如何紧凑展示多对多对象间的关系?XMind矩阵图轻松搞定!

翻译|行业资讯|编辑:李显亮|2019-08-12 15:28:11.210|阅读 74 次

概述:矩阵图是思维导图中运用非常广泛的图形。通俗来说,它其实就是一个表格,但却能非常紧凑的展现出对象之间的多对多关系。它提供的维度至少比其他树形图多一个维度。那么,在XMind中是如何运用的呢?

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矩阵图是思维导图中运用非常广泛的图形。通俗来说,它其实就是一个表格,但却能非常紧凑的展现出对象之间的多对多关系。它提供的维度至少比其他树形图多一个维度。

矩阵图(下图称为MD)表示多对多关系。但是,如何使MD与XMind中的其他图表区别开来?通俗来讲,其他树形图基本上就像一个只有一个标题的表(左下图),MD是带有多个标题的树形图(右下图)。

如何紧凑展示多对多对象间的关系?XMind矩阵图轻松搞定!

在上面的左图中,标题是主题,下面的每个单元格是子主题。中间的连线是关系。如果关系只是一对一的,那么可以阅读。但是,当每个单元格都可以链接到或被多个单元格链接时,那么一个标题图看起来就会非常混乱。相反,因为可能有多个头,所以MD以更容易理解的方式表示多对多关系。这就是为什么XMind添加标签作为MD中缺少的标题。主要主题成为标题和标签组子主题之一。

如何紧凑展示多对多对象间的关系?XMind矩阵图轻松搞定!

上述的关系是发生在一个维度上的,那么,如果是三个维度又改如何呢?XMind能否解决呢?答案是肯定的,这就是一些思维导图老手的秘密武器。通过矩阵内部矩阵,维度可以是无限的。同时,MD有不同的类型,其中一些甚至可以同时比较多达四组参数。

Matrix-Inside-Matrix.png

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为什么选择矩阵图呢?

  • 更好的可理解性:在逻辑图或思维导图中,可以通过添加标签、关系或边界来添加更多维度。但它们都是分散的,这意味着信息分散在整个地图上。当几乎所有的主题都有一个标签时,图表就完全不可读了,这时MDs非常有用。

    如何紧凑展示多对多对象间的关系?XMind矩阵图轻松搞定!

  • 更高的精度:当你把标题变成轴,这样一来,标头就变成了谱线。每一项都可以更精确地对齐。这种特性在其他树状图中是不可能的。

    Accuracy-Comparison.png

如何选择矩阵图的类型?

按形状划分,有六种类型的矩阵图!L形,X形,Y形,C形,T形和屋顶形。其中,XMind默认的是L形,而X形将是图表软件中看到的最常见的决策工具。它们之间的主要区别在于图表所比较的数据列表。

  • L形:最简单和最常见的形式,比较不超过两组值。典型的L形矩阵图是看板、产品评论图。看板矩阵图有助于为个人项目整理流程和组织任务。
  • T形:两个L形桌子相结合。

    如何紧凑展示多对多对象间的关系?XMind矩阵图轻松搞定!

  • Y形:将三组数据成对比较,每组数据彼此相对,它是有效组合的三个L形矩阵。
  • X形:四个L形MD结合在一起。比较四组数据,每组数据与另外两组,总共四组。典型的X形矩阵图是SWOT分析,Eisenhower Chart和GTD Charts。
  • C形:D表单,同时比较三个数据列表。它与创建3D轴系统相同,每个可能的解决方案都是此系统中的一个点。您可以通过识别其X,Y,Z值来准确标记点的位置。

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  • 屋顶形:只有一组参数,但所有参数都相互比较。

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温馨提示

  • 一个矩阵图中不超过四个维度。仅一个矩阵不能比较四组以上的参数。即使可以合并矩阵,图表越大,读取越难。
  • 不超过两级矩阵嵌入,否则可懂度将受到极大影响。
  • 使用图标或贴纸作为符号,使用“ 显示图例”命名每个符号。
  • 正确命名所需的符号。为了兼顾可读性,最好不要使用太多符号。当涉及符号时,也需要更好的图例。

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