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数据分析

双轴图:什么时候会误导,以及该用什么代替

双轴图把两个单位不同的指标放在一张图上,各用一条 y 轴。轴的范围是随意定的,所以图上可能出现毫无意义的交叉和相关。讲清什么时候可以用,以及用同一份数据画出的四种更清楚的替代方案。

林舟 发布于 2026 年 11 月 4 日 3 分钟阅读 数据分析
示例数据。本文所有图背后都是这六周。示例数据

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双轴图在看板里很常见,因为它能把两个指标塞进一个位置。但两条刻度互相独立,图上可能出现数据并不支持的交叉和趋势。本文用真实的数字展示这个问题,并给出四种展示同样数据的更清楚的方法。

读完你会知道

  • 两条 y 轴的范围是随意的,所以线的交叉和间距都没有意义
  • 上下对齐的两个面板、指数化到 100,或者直接画结果数量,通常更诚实
  • 要用双轴图,就从 0 开始,标好单位和颜色,绝不解读交叉点

什么是双轴图

双轴图在同一条时间轴上展示两个指标,各有一条 y 轴:一条在左,一条在右。常见的例子是会话数用柱子(左轴),转化率用折线(右轴)。

它省地方,又能把两样东西并排放。问题在于两条 y 轴互相独立,范围是人定的,而这个选择决定了图看起来在说什么。

轴的范围怎么改变结论

拿六周的数据来看(示例数字):会话从 10,000 涨到 16,000,转化率从 3.0% 降到 2.4%。

  • 左轴 0–20,000、右轴 0–4%:柱子缓缓上升,折线慢慢下滑。读者看到的是「流量涨了一点,转化降了一点」。
  • 左轴 9,000–16,000、右轴 2.3–3.1%:柱子猛涨,折线暴跌,两条线在第 3 周交叉。读者看到的是「第 3 周开始出了大问题」。

同样的数据,相反的印象。交叉点毫无意义,完全是两个范围凑出来的。读者还容易把两条线之间的距离当成有意义的东西,也容易搞混哪条线对应哪条轴。

同一份数据,四种画法

上面两个版本背后的六周数据,列在下面的图里。第 6 周对比第 1 周:会话 +60%,转化率 −20%,转化数 +28%。

  1. 双轴图:两者都显示了,但结论取决于选的范围。
  2. 上下两个面板:会话在上,转化率在下,共用时间轴。各自的刻度都是诚实的,周与周也对齐了。
  3. 指数化到 100:每条序列都除以第 1 周的值。会话最后是 160,转化率 80,转化数 128。一条轴、一个单位,直接比较变化幅度。
  4. 真正要看的数量:如果问题是「多来的流量值不值?」,就画转化数(300 → 384)。它直接回答问题:值,但没有流量看起来那么多,因为新访客的转化更差。
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会话

+60%

10,000 → 16,000

转化率

−20%

3.0% → 2.4%

转化数

+28%

300 → 384

会话、转化率和转化数 · 六周

示例
周会话转化率转化数指数(会话 / 转化率 / 转化数)
110,0003.0%300100 / 100 / 100
211,2002.9%325112 / 97 / 108
312,5002.8%350125 / 93 / 117
413,8002.6%359138 / 87 / 120
515,0002.5%375150 / 83 / 125
616,0002.4%384160 / 80 / 128

指数:每条序列除以第 1 周的值再乘 100。

示例数据
示例数据。本文所有图背后都是这六周。

该用哪一种

下表对比几种选择。

选择适合注意
双轴图给熟悉业务的读者看两个关系密切的指标随意的范围会造出假交叉
上下对齐的两个面板单位不同的两个指标随时间变化需要纵向空间;时间轴要完全一致
指数化到 100比较不同指标的变化幅度看不到实际数值的高低;写明基期
比率或派生指标关系本身就是重点时(如每次会话的转化)说明怎么算的
散点图检查两个指标是否同涨同跌除非标注,否则看不出时间顺序

拿不准时,就画读者真正关心的那个结果。

一定要用双轴图的话

  • 只在两个指标关系密切、读者对两者都很熟悉时使用。
  • 两条轴都从 0 开始,否则要说明原因。
  • 用不同的图形(柱子和折线),轴标签的颜色和对应序列一致。
  • 轴上标注单位,图例和轴上都写清指标名。
  • 绝不要从线在哪里交叉、相隔多远得出结论。

在 TapCub 里怎么做

在 全端分析 › 概览 › 我的看板 里,把每个指标放在各自的卡片上(来自保存的分析),用同样的日期范围和粒度,上下摆放让每周对齐:也就是两个面板的做法。要直接比较变化,可以在 全端分析 › 行为分析 › 自定义指标与 SQL 里保存一个用一个指标除以另一个的自定义指标,或者直接画结果数量本身。怎么围绕图表讲清楚,见数据叙事;看板怎么排版,见 KPI 看板。

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我们会根据反馈修改和补充这篇内容。

林舟

产品体验专员

关注产品体验、功能使用与增长实践,喜欢把复杂流程拆成清晰步骤,让分析结果更容易用到日常决策中。

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