1.3　量性可视化与质性可视化

与数据相对应，可视化对象也可以分为两大类：量性可视化（Quantitative Visualization）与质性可视化（Qualitative Visualization）。

量性可视化是指可视化呈现量性数据的方式。例如前文中的增兵减灶例子。灶的数量可以具体为100 000、50 000、30 000，这就是一个量性数据，图1.3.1中的条形图则是量性可视化的一种呈现方式。

即使去掉 y 轴与图例的数字标签，仅保留图形，也不影响量性可视化的性质（见图1.3.2）。

除柱形图、条形图以外，像折线图、卡片图、矩阵图、饼图、表图等都是常用的量性可视化图形。量性可视化的特点是利用图形的长度、高度呈现数值大小，又或者直接显示数值。

相反，质性可视化是指用可视化呈现无法直观量化的数据。还是用前文的赛马例子，马的等级被分为上、中、下三个等级，我们只知道上等马的速度比中等马的速度快，但无法知道二者的数值差距。在数据可视化操作上，创建质性可视化更难，Power BI并没有适合的质性可视化方式用于呈现表1.3.1中的数据。

折中的办法是开发定制化可视化组件或者使用组合可视化的方式表达。当然这个例子也许比较特殊，即使用其他工具也存在同样的挑战。一般常用的质性可视化组件包括：词云图、桑基图、社交关系图等，见图1.3.3。质性可视化的特点是利用体积、位置、色阶、层次呈现数值之间的差异。

表1.3.2对比了量性可视化与质性可视化的优缺点。

总体而言，量性可视化与质性可视化二者各有其优势，可根据它们各自的优缺点选择最适合的图形。但二者也可以结合使用，例如图1.3.4的仪表图就是兼量性可视化和质性可视化的图形，这种呈现方式既清晰，又显得生动。