數據產品開發前的必修課之數據圖表應用

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（此篇理應命名為數據產品開發前的必修課（二）［詳情了解前篇內容請點擊標題》：經驗分享 ：數據產品開發前的必修課 ］如前篇所提，今起，針對數據圖表略表淺見。圖表是件花衣裳，你得懂得怎麼穿！）

初階的餅圖、環形圖、折線圖、柱形圖、條形圖等就不多說了，因為他們直觀到無需解釋。但需要提一下做這些圖的時候的細節：

（可跳過不看）

首先，告別excel默認的樣式和配色，因為那樣會使你的報告逼格很低。

在我平時工作中，許多夥伴會問「你這圖表用什麼軟體做的？感覺好高級？」，我說「excel啊」，他們吃驚不已。如何達到這些效果？

先仔細摸索圖表布局選項卡下的坐標軸、網格線、趨勢線、圖例，標籤等功能細節；其次是熟悉繪圖區格式裡面的細節，如調整圖表區域的配色，合理使用陰影等；最後是選擇合適的圖表來反映問題，這一點其實相當複雜，在後續的文章中會循序漸進地提及（結合一些場景），一股腦地說，我寫得辛苦你讀的累，划不來。

推薦一本劉萬祥的《Excel圖表之道》，它會讓你驚嘆於excel作圖功能是如此的強大。

首先，散點圖確實能很直觀的反應兩個變數之間的關係。

上圖展示了某公司主站的新訪客各來源渠道與總新訪客量。

結論很直觀：

direct（直接訪問來源）、organic（自然搜索來源）和總的新訪客有明顯的正相關關係（direct與newuv相關係數達到0.89，direct來源的佔比達到60%）。因此，我們知道這個公司大部分訪客來源於口碑，而且其潛力還相當大，因為direct和organic圖顯示新訪客對direct的彈性比較高，沒有出現像sem（藍色）圖那樣的邊際效益遞減的情況。

（一些名詞解釋我會在文章最後列出）

通過組合型散點圖，我們已經得到了一些有價值的信息。我個人對sem來源的變化趨勢非常感興趣。針對這點我們繼續挖掘信息。

圖中，我將sem來源的訪問量按四分位數進行了分層，配合局部加權多項式擬合線。

似乎又有了新的收穫：

1.sem來源流量較少時（紅色和綠色，後50%），與總流量的正相關關係是比較明顯的。

2.sem來源流量在75%到50%分位數（綠色）之間非常集中。我猜測，使sem流量維持在這個水平的投放策略，看來是有一種粘性的，即便加大投放，在一定幅度內，sem的流量增長也不明顯，直到突破某個臨界值，進入藍色和紫色區域後，才會鬆開。

3.較高sem流量（藍色和紫色，前50％），與總流量的關係非常弱，擬合線幾乎平了。

到這裡，您可能會這麼問：sem流量在什麼程度才是最優？

要衡量這個問題，我選取了sem投放總成本，sem單位點擊成本（cpc），和sem來源的註冊轉化率三個指標。讓可愛的散點圖升級！

氣泡圖，就是除了橫縱坐標軸，點的大小還能衡量一個變數的散點圖。上圖不僅衡量了sem投放總成本（semCOST)和sem來源流量（semUV)，還用點的大小衡量註冊轉化率（regRate)。結論比較直觀，註冊轉化率高的點，在右上方，且預測線顯示，投放力度越大，流量越大，且註冊轉化率至少不變。

得到這個結論有點振奮了，有沒有？

還能不能再增加點信息？可以，我們將單位點擊成本進一步放到散點圖中。

如圖，點的大小是註冊轉化率，點的顏色是單位點擊成本，從暖色調到冷色調，由低到高。轉化率高且cpc低的點，在右上角。

我們可以說，sem投放成本越高，sem流量越多，且轉化率越高，更可喜的是cpc還更低。對於一個sem投放部門來說，沒有比這更完美的結論了。

但是，散點圖只是反映了相關關係，並不是因果關係。我們不能說，增加sem投放是註冊轉化率升高且cpc降低的原因。但是，有這麼顯著的相關關係，我們就有足夠的理由去增加投放，然後再去觀察數據。

數據分析再精確，如果縮手縮腳，是依然辦不成事情的。

當然，投放策略分析是可以做得非常複雜的，我們這裡只是為了介紹散點圖而引入了這個場景，初步地做個分析。但在中小企業，我覺得做到這一步就可以了。（這幾張圖估計可以把老闆搞暈了，然後給你一大筆預算！）

數據分析（ID : ecshujufenxi ）互聯網科技與數據圈自己的微信，也是WeMedia自媒體聯盟成員之一，WeMedia聯盟覆蓋5000萬人群

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