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导读：随着时代的发展，越来越多的数据量堆积，然而这些密密麻麻的数据的可读性较差并且毫无重点，而数据可视化更加直观有意义，更能帮助数据更易被人们理解和接受。
因此
运用恰当的图表实现数据可视化非常重要
，本文归结图表的特点，汇总出一张思维导图，帮助大家更快地选择展现数据特点的图表类型。
▲图表类型-思维指南（点击可放大）
接下来我将依次介绍常用图表类型，分析其适用场景和局限，从而帮助大家通过图表更加直观的传递所表达的信息。
01 柱状图
展示多个分类的数据变化和同类别各变量之间的比较情况。
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适用：对比分类数据。
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局限：分类过多则无法展示数据特点。
相似图表：
1. 堆积柱状图。比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。
2. 百分比堆积柱状图。适合展示同类别的每个变量的比例。
02 条形图
类似柱状图，只不过两根轴对调了一下。
相似图表：
1. 堆积条形图。比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。
2. 百分比堆积条形图。适合展示同类别的每个变量的比例。
3. 双向柱状图。比较同类别的正反向数值差异。
03 折线图
展示数据随时间或有序类别的波动情况的趋势变化。
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适用：有序的类别，比如时间。
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局限：无序的类别无法展示数据特点。
相似图表：
1. 面积图。用面积展示数值大小。展示数量随时间变化的趋势。
2. 堆积面积图。同类别各变量和不同类别变量总和差异。
3. 百分比堆积面积图。比较同类别的各个变量的比例差异。
04 柱线图
结合柱状图和折线图在同一个图表展现数据。
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适用：要同时展现两个项目数据的特点。
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局限：有柱状图和折线图两者的缺陷。
05 散点图
用于发现各变量之间的关系。
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适用：存在大量数据点，结果更精准，比如回归分析。
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局限：数据量小的时候会比较混乱。
相似图表：
06 饼图
用来展示各类别占比，比如男女比例。
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适用：了解数据的分布情况。
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缺陷：分类过多，则扇形越小，无法展现图表。
相似图表：
1. 环形图。挖空的饼图，中间区域可以展现数据或者文本信息。
2. 玫瑰饼图。对比不同类别的数值大小。
3. 旭日图。展示父子层级的不同类别数据的占比。
07 地图
用颜色的深浅来展示区域范围的数值大小。
相似图表：
1. 气泡地图：用气泡大小展现数据量大小。
2. 点状地图：用描点展现数据在区域的分布情况。
3. 轨迹地图：展现运动轨迹。
08 热力图
以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示。
09 矩形树图
展现同一层级的不同分类的占比情况，还可以同一个分类下子级的占比情况，比如商品品类等。
10 指标卡
突出显示一两个关键的数据结果，比如同比环比。
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适合：展示最终结果和关键数据。
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缺陷：没有分类对比，只展示单一数据。
11 词云
展现文本信息，对出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出,比如用户画像的标签。
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适合：在大量文本中提取关键词。
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局限：不适用于数据太少或数据区分度不大的文本。
12 仪表盘
展现某个指标的完成情况。
13 雷达图
将多个分类的数据量映射到坐标轴上，对比某项目不同属性的特点。
14 漏斗图
用梯形面积表示某个环节业务量与上一个环节之间的差异。
15 瀑布图
采用绝对值与相对值结合的方式，展示各成分分布构成情况，比如各项生活开支的占比情况。
