如何选择正确的图表

图表种类繁多，选择正确的图表可以达到“一图胜千言”的效果。

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、展示类、分布类、其他，用户可根据自己的需要选择合适的图表。

2.1 普通柱形图、普通条形图

简介：普通柱形图 通过柱子的高度来表示数据的大小，用于展示和比较不同类别的数据。普通柱形图做好后，点击「交换横纵轴的字段」按钮得到普通条形图。

使用建议：适合展示相对简单的数据，适合比较不同类别之间的数值差异，特别是当类别数量较少时。

场景举例：例如，使用普通柱形图、普通条形图展示和比较不同城市的合同金额：

2.2 堆积柱形图、堆积条形图

简介：堆积柱形图  用于展示多个指标的累积总量，每个柱形代表一个维度类别，而每个类别内部又被分割成几个指标，每个部分代表一个指标，这些部分按顺序堆叠起来，形成一个完整的柱形。堆积柱形图做好后，点击「交换横纵轴的字段」按钮得到堆积条形图。

使用建议：非常适合展示各部分如何构成整体，通过堆叠的方式可以直观地看出每个指标在总体中的相对大小和所占比例。

场景举例：例如，使用堆积柱形图、堆积条形图展示某互联网产品在一周内由不同渠道获得的流量对比和总流量：

2.3 多系列柱形图、多系列条形图

简介：多系列柱形图 不同的指标通过不同颜色或图案的柱子来区分，使得用户可以在同一图表中比较多个指标数据。多系列柱形图做好后，点击「交换横纵轴的字段」按钮得到多系列条形图。

