通过选择图表，我们了解到选择图表需要 3 步：
步骤 1：确定表达的信息
步骤 2：确定对比关系
步骤 3：选择图表形式
那接下来，我们就进入实战训练环节，通过一份零售数据体验和掌握选择图表方法论！
首先我们来看一下，我们的业务场景：
某服装零售集团在全国十几个省份都有门店，集团数据应用部门想要看一下销量数据，进行数据分析与可视化展示。
于是负责收银系统的 IT 部小王拉取了最近一个月分布在全国 15 个省份的 35 家门店销售数据供数据应用部门分析。
点击可下载数据：销售明细表.xls
数据应用部门小李拿到数据后，要开始进行分析，将并将数据进行可视化展示。
小李对数据进行一番分析后，希望能够将其用图表来表达，接下来我们使用选择图表的 3 个步骤来帮助他将数据转化成合适的图表。
本月订单金额是多少？编辑
首先需要展示这一个月的销量是多少？
小李计算好数据之后，开始思考该用什么样的方式展示
1）确定表达的信息：要展示近一个月的总订单金额，需要将所有门店所有订单的金额汇总
2）确定对比关系：是一个值，单个数量
3）选择图表形式：单个数量，我们一般通过指标卡、仪表板等展示形式，仪表盘一般可以用来展示比率，这里就可以选择指标卡。
小李选用指标卡，设计指标卡样式后效果如下：
不同的类型卖的怎么样？编辑
想要了解不同类型的商品售卖情况如何，我们首先看一下数据，分类和商品系列两个都是类型维度，我们示例来看分类维度
如想要看一下每个类别对订单金额的贡献量，我们计算好数据之后，开始思考该用什么样的方式展示
1）确定表达的信息：要展示分类下每个类的订单总金额，需要将所有门店各个分类的金额汇总
2）确定对比关系：分类维度下三个类别，要看每个类别卖的怎么样，那就是占比，每个分类占总量的份额是多少
3）选择图表形式：占比，我们一般通过饼图、环类图等展示形式，这个我们选用一个环状图。
将数据做成图表后效果如下：
我们可以看到男鞋的订单金额最高，占 67%，袜子最少，只占 1.24%。
用户最喜欢哪个系列？编辑
想要了解用户最喜欢哪个系列，那就要看每个系列分别都卖出了多少，哪个系列卖出的数量最多。
我们对应处理好数据后，开始开始思考该用什么样的方式展示
1）确定表达的信息：要展示每个系列分别买了多少，同时要能看出来哪个系列卖的最好，需要将所有门店各类系列的销量数据汇总
2）确定对比关系：一个维度下多个值的情况，要找出最大值，那就是排序和比较
3）选择图表形式：比较与排序，我们一般选用条形图、雷达图等展示，这里我们选用常用的条形图。
将数据做成图表后效果如下：
我们可以看到 B 系列的销量是最高的，其次是 A 系列，销量最低的是 D 系列，可见用户最喜欢的是 B 系列。
近一个月哪天销量最好？编辑
想要了解近一个月哪天销量最好，那就要看这一个月的销量趋势，每天的销量分别是多少。
我们对应处理好数据后，开始开始思考该用什么样的方式展示
1）确定表达的信息：要展示每个近一个月每天的销量，要能看出来哪天销量最高，需要将所有门店每天的销量数据汇总
2）确定对比关系：有时间维度，而且时间比较长，要看趋势，那对比关系就是时间趋势
3）选择图表形式：时间趋势，我们一般选用折线图、面积图等展示，这里我们选用常用的折线图。
将数据做成图表后效果如下：
我们可以看到近一个月，相比较后半个月销量不如半个月销量，销量从递增到逐渐平缓降低，3 月 7 日达到峰值，卖出 37件。
哪个省份的销售额最高？编辑
集团在 15 个省份有 35 家门店，想要了解这一个月来哪个省份的订单额最高，销量最好？
我们对应处理好数据后，开始开始思考该用什么样的方式展示：
1）确定表达的信息：要展示每个省份的销售额，还要能看出来哪个省份销量最高，需要将销售额数据按省份汇总
2）确定对比关系：需要对比和排序，但省份较多，使用条形图将会使得图表非常庞大，有地理纬度，就可以将对比关系确定为位置分布。
3）选择图表形式：位置分布，我们选用地图、其中可以使用区域地图，通过颜色来区分数据大小。
将数据做成图表后效果如下：
如何找到顾客最佳消费区间？编辑
顾客每笔消费都有一定的金额，那大部分顾客的消费水平是什么样子的呢？这样就可以根据顾客的消费水平调整商品结构、设计平时的满减、叠加、凑单等活动规则。
所以我们需要统计顾客的消费金额所在的区间，并将其归类，对应处理好数据后，开始开始思考该用什么样的方式展示：
1）确定表达的信息：要展示每个消费区间的顾客数量，也就是频数，同时分了两个类，从会员和非会员的角度分别展示，需要将将销售额数据归类后再按分类统计频次。
2）确定对比关系：需要看每个区间的数量，即顾客的消费水平分布，可以确定对比关系是频率分布
3）选择图表形式：频率分布，我们一般选用直方图、箱型图等统计学图表，这里根据数据我们选用直方图，并且要能两个分类对比。
将数据做成图表后效果如下：
我们可以看到会员和非会员分布还是有很大区别的，会员的消费人数明显比非会员人数多，另外会员的消费按梯度增加，消费50以内的居多；非会员每个区间基本持平，消费 300-500 区间人数最多。
店铺销售额和会员量有没有关系？编辑
一个店铺会员数量越多，其销售额就越高？
是这个样子吗，如果猜想正确，那发展会员就可以作为增加销售额的一个有效渠道。
我们对应处理好店铺的销售额和会员量数据后，开始开始思考该用什么样的方式展示：
1）确定表达的信息：要分析店铺会员和销售额的关系，并且猜想是正向的关系，需要将销售额、会员按店铺汇总。
2）确定对比关系：需要查看两个量之间的关系，即看两个量之间的相关性，可以确定对比关系为相关性。
3）选择图表形式：相关性，我们一般选用散点图、拟合图、或者更为高级的统计学图表来分析，这里我们选用最简单的散点图。
将数据做成图表后效果如下：
我们可以看到会员数量和销售额确实是有正向的关系，从图示，会员越多，销售额也越高。
以上我们就完成了店铺零售数据的所有可视化和分析内容，我们将制作的这些图标都归置到一起，作为一个分析看板：
