圖表種類超多，折線柱狀散點圖，還有二維三維動態靜態的，簡直眼花繚亂！
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隨著時代的發展，越來越多的數據量堆積，然而這些密密麻麻的數據的可讀性較差并且毫無重點，而數據可視化更加直觀有意義，更能幫助數據更易被人們理解和接受。
因此運用恰當的圖表實現數據可視化非常重要，本文歸結圖表的特點，匯總出一張思維導圖，幫助大家更快地選擇展現數據特點的圖表類型。
接下來我將依次介紹常用圖表類型，分析其適用場景和局限，從而幫助大家通過圖表更加直觀的傳遞所表達的信息。
展示多個分類的數據變化和同類別各變量之間的比較情況。
適用：對比分類數據。
局限：分類過多則無法展示數據特點。
相似圖表：1）堆積柱狀圖。比較同類別各變量和不同類別變量總和差異。
2）百分比堆積柱狀圖。適合展示同類別的每個變量的比例。
類似柱狀圖，只不過兩根軸對調了一下。
適用：類別名稱過長，將有大量空白位置標示每個類別的名稱。
局限：分類過多則無法展示數據特點 。
相似圖表：1）堆積條形圖。比較同類別各變量和不同類別變量總和差異。
2）百分比堆積條形圖。適合展示同類別的每個變量的比例。
3）雙向柱狀圖。比較同類別的正反向數值差異。
展示數據隨時間或有序類別的波動情況的趨勢變化。
適用：有序的類別，比如時間。
局限：無序的類別無法展示數據特點。
相似圖表：1）面積圖。用面積展示數值大小。展示數量隨時間變化的趨勢。
2）堆積面積圖。同類別各變量和不同類別變量總和差異。
3）百分比堆積面積圖。比較同類別的各個變量的比例差異。
結合柱狀圖和折線圖在同一個圖表展現數據。
適用：要同時展現兩個項目數據的特點。
局限：有柱狀圖和折線圖兩者的缺陷。
用于發現各變量之間的關系。
適用：存在大量數據點，結果更精準，比如回歸分析。
局限：數據量小的時候會比較混亂。
相似圖表：1）氣泡圖。用氣泡代替散點圖的數值點，面積大小代表數值大小。
用來展示各類別占比，比如男女比例。
適用：了解數據的分布情況。
缺陷：分類過多，則扇形越小，無法展現圖表。
相似圖表：1）環形圖。挖空的餅圖，中間區域可以展現數據或者文本信息。
2）玫瑰餅圖。對比不同類別的數值大小。
3）旭日圖。展示父子層級的不同類別數據的占比。
用顏色的深淺來展示區域范圍的數值大小。
適合：展現呈面狀但屬分散分布的數據，比如人口密度等。
局限：數據分布和地理區域大小的不對稱。通常大量數據會集中在地理區域范圍小的人口密集區，容易造成用戶對數據的誤解。
相似圖表：1）氣泡地圖。用氣泡大小展現數據量大小。
2）點狀地圖。用描點展現數據在區域的分布情況。
3）軌跡地圖。展現運動軌跡。
以特殊高亮的形式顯示訪客熱衷的頁面區域和訪客所在的地理區域的圖示。
適合：可以直觀清楚地看到頁面上每一個區域的訪客興趣焦點。
局限：不適用于數值字段是匯總值，需要連續數值數據分布。
展現同一層級的不同分類的占比情況，還可以同一個分類下子級的占比情況，比如商品品類等。
適用：展示父子層級占比的樹形數據。
缺陷：不適合展現不同層級的數據，比如組織架構圖，每個分類不適合放在一起看占比情況。
突出顯示一兩個關鍵的數據結果，比如同比環比。
適合：展示最終結果和關鍵數據。
缺陷：沒有分類對比，只展示單一數據。
展現文本信息，對出現頻率較高的“關鍵詞”予以視覺上的突出,比如用戶畫像的標簽。
適合：在大量文本中提取關鍵詞。
局限：不適用于數據太少或數據區分度不大的文本。
展現某個指標的完成情況。
適合：展示項目進度。
局限：只適合展現數據的累計情況，不適用于數據的分布特征等。
將多個分類的數據量映射到坐標軸上，對比某項目不同屬性的特點。
適用：了解同類別的不同屬性的綜合情況，以及比較不同類別的相同屬性差異。
局限：分類過多或變量過多，會比較混亂。
用梯形面積表示某個環節業務量與上一個環節之間的差異。
適用：有固定流程并且環節較多的分析，可以直觀地顯示轉化率和流失率。
局限：無序的類別或者沒有流程關系的變量。
采用絕對值與相對值結合的方式，展示各成分分布構成情況，比如各項生活開支的占比情況。
適合：展示數據的累計變化過程。
局限：各類別數據差別太大則難以比較。