使用建议：可以轻松地在同一图表中对比不同指标，在有限的空间内展示多个指标，提高了信息的密度，有助于节省空间。

场景举例：例如，2015年7月1日至13日的浏览量、访问次数和跳出次数用多系列柱形图、多系列条形图展示，如下图所示：

2.4 分区柱形图、平行条形图

简介：分区柱形图 是一种并列展示相同维度下各个分类指标的柱形图。分区柱形图做好后，点击「交换横纵轴的字段」按钮得到平行条形图。

使用建议：适合比较相同维度下不同指标的数据量差距。

场景举例：例如，用分区柱形图展示不同品牌2017年3-9月的销售额和毛利额：

例如，用平行条形图展示了某互联网产品在三级分销渠道中的访问次数、浏览量、跳出次数和总停留时间四项指标的对比：

2.5 区间柱形图

简介：区间柱形图 的每个柱形代表一个数据区间，常用来展示对应指标的最大值、最小值以及数据差。

使用建议：适合展示展示对应指标的最大值、最小值以及数据差。

场景举例：例如，使用区间柱形图展示1-6月的温度区间：

2.6 对比柱状图

简介：对比柱状图 是一种背靠背形式的条形图，主要用于展示同一维度下，两个指标的对比分析，能够更直观地看出指标的对比差距。

使用建议：适合比较当前维度下不同指标的数据量差距，最常用于（有相反含义）的两个指标做对比。

场景举例：例如，用对比柱状图展示美国大选各大洲得票情况对比，红色代表共和党，蓝色代表民主党：

2.7 玫瑰图

简介：玫瑰图 又称为极坐标柱状图，是一种通过极坐标系统来展示数据的图表类型。在玫瑰图中，数据点被放置在一个圆形的平面上，每个数据点的位置由它的大小和角度决定。

使用建议：数据比较相近时，不适合用饼图，而是适合用玫瑰图。

场景举例：例如，不同颜色代表不同的签约时间，回款金额的大小映射到半径，合同金额的大小映射到角度，如下图所示：

2.8 分区折线图

简介：分区折线图 通过将数据点连接成线段并在不同区域使用不同颜色或样式的线来展示数据的变化趋势和不同类别。

使用建议：适合需要在同一图表中展示多个数据系列时使用，通过不同的颜色或线型来区分不同的数据类别，便于比较和分析

场景举例：例如，用分区折线图展示两个城市在同一时段风速走势的对比情况：

2.9 多系列折线图

简介：多系列折线图 通过在同一坐标系中绘制多条折线来展示同一维度下不同指标随时间或其他自变量的变化情况。

使用建议：适合需要在同一图表中比较多个数据系列时使用，使得比较不同系列之间的趋势、模式和关系变得直观和容易

场景举例：例如，用多系列折线图展示自 1800 年至 2017 年全世界能源消耗情况，图中不同颜色的折线代表不同的能源类型（固态、液态、燃气等）：

2.10 维度对比折线图

简介：维度对比折线图 是对不同维度同一个指标进行对比的折线图。

使用建议：适合于一目了然地表现不同维度的趋势，适合同时展示多个维度的数据，便于进行跨维度的比较和分析。

场景举例：例如：用维度对比折线图展示不同年份下月份的回款金额变化趋势，如下图所示：

2.11 雷达图

简介：雷达图 又可称为戴布拉图、蜘蛛网图，每个分类都拥有自己的数值坐标轴，这些坐标轴由中心向外辐射， 并用折线将同一系列的值连接，用以显示独立的数据系列之间，以及某个特定的系列与其他系列的整体之间的关系。

使用建议：适合同时展示多个变量的数据，便于比较和分析；可以捕捉到数据之间的相对关系，而不仅仅是数量上的差异；由于雷达图是围绕一个中心点展开的，所以最多只能展示六个左右的变量，否则会使图表变得过于复杂。

场景举例：例如，用雷达图展示两款手机 A、B 之间的性能对照：

2.12 聚合气泡图

简介：聚合气泡图 通过气泡的大小来表示数据的大小或数量，并通过气泡的颜色来展示数据的类别或组别。适合展示多组数据，可以直观地比较不同类别之间的数值大小。

使用建议：适合区分度较大的数据。

场景举例：例如，用聚合气泡图展示各地区的实际录取人数情况，用户根据下图可以直观观察出江苏、上海、山西的实际录取人数最多：

2.13 迷你图

简介：迷你图 是一种小型的图表，通常嵌入在表格或报告中，用于直观展示数据的趋势和模式。因为尺寸较小而得名，可以在有限的空间内提供数据的视觉快照

使用建议：非常适合于展示随时间变化的连续数据，比如股票价格、销售量、网站流量等。

场景举例：例如，用迷你图展示各访问渠道的浏览量数据：

2.14 矩形块图

简介：矩形块图 以矩形块的形式展示不同数据点的分布情况，通过颜色或矩形块的大小来展示对应指标值的大小。

使用建议：适合展示分类数据的比较。

场景举例：例如，用矩形块图展示不同访问平台、访问最后阶段的总停留时间分布，访问时间约长，矩形块颜色越深，面积越大：

2.15 词云

简介：词云 又称为文字云或标签云，是一种用于文本数据可视化的图形表示方法，它通过不同大小、颜色和字体展示文本中单词出现的频率。在词云中，单词出现的频率越高，其在词云中显示的尺寸就越大，因此可以直观地突出显示文本中的关键词或重要概念。

使用建议：适合展示比较区分度较大的文本数据，例如，关键词的搜索量等。

场景举例：例如，用词云展示搜索词汇的情况：

3.1 百分比堆积柱形图、百分比堆积条形图

简介：百分比堆积柱形图通过将每个柱形分割成不同的部分来表示每个指标在总体中所占的比例，非常适合展示各个指标相对于整体的变化情况，以及不同指标之间的比较。百分比堆积柱形图做好后，点击「交换横纵轴的字段」按钮，得到百分比堆积条形图。

使用建议：非常适合展示各部分如何构成整体，通过堆叠的方式可以直观地看出每个指标在总体中的相对大小和所占比例.

