*圖表素材源於RayData Web，數據不具有代表性。

圖表，是數據可視化項目中最常見、最基礎的元素，它的選擇和使用，往往是數據可視化項目進程的第一步。合適地選擇圖表，不僅能夠更加清晰明瞭地呈現數據之間的態勢和邏輯，同時在也更加符合人體視覺感官的體驗。

在可視化項目啓動的前期，面對大量的數據文件，如何選擇合適圖表？關鍵在於對於數據本身的認知，以及數據之間的邏輯關係，應該讓數據決定圖表的呈現方式，而非簡單的模板導入和套用。

數據的類型與圖表的選擇

選擇圖表之前，我們需要對項目數據本身進行認知和分析，在這裏需要引入幾個數據概念：趨勢型數據、比例型數據、對比型數據、區間型數據、地理型數據等，這是我們在項目當中遇到的比較常見的數據類型，以下我們將按照數據類型進行圖表選擇推薦。

1.趨勢型數據可視化：柱狀圖、折線圖、曲線圖等

趨勢型數據，表達的是某一項數值在特定時間內的動態變化。因此，位於X軸上時間數值的特徵，往往會決定我們用什麼圖表去表達趨勢型數據。

如上圖所示，柱狀圖顯然更加適合表達離散型時間類數據，如季度財報數據；而折線圖和曲線圖更適合表達連續型時間類數據，如月度財報數據。

一般來説，一張柱狀圖能夠承載的數據體量不超過12條數據，超過這個體量的數據建議以折線圖和曲線圖來表達。

2.比例型數據可視化：環狀圖、餅狀圖等

比例型數據，通常是按照同一領域下的不同項目類別進行劃分。通過可視化，我們可以快速的瞭解整體的構成分佈，以及整體中最大構成要素及最小構成要素，如用户畫像年齡段分佈、同一市場領域中不同品牌佔比情況等等。

考慮到對整體性的表達，我們往往用環狀圖和餅狀圖來對比例型數據進行可視化呈現。餅狀圖中，扇形面積代表了數值的大小，而在環狀圖中則通過弧形的長度衡量數值。當然，由於環狀圖中間是空心的，可以呈現更多的數值主題、文本描述等信息。

3.對比型數據可視化：柱狀圖、條狀圖、雷達圖、詞雲圖等

對比型數據的可視化，講究視覺差異的呈現。因此，我們往往會用長短、大小的特徵，來突出數值態勢的特點。

一般來説，柱狀圖和條形圖都常用於對比型數據的可視化，並且兩種圖表在很多場合都可以互換。但同樣因為圖表數據體量的限制，在超過12條數據量的情況下，我們建議用條形圖來呈現數據，同時在數據的文本名稱很長的情況下，條形圖也能夠更加整潔、美觀地呈現數據。

與柱狀圖、條狀圖不同的是，雷達圖是對一件事情不同權重要素的呈現，是一體多維數據，它往往表達的是事情在不同維度上的偏向。

4.區間型數據可視化：儀表盤、條形進度圖、環形進度圖等

區間型數據一般分為數值數據和比例型數據，是對事件本身或者某項指標進行對比的情況，比如事件完成進度、預警信息等。

5.地理型數據可視化：地圖+飛線、地圖+散點圖、地圖+熱力圖等

地理型數據，是值數據的屬性中包含地圖、地點等信息，比如省份、城市、商圈、樓宇等，因此我們將3D模擬地圖植入到場景中，並且通過與散點圖、熱力圖、線段的結合，更加精確、生動地呈現數據。

比如我們常常用地圖+熱力圖來反映某一個地區的實時人流密集程度，人流量越大，地圖越亮。

而地圖＋飛線，往往可以擬真還原交通動態，通過飛線的長短密疏，來反映實時交通擁堵情況。

小結TIPS:

①常見的數據類型有：趨勢型數據、比例型數據、對比型數據、區間型數據、地理型數據等。

②數據的特質，決定圖表的選擇。

以上是我們對數據可視化過程中常見數據類型和圖表的小結。未來，我們會分享更多數據可視化領域的思考和內容。