做數據可視化，經常不知道圖表要怎麼用？做出來的圖表又醜又看不出趨勢，今天帆軟君給大家分享一下如何更好地利用圖表。
根據數據之間的關系，統計圖表可被分為分成四個大類，你可根據自己的目的（即你想表達什麼）來選擇适合的圖表，最後達到“一圖勝千言”的效果。
為了方便大家記住，我把每類的圖表及優勢場景，制作成了思維導圖，大家可收藏以備不時之需
思維導圖可能會看不清，因此完整版的圖表分類我會在底下再次說明，圖表制作工具均為：FineBI
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一、比較類1、對比柱形圖簡介：使用正向和反向的柱子顯示類别之間的數值比較
特點：用于展示包含相反含義的數據的對比，若不是相反含義的建議使用分組柱形圖。
場景舉例：
美國大選選舉「民主黨 democrat」與「共和黨 republican」在各州獲得的票數對比。
2、分組柱形圖
簡介：分組柱狀圖經常用于相同分組下，不同類數據的比較。用柱子高度顯示數值比較，用顔色來區分不同類的數據。
特點：相同分組下，數據的類别不能過多。
場景舉例：
對2018年第一季度每月飲料、日用品、零食的銷售額作對比
3、堆積柱形圖
簡介：可以對分組總量進行對比，也可以查看每個分組包含的每個小分類的大小及占比，非常适合處理部分與整體的關系。
特點：适合展示總量大小，但不适合對不同分組下同個類别進行對比。
場景舉例：
對比周一至周日的訪問量，并顯示出每天用戶從哪些渠道訪問的數目和大緻占比
4、分區折線圖
簡介：分區折線圖能将多個指标分隔開，反映事物随時間變化的趨勢
特點：适合對比趨勢，避免多個折線圖交叉在一起。
場景舉例：
對比兩個城市同一段時間的風速走勢
5、雷達圖
簡介：雷達圖又被叫做蜘蛛網圖，它的每個變量都有一個從中心向外發射的軸線，所有的軸之間的夾角相等，同時每個軸有相同的刻度。
特點：雷達圖變量過多會降低圖表的可閱讀性，非常适合展示性能數據。
場景舉例：
對市面上兩款手機的性能進行對比
6、詞雲
簡介：詞雲是文本大數據可視化的重要方式，常用于将大量文本中的高頻語句和詞彙高亮展示，快速感知最突出的文字，常用于網站高頻搜索字段的統計。
特點：不适合數據量多的文本數據，也不适合數據區分度不大的數據處理。
場景舉例：
用詞雲展示搜索關鍵詞，搜索次數越多的關鍵詞字體越大
7、聚合氣泡圖
簡介：聚合氣泡圖中，維度定義各個氣泡，度量定義氣泡的大小、顔色。
特點：不适合區分度不大的數據。
場景舉例：
用聚合氣泡圖展示各省招生人數，招生人數最多的江蘇省氣泡面積最大
8、玫瑰圖
簡介：南丁格爾玫瑰圖的作用與柱形圖類似，主要用于比較，數值大小映射到玫瑰圖的半徑
特點：數據比較相近時，不适合用餅圖，而是适合用南丁格爾玫瑰圖
場景舉例：
回款金額的大小映射到每個省份的弧度和半徑上，最終形成了玫瑰圖
二、占比類1、矩形塊圖
簡介：适合展現具有層級關系的數據，能夠直觀體現同級之間的比較。父級節點嵌套子節點，每個節點分成不同面積大小的矩形，使用面積的大小來展示節點對應的屬性。
特點：非常适合帶權的樹形數據，對比各分類的大小關系以及相對于整體的占比關系。
場景舉例：
展示 2011-2017 年的合同金額情況， 2016 年的合同金額最大
2、百分比堆積柱形圖
簡介：對比同一個分組數據内不同分類的占比。
特點：同一個分組内不同分類的個數不能過多。
場景舉例：
比如下圖顯示了 1986 年至 2016 年期間，民衆對體罰兒童的态度對比變化情況
3、餅圖/多層餅圖
簡介：多層餅圖指的是具有多個層級，且層級之間具有包含關系的餅狀圖表。多層餅圖适合展示如地理區域數據、公司上下層級、季度月份時間層級等等。
特點：層級和類别都不能過多，過多導緻切片過小幹擾閱讀。
場景舉例：
内圈不同顔色的弧度分别映射每個區域的銷售額，外圈淺色切塊代表該區域下不同品牌的銷售額。
4、儀表盤
簡介：儀表盤設定目标值，然後用于展示速度、溫度、進度、完成率、滿意度等，很多情況下也用來表示占比。
特點：隻适合單個指标的數據展示。
場景舉例：
Top10門店銷售額占總銷售額的比重
三、趨勢關聯類1、折線圖（多系列折線圖）
簡介：來體現事物随時間或其他有序類别而變化的趨勢
特點：折線數量不能過多，會導緻圖表可讀性變差
場景舉例：
該圖展現了自1800年至2017年全世界能源消耗情況，圖中不同顔色的折線代表不同的能源類型
2、範圍面積圖
簡介：用來展示持續性數據，可很好地表示趨勢、累積、減少以及變化。
特點：展示兩個連續變量的差值的變化趨勢。
場景示例：
展示訪問次數和跳出次數的變化趨勢，并通過面積的變化映射出兩者差值量的變化趨勢
3、普通面積圖
簡介：普通面積圖是在折線圖的基礎上進化而來，也很方便來體現事物随時間或其他有序類别而變化的趨勢。由于有面積填充，所以比折線圖更能體現趨勢變化。
特點：面積線最好不要超過五條
場景示例：
用兩條面積線分别表示「合同金額」和「回款金額」，不僅能展示出2011 -2017年的走勢，還可以展示出回款金額對合同金額的占比關系。
4、瀑布圖
簡介：瀑布圖顯示加上或減去值時的累計彙總，通常用于分析一系列正值和負值對初始值（例如，淨收入）的影響
特點：通過懸空的柱形圖，可以更直觀的展現數據的增減變化
場景舉例：第四列的應發工資=第一列的基本工資 第二列的績效工資 第三列的加班工資
四、分布類1、散點圖
簡介：散點圖 可以顯示數據集群的形狀，分析數據的分布。通過觀察散點的分布，推斷變量的相關性。
特點：散點圖在有比較多數據時，才能更好的體現數據分布。
場景舉例：
例如利用散點圖和警戒線，可以看出身高和體重都超出平均的大多是男生。
2、熱力區域圖
簡介：以特殊高亮的方式展示坐标範圍内各個點的權重情況
特點：效果柔化，不适合精确的數據表達，主要用于看分布。
場景舉例：
展示每月 24 小時的氣溫分布
3、地圖
簡介：地圖組件即使将數據反映在地理位置上，FineBI提供多種地圖組件，包括熱力地圖 、區域地圖、流向地圖、點地圖等。
特點：非常直觀的觀察不同區域的數據關系。
場景示例：
各個城市的銷售額數值大小映射在點的面積上，銷售額越多，點越大
4、漏鬥圖
簡介：漏鬥圖又稱倒三角圖，漏鬥圖從上到下，有邏輯上的順序關系，經常用于流程分析，比如分析哪個環節的流失率異常。
特點：上下之間必須是有邏輯順序關系的，若是無邏輯關系建議使用柱形圖對比。
場景舉例：
觀察從搜索到交易成功的人數變化，并定位對比每一步流失人數。
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