场景举例：例如，用百分比堆积柱形图、百分比堆积条形图展示1986-2016年民众对体罚儿童的态度比例变化情况，如下图所示：

3.2 多系列百分比堆积条形图

简介：多系列百分比堆积条形图 用于展示多个系列（或类别）数据在同一时间或条件下的相对比例关系。每个条形代表一个总体类别，而条形内的不同颜色或样式的部分则表示该类别下各个子系列（或子类别）的比例。每个子系列的数值被转换成百分比，并将这些百分比在条形内进行堆积，以展示每个子系列在总体中所占的份额。

使用建议：直观地展示各个类别在总量中的占比情况，适合展示不同类别的相对重要性

场景举例：例如，制造业有不同的产线，产线上有不同的车间，每个车间生产不同质量等级的产品。

当需要根据产线、产线下的车间分类，统计不同质量等级的产品，用于判断不同生产线、车间的生产状况时，可以通过多系列百分比堆积柱形图实现，如下图所示：

3.3 环形饼图、普通饼图

简介：环形饼图、普通饼图统称为 饼图 。饼图用于展示不同类别的数据在总体中所占的比例或百分比。在饼图中，一个圆被分割成若干个扇形区域，每个扇形的大小（即圆心角的度数）与其所表示的数据量成比例。这些扇形区域通常用不同的颜色或图案来区分，使得用户可以一目了然地看出各个部分相对于整体的贡献大小。环形饼图的内径占比选择「实心」则变为普通饼图。

使用建议：适合比较少量不同类别之间的相对大小，当数据量很大或类别很多时，可能不是最佳选择。

场景举例：例如，用环形饼图和普通饼图展示不同签约时间的合同金额所占的比例：

3.4 多层饼图

简介：多层饼图 又叫旭日图，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。

使用建议：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。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：例如，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。如下图所示：

3.5 百分比堆积面积图

简介：在 堆积面积图 的基础上，计算每个指标占所有指标总和的百分比，即为 百分比堆积面积图 。

使用建议：适合比较不同类别的相对大小，特别强调各部分与整体之间的相对关系，而不是它们的绝对数值

场景举例：例如，用百分比堆积面积图展示各大洲所占的百分比，如下图所示：

4.1 瀑布图

简介：瀑布图 又称为级联图或阶梯图，是一种特殊的柱形图，用于直观地展示数据序列的累积效应。它通过一系列上升和下降的柱形来表示数值的增加和减少，从而清晰地显示出某个指标在一系列交易或事件后的变化过程和结果。

使用建议：在实际的应用场景中，瀑布图常用于经营情况分析，解释从一个数字到另一个数字的变化过程。比如评估公司利润、比较产品收益、突出显示项目的预算变更、分析一段时间内的库存或销售情况 、显示一段时间内产品价值变化等。

场景举例：例如，瀑布图展示了基本工资是如何变化为应发工资的，应发工资又是如何变化为实发工资的，如下图所示：

4.2 普通折线图

简介： 普通折线图 用于展示数据随时间或其他有序类别变化的趋势，通过一系列的数据点和连接这些点的直线来表示数据的变化。

使用建议：非常适合用于分析和比较数据随时间的变化情况，如销售额、温度、股票价格等，不适合无序的、分类的、离散型的数据。

场景举例：例如，用普通折线图展示不同年份的合同金额：

4.3 普通面积图

简介：普通面积图 是一种用于展示数据随时间或其他有序分类变量变化的图表类型。通过在自变量的轴线上绘制一系列数据点，并用颜色填充这些点下方的区域，来强调数据量的累积效应和变化趋势。

使用建议：通常用于展示两个或多个变量随时间的变化情况，并且可以用来比较不同变量之间的关系。非常适合展示随时间变化的数据，如销售额、用户增长、资源消耗等，可以清晰地揭示上升、下降或波动的趋势。

