社会人必看！玩转数据可视化，这些经典图表有妙用

为什么要做数据可视化？

其实，就是密密麻麻的数据可读性较差并且毫无重点，而数据可视化更加直观有意义，更能帮助数据更易被人们理解和接受。

本文对常见的数据可视化图表进行了汇总分析，希望对你有益。

图表使用注意事项

数据可视化，就是分两步。

分析需求，熟悉数据，制定目标。

选用合适图表（柱状图、折线图、散点图、饼图、雷达图、漏斗图）进行组合进行数据展示。

用恰当的图表实现数据可视化非常重要，根据归结图表的特点，汇总出一张思维导图，帮助大家更快地选择展现数据特点的图表类型。

图表类型-思维指南

常用图表详解

接下来将依次介绍常用图表类型，分析其适用场景和局限，从而帮助大家通过图表更加直观的传递所表达的信息。

1、饼图

饼图

饼图用来展示各类别占比，比如男女比例。

适用场景：了解数据的分布情况。

优点： 直观显示各项占总体的占比，分布情况，强调整体与个体间的比较。

局限：分类过多，则扇形越小，无法展现图表。

相似图表：

嵌套圈饼图：用于一个指标在不同维度的占比。

跑道图：看到占比的同时，可以直观看到指标在当前维度下的排名情况。

而圈饼图和南丁格尔图，只是普通饼图的不同表现形式。

2、折线图

折线图

折线图可展示数据随时间或有序类别波动情况的趋势变化。

适用场景：时间序列类数据、关联类数据。

优点： 直观反映数据变化趋势

局限：无序的类别无法展示数据特点。

相似图表：

阶梯线图：线在数据点之间形成一系列步骤。

折点曲线和平滑曲线图，只是折线样式不同，用来展示数据趋势。

3、柱状图

柱状图

柱状图展示多个分类的数据变化和同类别各变量之间的比较情况。

适用场景：一个维度数据比较、数据单纯性展示、排序数据展示。

优点：人眼对高度较敏感，直观各组数据差异性，强调个体与个体之间的比较。

局限：分类过多则无法展示数据特点。

相似图表：

系列堆积图：系列堆积起来可以更直观看到总数和各系列分布情况。

多系列柱状图：将一个维度多个指标进行比较。

百分比堆积柱状图：适合展示同类别的每个变量占比和分布情况。

4、条形图

条形图

条形图类似柱状图，只不过两根轴对调了一下。

适用场景：类别名称过长，将有大量空白位置标示每个类别的名称。

局限：分类过多则无法展示数据特点 。

相似图表：

堆积条形图：比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。

交错正负轴标签：数据有正有负，将坐标轴标签分别放在坐标轴两边。比如盈亏情况、人员增减情况。

双向柱状图：比较同类别的正反向数值差异。比如男女占比。

5、面积图

面积图

面积图是在折线图的基础上形成的，将折线图中折线与自变量坐标轴之间的区域使用颜色或纹理填充。

适用场景：用面积展示数值大小，展示数量随时间变化的趋势。

优点：颜色的填充可以更好的突出趋势信息。

相似图表：

数据监控面积图：用于显示每个数值所占大小随时间或类别变化的趋势线，展示的是部分与整体的关系。比如服务器CPU、内存等监控场景。

横向面积图：用横向面积来展示趋势信息。只是与竖向面积图的不同展现样式。

6、气泡图

气泡图

基本气泡图可用于展示三个变量之间的关系。绘制时将一个变量放在横轴，另一个变量放在纵轴，而第三个变量则用气泡的大小来表示。

适用场景：存在大量数据点，结果更精准，比如回归分析。

优点： 直观反映数据集中情况，对离散数据线性回归等曲线预测性的拟合辅助作用

局限：数据量小的时候会比较混乱。

相似图表：

散点气泡图：用于展示一个维度在2个变量之间关系，比如男女身高体重情况。

螺旋气泡图：一个维度按大小排列，比如收入情况。

7、仪表盘

仪表盘

仪表盘展现指标分等级，用于数据预警。

适用场景：展示项目进度。

局限：只适合展现数据的累计情况，不适用于数据的分布特征等。

相似图形：

html5占比：重点关注一个指标的当前占比情况。

flash柱：作用同仪表盘，只是外形上有所区别。

8、地图

地图

地图是用颜色的深浅来展示区域范围的数值大小。

适用场景：展现呈面状但属分散分布的数据，比如人口密度等。

局限：数据分布和地理区域大小的不对称。通常大量数据会集中在地理区域范围小的人口密集区，容易造成用户对数据的误解。

相似图表：

流向图：展现运动轨迹。比如人员迁移、飞机航线等。

渲染图：一个指标在地图上用颜色来展现，比如天气、人口、收入等。

标点图：用描点展现数据在区域的分布情况。与渲染图用途类似。

Gis渲染图：集成Gis地图，在地图上着色从而实现预警的一种方式。

Gis统计图：地图与其他统计图的组合，表现该指标在另一维度的分布情况。

9、雷达图

雷达图

雷达图是将多个分类的数据量映射到坐标轴上，对比某项目不同属性的特点。

适用场景：了解同类别的不同属性的综合情况，以及比较不同类别的相同属性差异。

局限：分类过多或变量过多，会比较混乱。

相似图形：

圆形雷达图和多边形雷达图只是表现形式不一样。

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