一種特定類型的流程圖，圖中延伸的分支的寬度對應數據流量的大小，起始流量總和始終與結束流量總和保持平衡。比如能量流動等。
適合：用來表示數據的流向。
局限：不適用于邊的起始流量和結束流量不同的場景。比如使用手機的品牌變化。
相似圖表：1）和弦圖。展現矩陣中數據間相互關系和流量變化。數據節點如果過多則不適用。
是利用數據中的五個統計量：最小值、第一四分位數、中位數、第三四分位數與最大值來描述數據的一種方法。
適用：用來展示一組數據分散情況，特別用于對幾個樣本的比較。
局限：對于大數據量，反應的形狀信息更加模糊。 -
數據可視化是數據展示的常見方式，所謂一圖抵千言，好的圖表能高效傳遞信息，讓觀眾一目了然，差的圖表往往會不知所云。
人類大腦的一半完全是用于處理可視化信息的。當你給用戶展示一張信息圖的時候，你已經以大腦的最大帶寬路徑在影響他了。
一張設計優良的數據可視化圖能即時給予觀者深刻的印象，并能穿透一個復雜故事的蕪雜直抵問題的核心。
眾所周知，紐約時報的可視化圖表非常專業，既能闡述事實，也不失簡潔美觀。
作為普通人，其實只要遵守一些設計規則，加上一點審美訓練，也能制作出專業的可視化圖表。
這次給大家介紹20個圖表制作過程中有用的方法和規則。
錯誤的圖表類型會導致混淆視聽，同樣的數據集可以選擇多種圖表類型，但大家要注意甄別用法。
你想要給觀眾展示什么，這是最重要的選擇依據，下面給大家列舉了的十幾種圖表類型。
繪制水平條形圖時，在Y軸左側繪制負值，在Y軸右側繪制正值，不要把正負值繪制到軸同一側。
垂直柱狀圖同理。
截斷Y軸會導致表達失真。在下面的示例中，查看左側的圖表，可以很快得出結論，值 B 比 D 大 3 倍以上，而實際上差異要小得多。
從0基線開始可確保用戶獲得更準確的數據表達。
對于折線圖，如果始終將 Y 軸比例限制為從0開始可能會使圖表過于平坦，無法表達趨勢變化。
由于折線圖的主要目標是表示趨勢，比較合理的是根據數據范圍調整比例，保持折線上下高度占據 Y 軸范圍的三分之二。
折線圖是由線連接的“標記”組成，通常可用于表達時間序列變化。
當時間間隔很小，且時間點較多時，折線是一種非常好的展示變化的方式，比如股票分鐘線。
但如果時間點比較稀疏，且時間間隔大，最好是使用柱狀圖來展示，比如月銷量變化。因為此情況下折線圖容易導致混淆。
平滑的折線圖可能在視覺上令人愉悅，但它們歪曲了背后的實際數據，而且過粗的線條掩蓋了真正的“標記”位置。
一般情況下，為了節省可視化空間，當有兩個數據系列具有相同的度量但大小不同時，可能傾向于使用雙軸圖表。
但雙軸圖表不僅難以閱讀，而且還會誤導觀眾，以為代表了 2 個數據系列之間的比較。
大多數用戶不會密切關注雙軸比例差異，只是瀏覽圖表，可能得出錯誤的結論。
餅圖是最受歡迎且經常被誤用的圖表之一。
在大多數情況下，條形圖是更好的選擇。但是，如果非要使用餅圖，需要注意以下幾個點：
沒有適當的標簽，無論圖表多好看——它都幾乎沒有意義。
直接在圖表上標記對所有查看者都非常有幫助，因為一目了然，更節省時間。
查看圖例需要花費很多時間，一般觀眾不會仔細去對比圖例和圖表的顏色。
將值放在切片之上可能會導致多個問題，可讀性差，薄切片無法標注等。
更好的做法是，為每個數據標簽添加帶有清晰指向的黑色標簽。
如果餅圖切片大小無順序，則很難理解表達的內容。
所以餅圖切片需要以一定規則排序，一般是將最大的切片放在12點鐘位置，然后按順時針方向降序放置下一個切片。
柱狀圖排序也要避免隨機性，按照一定規則排序會更加清晰易讀。
將最大值放在頂部（對于水平條形圖）或左側（對于垂直條形圖），以確保最重要的值占據最突出的空間，減少眼球運動和閱讀圖表所需的時間。
當我們去掉餅圖中間部分并創建一個圓環圖時，我們可以騰出空間來顯示額外的信息，但如果寬度過窄，它會使圖表變得很難閱讀。
不必要的樣式不僅會分散注意力，還可能導致對數據的誤解，讓用戶產生錯誤印象。
應該避免以下幾種：
顏色是有效數據可視化的一個組成部分，在設計時考慮這 3 種調色板類型：
研究數據表明，大約每 12 個人中就有 1 人是色盲。圖表只有在廣泛的受眾可以訪問時，才能最大化它的價值。
所以在配色時注意以下幾個方面：
確保排版準確傳達信息，并幫助用戶專注于數據，而不是分散注意力。
注意以下幾點：
