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分析图表背后的趋势 中美两国与国际原油价格走势对比

被动收入 JackLeon 3个月前 (03-19) 98次浏览 0个评论 扫描二维码

中美两国与国际原油价格走势对比

设计稿

分析图表背后的趋势 中美两国与国际原油价格走势对比

Demo 链接

问题

  • 你注意到了什么?
  • 你想知道什么?
  • 这些图上发生了什么?
    你会发现中国油价比美国油价要高出很多?为什么呢?中国油价与美国油价有可比性吗?与国际油价又有什么关系?
    影响油价的因素有哪些呢?中国调价的机制又是啥呢?

解读

为什么中国油价比美国油价要贵那么多?
美国油价偏低有几方面原因,一是美国原油进价便宜,美国在中东地区常年采取强硬的军事态度;二是国际石油以美元作为结算货币,美国间接享有石油定价权。
中国 2008 年底进行的成品油价格和燃油税费改革,取消养路费增加汽油消费税,间接增加了油价成本。而美国油价低,但其他税费略高,中国只论油价不叠加养路费两国油价应该是基本持平。

中国油价与美国油价与 Brent 油价有什么关系?
中国油价、美国油价都受国际油价影响,可以说美国油价就是国际油价的晴雨表,中国油价也间接受国际油价影响。
08 年以前,国内成品汽油价格对国际原油价格不敏感。2008 年底进行的成品油价格和燃油税费改革,油价格逐步与国际油价接轨。根据新的价格形成办法,国际油价连续 22 个工作日日均涨幅或跌幅超过 4%,就应考虑对国内成品油价格进行调整,以使成品油价格能够更真实、更灵敏地反映市场供求关系,促进资源合理利用与公平竞争。同时允许地方根据政府指导价格上下浮动 4% 左右作为当地基准油价。

国际上原油主要有三种:Brent 布伦特、WTI 与迪拜原油,其中 WTI 主要为美国所用,但 WTI 与 Brent 的价格波动基本一致,国际上多数国家遵循 Brent 布伦特原油定价机制。

美元与油价又有什么关系?
不考虑供求因素下,因为国际油价是以美元计价的。美元贬值油价就上涨,反之亦然。过去一年国际油价趋于平缓,也说明石油的供给是相对平衡的。

设计指引

数据

时间 国家​ 人民币/升
​2018/3/5 ​美国 4.475
2018/3/12 美国 4.4811
​2018/2/28 ​北京 6.9
2018/3/14 北京 6.74
2018/3/9 Brent 2.6277
2018/3/19 Brent 2.6331

数据来源:U.S. EIA,国家发改委,下载源数据 ( .json 格式)

中国两国原油价格走势对比.json.zip

先看下“数据”,如上表格所示,包含三组数据,一组为“时间”,一组为“国家”维度,另一组为“人民币/升”,大概可以看到数值随着时间的推进有增有减。根据图表用法,我们能判定当前数据适合用折线图来表示。具体可参见折线图的图表用法

给谁看

有了图表类型后,我们来分析我们的数据:清洗出来的数据包括美国、中国-北京、Brent 机构,同时油价均已换算成人民币。这种亲民型的数据方便给普通老百姓查阅,属于新闻图表类型。定位为普通受众后,我们接着往下分析。

看什么

再回过头来看下“数据”,刚我们决定用折线图来呈现它以便受众能在上面发现数据波动规律,由于数据有三个对比机构,所以折现的宏观趋势对比能方便普通受众理解其间的隐藏关系。设计师必要时需要对数据点、或者数据区间进行解读说明。

设计点

标题

标题是用户理解设计师意图的开始,一个好的标题应该简明扼要。我们将此图命名为“中美两国与国际原油价格走势对比”。它包括了对比的国家“中国”、“美国”、“Brent 机构”,同时强调此图分析的是“原油价格”。

副标题

副标题作为说明性文本,可以从全局建立引导,进一步说明问题。当我们的用户第一次看到这个图时,他可能会产生疑问:咦,这三个“国家”原油价格不一样,能进行对比吗?所以可视化设计者尽可能需要打消受众的给疑虑。因此,我们加上副标题“为方便阅读,已将国际 Brent 原油价、美国常规零售原油价折算成人民币每升的价格,中国成品油价以北京主城区 92 号汽车为例。图上展示了 2017 年初至 2018-03-19 的数据,可以看到中美两国的价格走势均受国际原油价格影响。”帮助用户“有效”“清晰”的获取信息。

折线

折线有很多种样式,比如普通折线、圆滑曲线、阶梯线图等,不同的拆线样式使用场景不一样。阶梯折线的使用场景 比较明确,它很适合于以不规则间隔发生的变更的数据点。例如,奶制品价格上涨,汽油,税率,利率等。

此图为油价的波动分析,每个时间间隔点不一致,因此用阶梯折线图来表示再合适不过。查看更多图表用法

图例

图例(legend)是图表的辅助元素,使用颜色、大小、形状区分不同的数据类型,可用于图表中数据的筛选。G2 提供十二方位的图例位置以及“图例跟随”功能。“图例跟随”使用场景:适合于图例顺序与折线顺序不能匹配时。“图例跟随”能“有效”解决看图例寻找相应数据的问题。


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