场景举例：例如，用普通面积图展示不同年份合同金额的变化情况：

4.4 范围面积图

简介：范围面积图 通过填充两条线（通常代表数据的最小值和最大值）之间的区域来展示数据在一定时间范围内的波动情况。

使用建议：适合展示变量差值的变化趋势。

场景举例：例如，用范围面积图展示2020年3月-8月的最低最高温度范围：

4.5 堆积面积图

简介：堆积面积图 通过将每个类别的值按一定顺序叠加起来，形成一个整体的面积，从而可以直观地展示各个指标的累积和相对大小。

使用建议：适合展示含有子分类的数据变化趋势，不仅可以展示整体的变化趋势，也能够很好的展现部分的变化趋势。

场景举例：例如，用堆积面积图展示不同分类的商品订购量与库存量是如何构成总量的：

4.6 桑基图

简介：桑基图 是一种用于可视化数据流动的图表。它通过图中延伸的分支宽度来对应数据流量的大小。桑基图中，线条的走向代表数据流的走向，线条宽度的变化可以直观地展示数据的变化情况。

使用建议：非常适合用于能源、材料成分、金融、网站用户流量等数据的可视化分析，可以清晰地展示不同节点之间的流向和流量大小

场景举例：例如，有一家做海鲜批发生意的供应商，给全国各地的门店根据订单要求发货。商家想要预测未来哪些海鲜需要多补充库存，但不知道订单的情况，到底哪些海鲜的订单较多，都卖到了哪里。现在想分析一下销售最好的5款海鲜是哪几个，都是在哪些门店卖出去的。我们通过桑基图，能看到每个产品，流向的门店，线的粗细，代表流向的多少。如下图所示：

4.7 漏斗图

简介：漏斗图是一种用于描述数据逐步减少过程的图表，通常用于展示转化过程中的各个阶段，以及在每个阶段中的数量变化。这种图表因其形状类似于漏斗而得名，顶部宽底部窄，用来形象地表示数据从开始到结束的减少过程。

使用建议：适合展示数据的减少过程，不适合展示数据增加或没有固定顺序的数据

场景举例：例如，用漏斗图展示从查看商品到购买商品一系列步骤中的人数变化：

5.1 多指针仪表盘

简介：多指针仪表盘  通过多个指针来展示不同指标的数值和进度。这种仪表盘类似于汽车的速度表，具有圆形的表盘和相应的刻度，每个指针指向当前数值，从而直观地反映各个指标的状态。

使用建议：适合展示多个数据，但数据量不宜过多。否则，仪表盘会变的很复杂难理解。

场景举例：例如，用多指针仪表盘展示产品的总库存量和订购量：

5.2 百分比仪表盘

简介：百分比仪表盘 通常用于展示单个指标相对于其最大可能值（即100%）的完成度或进度。这种仪表盘以圆形图表的形式呈现，有一个固定的圆形框架代表最大值或目标值，而内部填充的部分则根据当前值与最大值的比例来变化，形成一个易于理解的视觉展示。百分比仪表盘有圆环和刻度槽型两种样式。

使用建议：适合展示数据的占比。

场景举例：例如，用百分比仪表盘展示库存量占总量的百分比：

5.3 试管型仪表盘

简介：试管型仪表盘 也称为线性或条形仪表盘，用于展示指标的进度或完成度。这种仪表盘通常以直线或条形状呈现，类似于一个试管或柱状，因此得名。试管型仪表盘可以水平或垂直展示，并且可以根据需要进行扩展，以适应不同的设计和数据展示需求。试管型仪表盘有横向和纵向两种样式。

使用建议：只适合展示单个数据。

场景举例：例如，用试管型仪表盘展示产品的库存量：

5.4 KPI指标卡

简介：KPI指标卡 可以直观展示 KPI 数值。

使用建议：适合突出显示重要的指标。

场景举例：例如，用KPI指标卡展示合同总金额：

5.5 文本图

简介：文本图 是一种将文本信息以图形方式展示的可视化工具，它可以将数据和信息以更加直观和易于理解的形式展现出来。

使用建议：通常用于简化和解释复杂的文本数据，使得用户能够快速把握关键信息和数据之间的关系。

场景举例：例如，用文本图展示不同访问平台、不同访问最后阶段的访问停留时间：

5.6 颜色表格

简介：颜色表格 定义了一组颜色与数值之间的映射关系，不同维度分类的文字用不同颜色展示。

使用建议：适合需要通过颜色直观地展示数据时，便于用户观察。

场景举例：例如，用颜色表格展示不同合同类型、不同合同付款类型、是否已经交货的合同金额：

6.1 散点图

简介：散点图 是一种用于展示两个变量之间关系的图表，通常用于分析变量之间是否存在某种关联性。在散点图中，每个数据由一个点表示，该点的横坐标表示一个变量的值，纵坐标表示另一个变量的值。

