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虽然文字能很生动形象地描述出一件事或一个人，但是它在数据面前则显得有点吃力。而图表具有集中、概括、便于分析和比较的特点，能给人一种直观、清晰的感觉,因此，在数据表示方面，图表比文字更适合。
那么图表都有哪些类型？不同类型的图表又该怎么用？在这篇文章中小聚结合数据需求,层层深入，教你让数据可视化更高效。
图表类型
微软公司在数据图表显示这方面可以算是行家。Excel 作为 Office 三剑客之一，它提供着一些丰富的图表类型。常见的图表大概能分为 8 种，分别是柱形图、折线图、饼图、条形图、面积图、X Y（散点图）、曲面图、雷达图。
图表种类繁多，如何选择正确的图表达到“一图胜千言”的效果呢？
可根据数据间的关系进行相应选择,无论数据总量和复杂程度如何，大多可分为这样几类：比较 /构成/分布&联系。
01 比较类
对比图反馈是两种或多种事物之间的差距,用户通过图表轻松识别最大/最小值，查看当前和过去的数据变动情况。常见的有各种柱状图,漏斗图,词云图,雷达图,折线图等,在这里小聚列举几种比较有代表性的图表以及它们所适用的场景。
1、普通柱形图(条目少)
简介：普通柱形图使用垂直柱子显示类别之间的数值比较，其中柱状图的一个轴显示正在比较的类别，而另一个轴代表对应的刻度值
特点：不适合对超过10个类别的数据进行比较，且分类标签过长时建议使用条形图。
2、雷达图(看性能)
简介：又被叫做蜘蛛网图，它的每个变量都有一个从中心向外发射的轴线，所有的轴之间的夹角相等，同时每个轴有相同的刻度。
特点：雷达图变量过多会降低图表的可阅读性，非常适合展示性能数据。
3、折线图(看趋势)
简介:非常方便来体现事物随时间或其他有序类别而变化的趋势。1）可分析多组数据随时间变化的相互作用和相互影响，从而可以总结获得一些结论和经验。2）可对比多组数据在同一个时间的大小。
特点：折线数量不能过多，会导致图表可读性变差。
4、南丁格尔玫瑰图
简介：南丁格尔玫瑰图 的作用与柱形图类似，主要用于比较，数值大小映射到玫瑰图的半径。
特点：数据比较相近时，不适合用饼图，而是适合用南丁格尔玫瑰图。
02
构成类
部分相较于整体，一个整体被分成几个部分。这类情况会用到构成型图表，如五大区的收件量占比、公司利润的来源构成等。
1、饼图
简介:一般通过颜色区分类别，幅度的大小对比数据，并且可以展示各类别与整体之间的占比关系。
特点：类别数量不能过多，且不适合区分度不大的数据。
2、环形图、旭日图
简介：设定目标值，然后用于展示速度、温度、进度、完成率、满意度等，很多情况下也用来表示占比。
特点：只适合单个指标的数据展示。
3、瀑布图
简介：显示加上或减去值时的累计汇总，通常用于分析一系列正值和负值对初始值（例如，净收入）的影响。
特点：通过悬空的柱形图，可以更直观的展现数据的增减变化。
03
分布&联系
通过分布 & 联系型图表能看到数据的分布情况，进而找到某些联系，如相关性、异常值和数据集群。
1、散点图
简介：散点图 可以显示数据集群的形状，分析数据的分布。通过观察散点的分布，可以推断变量的相关性。
特点：散点图在有比较多数据时，才能更好的体现数据分布。
2、地图
简介：包括热力地图 、区域地图、流向地图、点地图等。以特殊高亮的方式展示坐标范围内各个点的权重情况。
特点：效果柔化，不适合精确的数据表达，主要用于看分布。
3、气泡图
简介:判断三个变量之间是否存在某种关系。它跟散点图有点类型，只不过气泡图以气泡大小作为新的维度。
4、漏斗图
简介：又称倒三角图，漏斗图从上到下，有逻辑上的顺序关系，经常用于流程分析，比如分析哪个环节的流失率异常。
特点：上下之间必须是有逻辑顺序关系的，若是无逻辑关系建议使用柱形图对比。
04
小结
当我们拿到数据后，先提炼关键信息，明确数据关系及主题，再选择合适的图表进行可视化。
最后,以两张图片来概括不同情况下，该如何选择合适的图表。
