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一文玩转Highcharts桑基图数据结构|用户流、资金流与数据流向的可视化利器

Sankey Chart 桑基图

桑基图是一种流程图,连接两个节点的线条宽度与流量成正比。它通过带箭头的流动线条连接不同节点,线条的宽度代表流量的大小,直观地展示从一个阶段到另一个阶段的转移过程。

桑基图最早由爱尔兰工程师马修·亨利·菲尼亚斯·里亚尔·桑基(Matthew Henry Phineas Riall Sankey)于1898年用于展示蒸汽机的能量效率,因此得名。如今,桑基图已成为能源分析、物流追踪、资金流向、用户转化等领域不可或缺的可视化工具。

有关更详细的Highcharts桑基图示例和文档,请查看 API.

在这里插入图片描述

桑基图的核心构成

构成要素描述可视化意义
节点(Nodes) 代表流程中的实体或阶段,如能源类型、部门、页面 流程的起点、中间点或终点
流(Flows) 连接节点的线条,带有方向 表示物质、能量、信息的转移
流宽度 线条的粗细 代表流量的大小或数量
流向 箭头或渐变方向 表示流动的方向
颜色编码 节点或流的颜色 可表示类别或类型

Highcharts桑基图数据结构

Highcharts中桑基图需要专门的模块支持:

<script src="https://code.highcharts.com/highcharts.js"></script>
<script src="https://code.highcharts.com/modules/sankey.js"></script>

一个桑基图由两种类型的数据组成。节点是表示项目或其他度量在其间流动的框。连接线是用来可视化流动本身的带。在Highcharts中,只需要定义连接线的数值;节点会动态生成。每个连接线有三个参数:from、to 和 weight。

keys: ['from', 'to', 'weight'],
data: [
['Oil', 'Transportation', 94],
['Natural Gas', 'Transportation', 3],
['Coal', 'Transportation', 0],
['Renewable', 'Transportation', 0],
['Nuclear', 'Transportation', 3],

['Oil', 'Industrial', 41],
['Natural Gas', 'Industrial', 40],
['Coal', 'Industrial', 7],
['Renewable', 'Industrial', 11],
['Nuclear', 'Industrial', 0],

['Oil', 'Residential & Commercial', 17],
['Natural Gas', 'Residential & Commercial', 76],
['Coal', 'Residential & Commercial', 1],
['Renewable', 'Residential & Commercial', 7],
['Nuclear', 'Residential & Commercial', 0],

['Oil', 'Electric Power', 1],
['Natural Gas', 'Electric Power', 18],
['Coal', 'Electric Power', 48],
['Renewable', 'Electric Power', 11],
['Nuclear', 'Electric Power', 22]
],

节点

节点的生成是为了显示流入或流出某个节点的总重量。节点是点Point 的实例,可以从series.nodes数组中获取。节点的宽度可以通过nodeWidth选项设置,节点之间的间距则用nodePadding设置。

除了自动生成的属性外,还可以通过向series选项中添加数组、节点nodes并通过id链接节点来设置自定义属性,例如color或colorIndex;下面的JSFiddle演示 demo 了这个概念。

应用场景

  • 用户转化与流量分析 场景描述:分析用户在网站或应用中的行为路径和转化漏斗。 示例:用户从进入网站到最终购买的完整路径,包括浏览商品、加入购物车、支付等环节的流量变化。 洞察价值: 识别用户流失最严重的环节 发现用户的主要行为路径 优化转化率的关键节点

  • 供应链与物流追踪 场景描述:追踪原材料从供应商到工厂,再到最终客户的流动过程。 示例:某产品的零部件来自多个供应商,在不同工厂组装,最终分销到各地仓库和门店。 洞察价值:识别供应链中的关键节点和潜在风险。

  • 数据流与信息传递 场景描述:展示数据在不同系统、模块间的传递和处理过程。 示例:用户数据从采集到清洗、分析、存储的完整流程。 洞察价值:理解数据处理的瓶颈和关键环节。

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