標簽過長時不要使用旋轉角度，而是用水平條形圖來表達，這個簡單的技巧將確保用戶能夠更有效地觀看圖表。
如果你想向Web 和APP項目添加交互式圖表，將使用什么圖表庫？
現在有很多專業的圖標庫可供選擇，比如echarts、highcharts等。
圖表庫包含了許多前面提到的交互和規則。基于定義的庫進行設計將確保易于實施，并為你提供大量交互想法。
通過更改參數、可視化類型、時間線幫助用戶進行探索，可交互式圖表能更有效的獲取有用的信息。
好的數據可視化圖表會在你的腦海里久久留下關于事實、趨勢或者過程的心理模型。
圖表制作并不難，但好的圖表需要注意很多細節，避免畫蛇添足、過猶不及。 -
1. 可視化是連接用戶和數據的橋梁，是我們向用戶展示我們的成果的一種手段，因此可視化并不是非常特化的研究領域，它可以有非常廣泛的應用和創建途徑。作為非計算機專業的人員，你可以借助現有的程序和軟件，根據自己數據的特點，繪制清楚直觀的圖表。Excel，SPSS，Google Public Data 等。一些博客也會介紹常用的可視化工具，比如 22個免費的數據可視化和分析工具推薦。2. 如果你擁有一定的編程基礎，可以嘗試使用一些編程或者數學工具來進行自定義圖表繪制，比如 Mathematica，R，ProtoType等。3. 更進一步，你就可以用編程語言來寫自己的可視化系統了。這樣你就會有很自由的發揮空間和操控能力，數據處理，表現形式，交互方式等都可以有很自主的設計。4. 入門書的話，你可以去看看 Edward Tufte 的一些書籍。
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1. 可視化是連接用戶和數據的橋梁，是我們向用戶展示我們的成果的一種手段嚴，因此可視化并不是非常特化的研究領域，它可以有非常廣泛的應用和創建途徑。作為非計算機專業的人員，你可以借助現有的程序和軟件，根據自己數據的特點，繪制清楚直觀的圖表。Excel，SPSS，Google Public Data 等。一些博客也會介紹常用的可視化工具，比如 22個免費的數據可視化和分析工具推薦。2. 如果你擁有一定的編程基礎，可以嘗試使用一些編程或者數學工具來進行自定義圖表繪制，比如 Mathematica，R，ProtoType等。3. 更進一步，你就可以用編程語言來寫自己的可視化系統了。這樣你就會有很自由的發揮空間和操控能力，數據處理，表現360問答形式，交互方式等都可以有很自主的設計。4. 入門書的話，你可以去看看 Edward Tufte 的一些書籍。
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可視化圖表類型和特點如下：柱形圖、折線圖、餅圖、散點圖。
1、柱形圖
柱形圖利用柱子的高度，能夠比較清晰的反映數據的差異，一般情況下用來反映分類項目之間的比較，也可以用來反映時間趨勢。柱形圖的局限在于它僅適用于中小規模的數據集，當數據較多時就不易分辨。
2、折線圖
折線圖用來反映隨時間變化的趨勢，當我們需要描述事物隨時間維度的變化時常常需要使用該圖形。通常折線圖描繪的點越多，越能夠清楚的觀察到數據的變化趨勢，方便決策者及時做出決策。
3、餅圖
餅圖在具體反映某個比重的時候，配上具體數值，會有較好的效果。在需要描述某一部分占總體的百分比時，適合使用餅圖。但對比的數量最多不能超過6個，否則會產生視覺的混亂。
4、散點圖
散點圖的數據為三維數據，使用兩組數據構成多個坐標點，分析坐標點的分布情況，判斷兩個變量之間的關聯或分布趨勢。適合于觀測大量數據的分布特點，對于視覺的直觀性更強。點與點之間的密集度反應著該區域的整體權重比例。
可視化圖表統計的好處
1、節約時間
企業可以用戶可視化圖表統計的方式快速的將數據導入系統之中，通過合理的處理就能快速的節約時間的。
2、提升員工的工作效率
若是可視化圖表統計用在財務上面的話，不僅可以提升財務的工作效率，而且可以提高工作效率。當然，這樣的功能可以提升的各個職能部門的工作效率。
3、可以正確的顯示分析數據
通過可視化圖標表統可以快速的顯示分析數據，尤其是在企業的運營方面，可以明顯體現整個公司的數據，可以針對出現的問題進行的迅速的做出反應，并避免企業的損失。