现出了公司经营管理水准是更强还是比上一年更差。环比：是2期连续数据作对比，例如：例如个股2021年4季度销售业绩和2021年三季度销售业绩比例，同比百分数反应出这个年龄和上一个时期的年增长率是高涨或是下挫，数据信息为正数表明较上月或上一季度是增长的;相反负值则说明是亏损的。
同比增长率的计算公式：同比增长率=(今天数-同时期数)/同时期数*100%。例如：今年二月份生产量120吨，上年一月份生产量100吨，同比增加=(120-100)÷100X100%=20%。环比增长率的计算公式：环比增长率=(今天数-上期次)/上期次×100%。例如：2月份生产量为130吨，1月份生产量120吨。2月份环比增长率=(130-120)÷120X100%=8.33%。
2、一图胜千言！你真的会正确选择图表类型吗？
众所周知，数据分析一共有五大步骤：提出问题，理解数据，数据清洗，数据分析以及数据可视化。
而在数据分析的最后一公里——数据可视化中，一般都会通过图表来将繁琐的数据进行展示，得出有用的结论。那么用什么样的图表展示数据更合适？什么样的组件能更符合人们的视觉认知呢？
今天让我们结合永洪BI的图表组件呈现，带大家学会如何正确使用图表。
数据之间的关系
我们平常接触的数据最常见的数据关系有以下四种：构成、趋势、比较、分布、联系。
构成：构成主要探讨部分数据与整体之间的关系。
趋势：趋势指基于时间的数据，关心数据如何随时间的变化而变化。
比较：比较只要关注多个项目的排列顺序。
分布：分布主要关注各数值范围内项目出现的频率等。
联系：联系主要探讨两个及两个以上变量是否表达出我们预期所要证明的模式关系。
清楚以上几种数据关系后，我们就可以来根据不同的图表特点来选择它的适用场景了。
主要图表的选择
01
柱形图
定义：柱形图是比较类图形的一种，它通过垂直或水平的柱子显示不同类别间的数值对比。
示例解释：如图所示，我们可以通过柱形图的高度来反应数据差异，以此来分析各个产品的销售额分布情况。当我们使用堆积柱状图组件时，我们既可以比较每个系列的数据总量，又可以反映各系列中不同类别的大小。
02
线图
定义：用户需要显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示数据随着时间变化的趋势。
示例解释：在下图中我们更关注销售额随交易时间变化的趋势而不是单个交易时间数据点上的销售额，这时候我们就可以选择线图。线图强调的更多是角度的运动和图像的变换。当然，如果我们想要探讨多指标的趋势变换也可以选择堆积线图组件。
03
饼图（占比类图形）
定义：用户需要显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例，当用户更关注于简单占比时，适合使用饼图。
示例解释：如图展示的就是各个产品种类的咖啡其销售额占比情况，为了使饼图的特点更为明显，维度数据不建议多于六种，而最重要的数据可以放置在十二点钟方向，这样更符合人眼的阅读习惯。
环状图、饼图、南丁格尔玫瑰图和旭日图都属于占比类图形，但要注意：
南丁格尔玫瑰图与饼图不同的是它的标记大小只影响某个扇形区域的半径，不会影响扇形对应的圆心角大小，是一种等角玫瑰图。
旭日图也和普通饼图有区别，是以父子层次结构来显示数据构成情况，能表达清晰的层级和归属关系。
04
点图
定义：用户需要显示若干数据系列中各数值之间的关系，或者将两组数绘制为 xy坐标的一个系列，从而对数据分布情况及相关性进行分析。
示例解释：下图点图可反映销售额和利润字段间的数据关系，我们还可以再绑定字段到大小和颜色，以更清晰地表达数据间的关系。但是使用点图时也要考虑堆积点的观感，如果点过于密集，可以考虑改用其他折线图类型或者堆积面积图。
05
指标卡、仪表盘
定义：指标卡用来显示关心的某一个指标值（即度量值）及其变化趋势（比如同比，环比）。仪表盘同样用于用户需要直观地显示某个指标的进度或实际情况。
06
面积图
定义：面积图基于折线图而形成的，它将折线图中的折线与自变量坐标轴（通常为 X 轴）之间的区域进行颜色填充，而颜色的填充可以更好的突出趋势信息。面积图，既反映了事务随连续型维度（例如时间）而变化的趋势，又通过颜色填充更好地突出了趋势信息。
示例解释：下图分别分析随着时间变化的销售额总和变化趋势和各市场分布随着时间变化的销售额变化趋势。建议在使用堆积面积图的时候为保证观感，其面积数量不超过5。
07
地图
定义：如果要按照地理位置分析数据，可以使用地图组件。
示例解释：地图分为点渲染、热力渲染、区域渲染和迁徙渲染这四种渲染模式。点渲染适合查看数据分布；热力渲染可以观察数据的分布、突出数据重点；区域渲染可以用来展示数据在地图上的分布情况，并通过颜色渐变的方式，反映各个区域的数值差异，迁徙渲染可以用来显示起点位置到终点位置的路径。
08
表
定义：用户使用表格来展示数据信息，还可以通过数据分类了解更明细的数据。
当我们想要通过行列分别展示各组数值信息时，也可以考虑使用交叉表。
以上几类图表类型几乎包含了我们制作报告时90%的使用场景，大家可以明晰各个图表的定义和使用场景，让自己在制作报告时更加得心应手。
图表类型选择指南
下面给大家带来国外专家Andrew Abela整理的图表类型选择指南，供家参考学习：
本期的内容就是这些，如果大家对于组件的使用有问题或是独到的见解，欢迎大家前往永洪社区与我们一同交流学习。
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