使用建议：适合展示数据的分布情况。

场景举例：例如，用散点图展示一组人群身高体重的分布数据，红色代表女性，如下图所示：

6.2 多维度散点图

简介：多维度散点图 是散点图的一种展示方式，需要观察多个变量间的相关关系时，若逐个绘制它们之间的简单散点图会非常繁琐。此时可利用多维度同时绘制各自变量间的散点图，这样可以快速发现多个变量间的主要相关性，一定程度上克服了在平面上展示高维数据的困难。

使用建议：适合揭示多个变量之间复杂的关系和相互作用

场景举例：例如，用多维度散点图展示各地区销售市场的利润与销售额的关系：

6.3 箱形图

简介：箱形图 也称为盒须图或盒尾图，是一种用于描述一组数据分布特征的统计图表。它能够展示数据的最小值、第一四分位数（Q1）、中位数（Q2）、第三四分位数（Q3）和最大值，还可以包括异常值。箱形图因其形状像个箱子和两条“须”而得名，箱子代表数据的中间50%，须则代表最小值到Q1和Q3到最大值的范围。

使用建议：特别适用于比较不同数据集的分布情况，以及识别数据中的异常值。最常见用于质量管理、人事测评、探索性数据分析等统计分析活动。

场景举例：例如，用不显示异常点的箱形图展示不同省份下城市的销量数据：

6.4 热力区域图

简介：热力区域图 通过颜色的深浅来表示数据的大小或密度。在热力区域图中，通常使用渐变色来表示不同的数值范围，颜色越深或越亮表示数值越大或密度越高。

使用建议：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：例如，用热力区域图展示某地区某年每月的24小时平均气温分布情况：

7.1 甘特图

简介：甘特图 又称为横道图或条状图，以图示的方式通过活动列表和时间刻度形象地表示出任何特定项目的活动顺序与持续时间，横轴表示时间，纵轴表示活动（项目），线条表示在整个期间上计划和实际的活动完成情况。

使用建议：常用于项目管理。

场景举例：例如，不同开始时间的任务用甘特图展现，如下图所示：

7.2 K线图

简介：K线图 又称为日本蜡烛图，是一种用于股票、外汇、期货和其他金融市场的图表类型，用于描述和分析价格变动。它通过一系列的矩形“蜡烛”来表示特定时间段内的价格波动，每个“蜡烛”代表了一个交易时段（可以是一小时、一天、一周等）的开盘价、收盘价、最高价和最低价。

使用建议：用于股票、外汇、期货和其他金融市场。

场景举例：例如，用K线图展示某段时间内的开盘值、收盘值、最高值和最低值：

7.3 矩形树图

简介：矩形树图 也称为嵌套矩形图，是一种用于展示层次结构数据的可视化方法。它通过递归地将一个矩形分割成更小的矩形，每个小矩形的面积或颜色深浅来表示数据的大小或密度。

使用建议：非常适合展示具有嵌套或层次结构的数据，如组织结构、目录树等

场景举例：例如，用矩形树图展示合同金额的情况，同一种颜色表示一个年份，同一种颜色的每一个方块代表一类产品，某年某产品的合同金额的大小可以通过矩形块的大小直观展示，如下图所示：

7.4 组合图

简介：组合图为各种图表类型的自定义组合。

使用建议：用户希望在一个图表组件上展示多种图表类型时使用。

场景举例：例如，用双柱形图-折线图，堆积柱形图-折线图展示不同时间的毛利额、商品单价和销售金额的数据大小和变化趋势：

7.5 创意图表

Fine BI 还可以做出许多创意图表，详情参见：日历图 、子弹图 、人口金字塔图