圖表種類繁多，如何選擇正確的圖表達到“一圖勝千言”的效果呢。

本文將圖表分成幾個大類，分別為「比較類、佔比類、趨勢或聯動類、分佈類」，使用者可根據自己的目的選擇適合的圖表。

2.1 普通柱形圖

簡介：普通柱形圖 使用垂直柱子顯示類別之間的數值比較。其中柱狀圖的一個軸顯示正在比較的類別，而另一個軸代表對應的刻度值。

特點：不適合對超過 10 個類別的資料進行比較，且分類標籤過長時建議使用條形圖。

場景舉例：

2011-2017 年合同金額對比。

2.2 對比柱形圖

簡介：對比柱形圖 使用正向和反向的柱子顯示類別之間的數值比較。其中圖表的一個軸顯示正在比較的類別，而另一軸代表對應的刻度值。

特點：用於展示包含相反含義的資料的對比，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。

2.3 分組柱形圖

簡介：分組柱狀圖經常用於相同分組下，不同類資料的比較。用柱子高度顯示數值比較，用顏色來區分不同類的資料。

特點：相同分組下，資料的類別不能過多。

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。

2.4 堆積柱形圖

簡介：堆積柱形圖 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佔比，因此非常適合處理部分與整體的關係。

特點：適合展示總量大小，但不適合對不同分組下同個類別進行對比。

場景舉例：

對比週一至週日的存取量，並顯示出每天使用者從哪些渠道存取的數目和大致佔比。

2.5 分割槽折線圖

簡介：分割槽折線圖 能將多個指標分隔開，反映事物隨時間或有序類別而變化的趨勢

特點：適合對比趨勢，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。

2.6 雷達圖

簡介：雷達圖 又被叫做蜘蛛網圖，它的每個變數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：雷達圖變數過多會降低圖表的可閱讀性，非常適合展示效能資料。

場景舉例：

對市面上兩款手機的效能進行對比。

2.7 詞雲

簡介：詞雲 是正文大數據視覺化的重要方式，常用於將大量正文中的高頻語句和詞彙高亮展示，快速感知最突出的文字。常用於網站高頻搜尋欄位的統計。

特點：不適合資料量多的正文資料，也不適合資料區分度不大的資料處理。

場景舉例：

用詞雲展示搜尋關鍵詞，搜尋次數越多的關鍵詞字體越大。

2.8 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、顏色。

特點：不適合區分度不大的資料。

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麪積最大。

2.9 南丁格爾玫瑰圖

簡介：南丁格爾玫瑰圖 的作用與柱形圖類似，主要用於比較，數值大小映射到玫瑰圖的半徑。

特點：資料比較相近時，不適合用餅圖，而是適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。

3.1 餅圖

簡介：餅圖 一般透過顏色區分類別，幅度的大小對比資料，並且可以展示各類別與整體之間的佔比關係。

特點：類別數量不能過多，且不適合區分度不大的資料。

場景舉例：

3.2 矩形塊圖

簡介：矩形塊圖 適合展現具有層級關係的資料，能夠直覺體現同級之間的比較。父級節點巢子節點，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：非常適合帶權的樹形資料，對比各分類的大小關係以及相對於整體的佔比關係。

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。

3.3 百分比堆積柱形圖

簡介：百分比堆積柱形圖 對比同一個分組資料內不同分類的佔比。

特點：同一個分組內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，民衆對體罰兒童的支援態度對比變化情況：

3.4 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係的餅狀圖表。多層餅圖適合展示具有父子關係的複雜樹形結構資料，如地理區域資料、公司上下層級、季度月份時間層級等等。

特點：層級和類別都不能過多，過多導致切片過小干擾閱讀。

場景舉例：

內圈不同顏色的弧度分別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。

3.5 儀表盤

簡介：儀表盤 設定目標值，然後用於展示速度、溫度、進度、完成率、滿意度等，很多情況下也用來表示佔比。

特點：只適合單個指標的資料展示。

場景舉例：

4.1 折線圖

簡介：折線圖 非常方便來體現事物隨時間或其他有序類別而變化的趨勢。1）可分析多組資料隨時間變化的相互作用和相互影響，進而可以總結獲得一些結論和經驗。2）可對比多組資料在同一個時間的大小。

特點：折線數量不能過多，會導致圖表可讀性變差。

場景舉例：

4.2 範圍面積圖

簡介：範圍面積圖 用來展示持續性資料，可很好地表示趨勢、累積、減少以及變化。

特點：展示兩個連續變數的差值的變化趨勢。

場景範例：

如下圖展示了存取次數和跳出次數的變化趨勢，並透過面積的變化映射出兩者差值量（非跳出次數）的變化趨勢。

4.3 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隨時間或其他有序類別而變化的趨勢。由於有面積填充，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。

場景範例：

用兩條面積線分別表示「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佔比關係。

4.4 散點圖

簡介：散點圖 可以顯示資料叢集的形狀，分析資料的分佈。透過觀察散點的分佈，可以推斷變數的相關性，在 FineBI 中可以透過資料擬合完成。

特點：散點圖在有比較多資料時，才能更好的體現資料分佈。

場景舉例：

散點圖完成後，可以透過擬合來分析資料的相關性。如下圖可以看出，身高和體重大體上呈正相關，但相關性沒有很強。

4.5 瀑布圖

簡介：瀑布圖 顯示加上或減去值時的累計彙總，通常用於分析一系列正值和負值對初始值（例如，淨收入）的影響。

特點：透過懸空的柱形圖，可以更直覺的展現資料的增減變化。

場景範例：

5.1 散點圖

簡介：散點圖 可以顯示資料叢集的形狀，分析資料的分佈。透過觀察散點的分佈，推斷變數的相關性。

特點：散點圖在有比較多資料時，才能更好的體現資料分佈。

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。

5.2 熱力區域圖

簡介：熱力區域圖 以特殊高亮的方式展示座標範圍內各個點的權重情況。

特點：效果柔化，不適合精確的資料表達，主要用於看分佈。

場景舉例：

展示每月 24 小時的氣溫分佈。

5.3 地圖

簡介：地圖組件即使將資料反映在地理位置上，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：非常直覺的觀察不同區域的資料關係。

場景範例：

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。

5.4 漏斗圖

簡介：漏斗圖 又稱倒三角圖，漏斗圖從上到下，有邏輯上的順序關係，經常用於流程分析，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係的，若是無邏輯關係建議使用柱形圖對比。

場景舉例：

觀察從搜尋到交易成功的人數變化，並定位對比每一步流失人數。