在信息爆炸的时代，数据分析已经成为各行各业不可或缺的一部分。而可视化图表作为数据展示的重要方式，能够更直观地传达信息，提高沟通效率。然而，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？

一、可视化图表怎么选？

本文将图表分成几个大类，分别为「比较类、占比类、趋势或关联类、分布类」，用户可根据自己的目的选择适合的图表。

1.比较类

1）普通柱形图

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。

场景举例：2011-2017年合同金额对比

2）对比柱形图

简介：对比柱形图使用正向和反向的柱子显示类别之间的数值比较。其中图表的一个轴显示正在比较的类别，而另一轴代表对应的刻度值。

特点：用于展示包含相反含义的数据的对比，若不是相反含义的建议使用分组柱形图。

场景举例：美国大选选举「民主党democrat」与「共和党republican」在各州获得的票数对比。

3）分区折线图

简介：分区折线图能将多个指标分隔开，反映事物随时间或有序类别而变化的趋势

特点：适合对比趋势，避免多个折线图交叉在一起。

场景举例：对比两个城市同一段时间的风速走势。

4）雷达图

简介：雷达图又被叫做蜘蛛网图，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。

场景举例：对市面上两款手机的性能进行对比。

5）词云

简介：词云是文本大数据可视化的重要方式，常用于将大量文本中的高频语句和词汇高亮展示，快速感知最突出的文字。常用于网站高频搜索字段的统计。

特点：不适合数据量多的文本数据，也不适合数据区分度不大的数据处理。

场景举例：用词云展示搜索关键词，搜索次数越多的关键词字体越大。

6）聚合气泡图

简介：聚合气泡图中，维度定义各个气泡，度量定义气泡的大小、颜色。

特点：不适合区分度不大的数据。

场景举例：用聚合气泡图展示各省招生人数，招生人数最多的江苏省气泡面积最大。

7）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。

场景举例：回款金额的大小映射到每个省份的弧度和半径上，最终形成了玫瑰图。

 

2.占比类

1）饼图

简介：饼图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。

场景举例：合同金额与回款金额占比比较。

2）矩形块图

简介：矩形块图适合展现具有层级关系的数据，能够直观体现同级之间的比较。父级节点嵌套子节点，每个节点分成不同面积大小的矩形，使用面积的大小来展示节点对应的属性。

特点：非常适合带权的树形数据，对比各分类的大小关系以及相对于整体的占比关系。

场景举例：展示2011-2017年的合同金额情况，2016年的合同金额最大。

3）多层饼图

简介：多层饼图指的是具有多个层级，且层级之间具有包含关系的饼状图表。多层饼图适合展示具有父子关系的复杂树形结构数据，如地理区域数据、公司上下层级、季度月份时间层级等等。

特点：层级和类别都不能过多，过多导致切片过小干扰阅读。

场景举例：内圈不同颜色的弧度分别映射每个区域的销售额，外圈浅色切块代表该区域下不同品牌的销售额。

4）仪表盘

简介：仪表盘设定目标值，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。

场景举例：

 

3.趋势或关联

1）折线图

简介：折线图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。

• 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。
• 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。

场景举例：

2）范围面积图

简介：范围面积图用来展示持续性数据，可很好地表示趋势、累积、减少以及变化。

特点：展示两个连续变量的差值的变化趋势。

场景示例：如下图展示了访问次数和跳出次数的变化趋势，并通过面积的变化映射出两者差值量（非跳出次数）的变化趋势。

3）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，在FineBI中可以通过数据拟合完成。

特点：散点图在有比较多数据时，才能更好的体现数据分布。

场景举例：散点图完成后，可以通过拟合来分析数据的相关性。如下图可以看出，身高和体重大体上呈正相关，但相关性没有很强。

4）瀑布图

简介：瀑布图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。

场景示例：

 

4.分布类

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，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。

场景举例：例如利用散点图和警戒线，可以看出身高和体重都超出平均的大多是男生。

2）热力区域图

简介：热力区域图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。

场景举例：展示每月24小时的气温分布。

3）地图

简介：地图组件即使将数据反映在地理位置上，FineBI提供多种地图组件，包括热力地图、区域地图、流向地图、点地图等。

特点：非常直观的观察不同区域的数据关系。

场景示例：各个城市的销售额数值大小映射在点的面积上，销售额越多，点越大。

4）漏斗图

简介：漏斗图又称倒三角图，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。

场景举例：观察从搜索到交易成功的人数变化，并定位对比每一步流失人数。

部分图表详细介绍文章请见>>>>

二、可视化图表怎么做？

下面我将借用FineBI中的普通柱形图怎么做的案例，来为大家讲解可视化图表制作的流程：

基于FineBI强大的大数据分析功能，用户只需简单拖拽即可创建丰富多样的数据可视化信息，轻松对数据进行深入分析和发掘，便可简单地创作出上述所有表格类型。

1. 准备数据

1）管理员进入系统，点击「我的分析」，选中某个文件夹，点击「新建分析主题」。 如下图所示：

2）点击「本地Excel文件>上传数据」，上传表数据。如下图所示：

示例数据：地区数据分析.xlsx

3）上传后，点击「确定」按钮。 如下图所示：

2. 创建组件

1）点击左下角「组件」按钮。 如下图所示：

2）在图表类型下选择「自定义图表」，图形属性下选择「柱形图」。 将「城市」字段拖入横轴，「合同金额」字段拖入纵轴。 如下图所示：

3.美化图表

1）设置颜色

点击「颜色」栏，可设置柱形图颜色。如下图所示：

注：将城市字段拖入「颜色」栏，柱子可以根据不同城市显示不同颜色。

2）设置标签

将「合同金额」字段拖入标签栏，每根柱子显示城市对应的合同金额数值。如下图所示：

3）根据合同金额大小排序

鼠标悬浮在横轴中的「城市」字段上，点击「倒三角>降序>合同金额」，设置柱子按照合同金额降序显示。 如下图所示：

4.效果查看

更多帮助文档请见>>>>

三、结语

综上所述，选择适合的可视化图表需要考虑数据类型和目的、数据规模和维度、受众群体和场景以及设计原则和美学考量。只有在充分理解这些关键要素的基础上，我们才能轻松选择最适合的图表，提高数据传达的效果和价值。

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