数据产品经理的必修课：数据图表应用

图表是件花衣裳，你得懂得怎么穿！

初阶的饼图、环形图、折线图、柱形图、条形图等就不多说了，因为他们直观到无需解释。但需要提一下做这些图的时候的细节：

（可跳过不看）

首先，告别excel默认的样式和配色，因为那样会使你的报告逼格很低。

在我平时工作中，许多伙伴会问“你这图表用什么软件做的？感觉好高级？”，我说“excel啊”，他们吃惊不已。如何达到这些效果？

先仔细摸索图表布局选项卡下的坐标轴、网格线、趋势线、图例，标签等功能细节；其次是熟悉绘图区格式里面的细节，如调整图表区域的配色，合理使用阴影等；最后是选择合适的图表来反映问题，这一点其实相当复杂，在后续的文章中会循序渐进地提及（结合一些场景），一股脑地说，我写得辛苦你读的累，划不来。

推荐一本刘万祥的《Excel图表之道》，它会让你惊叹于excel作图功能是如此的强大。

进入主题：强大的散点图

首先，散点图确实能很直观的反应两个变量之间的关系。

案例一：利用散点图观察不同来源流量与网站总流量的关系。

上图展示了某公司主站的新访客各来源渠道与总新访客量。

结论很直观：

direct（直接访问来源）、organic（自然搜索来源）和总的新访客有明显的正相关关系（direct与newuv相关系数达到0.89，direct来源的占比达到60%）。因此，我们知道这个公司大部分访客来源于口碑，而且其潜力还相当大，因为direct和organic图显示新访客对direct的弹性比较高，没有出现像sem（蓝色）图那样的边际效益递减的情况。

（一些名词解释我会在文章最后列出）

通过组合型散点图，我们已经得到了一些有价值的信息。我个人对sem来源的变化趋势非常感兴趣。针对这点我们继续挖掘信息。

案例二：在散点图上用颜色增加一个分析维度，并添加平滑趋势线。

图中，我将sem来源的访问量按四分位数进行了分层，配合局部加权多项式拟合线。

似乎又有了新的收获：

1.sem来源流量较少时（红色和绿色，后50%），与总流量的正相关关系是比较明显的。

2.sem来源流量在75%到50%分位数（绿色）之间非常集中。我猜测，使sem流量维持在这个水平的投放策略，看来是有一种粘性的，即便加大投放，在一定幅度内，sem的流量增长也不明显，直到突破某个临界值，进入蓝色和紫色区域后，才会松开。

3.较高sem流量（蓝色和紫色，前50％），与总流量的关系非常弱，拟合线几乎平了。

到这里，您可能会这么问：sem流量在什么程度才是最优？

要衡量这个问题，我选取了sem投放总成本，sem单位点击成本（cpc），和sem来源的注册转化率三个指标。让可爱的散点图升级！

案例三：点的大小衡量一个新的指标，散点图进化为气泡图

气泡图，就是除了横纵坐标轴，点的大小还能衡量一个变量的散点图。上图不仅衡量了sem投放总成本（semCOST)和sem来源流量（semUV)，还用点的大小衡量注册转化率（regRate)。结论比较直观，注册转化率高的点，在右上方，且预测线显示，投放力度越大，流量越大，且注册转化率至少不变。

得到这个结论有点振奋了，有没有？

还能不能再增加点信息？可以，我们将单位点击成本进一步放到散点图中。

案例四：气泡的颜色再衡量一个变量，升级为彩色气泡图

如图，点的大小是注册转化率，点的颜色是单位点击成本，从暖色调到冷色调，由低到高。转化率高且cpc低的点，在右上角。

我们可以说，sem投放成本越高，sem流量越多，且转化率越高，更可喜的是cpc还更低。对于一个sem投放部门来说，没有比这更完美的结论了。

但是，散点图只是反映了相关关系，并不是因果关系。我们不能说，增加sem投放是注册转化率升高且cpc降低的原因。但是，有这么显著的相关关系，我们就有足够的理由去增加投放，然后再去观察数据。

数据分析再精确，如果缩手缩脚，是依然办不成事情的。

当然，投放策略分析是可以做得非常复杂的，我们这里只是为了介绍散点图而引入了这个场景，初步地做个分析。但在中小企业，我觉得做到这一步就可以了。