比較圖表通常用於基於分類/時間的數據比較。當比較項目較少時，如五個地區的收貨量比較，可以用直方圖來表示。
條形圖當項目比較多的時候，比如12以上，移動端的條形圖會顯得比較擁擠，比較適合條形圖。壹般不超過30個數據項，否則容易帶來視覺和記憶負擔。柱形圖有許多豐富的應用。比如堆積柱形圖、瀑布圖、水平條形圖、水平正負圖等。
看趨勢線圖當x軸為連續值(如時間)且強調變化趨勢時，折線圖適用。
擴大差異-南丁格爾玫瑰圖。因為扇形的半徑和面積都是正方形，南丁格爾玫瑰圖會放大數值之間的差異，適合比較大小相近的數值。玫瑰圖也適用於表示周期/時間的概念，如周和月。還是建議數據量不要超過30，超過了可以考慮的條形圖。
在比較正負數據甚至更多維度時，可以嘗試雙向條形圖。用顏色區分大區域，用空心/實心區分收發量，既能整體比較大區域，又能詳細比較區域的情況。
升級怪物，增加壹些難度。在雙向圖上再增加壹個維度，如下表所示，比較五個地區的利潤和相應的收入成本。請先思考壹下，再滑下去看推薦圖。
壹眼就能看出深圳的利潤比廣州低。即使其收入高於廣州，但其成本也相對較高。
目標實現情況——項目符號圖檢查指標的實現情況，如收入達標情況和範圍(優秀、良好和較差)。
子彈圖，因為它像子彈帶出來的軌跡。與儀表板相比，它可以在狹小的空間內表達豐富的數據信息，在信息傳遞方面具有更大的效率優勢。
如果要比較四個季度的收入，用不同的顏色來區分就可以了。如下圖，壹眼就能看出，第二季度的表現要好壹些，但是第壹季度並不好。
性能-雷達圖。多維性能數據，如綜合評價，往往用雷達圖表示。在遊戲裏多見。它廣泛應用於商業和金融領域，適用於在固定的框架內表達壹些已知的結果。常見於商業狀況，財務健康。
指標得分接近圓心，說明狀態很差，要分析改進；指數得分接近外線，說明處於理想狀態。比如我分析企業財務，分為六類:銷售、營銷、研發、客服、技術、管理。通過雷達圖將預算和實際支出進行量綱比較就很清楚了。如下圖所示:
以上是“比較”類別的常用圖表，總結如下:
壹個整體被分成幾個部分。這種情況會用結構圖，比如五大區域的收款比例，公司利潤的來源構成。
單層餅圖
在關中(編號1)，用直方圖比較了五個地區的接收量。如果看比例，餅狀圖更合適。餅狀圖是有缺陷的，善於表達某壹類。但不善於比較。在餅狀圖上用肉眼很難分辨出30%和35%的區別。類別太多的時候，不適合用餅狀圖來表達。
變成17區域怎麽辦？餅狀圖壹般不超過9張，建議用條形圖展示。
除了餅圖，甜甜圈圖也可以表示比例。不同的是，餅圖的中間區域被挖空，文本信息(如標題)顯示在中空區域，其優點是空間利用率更高。
分層——環形圖、旭日圖
對於管理層來說，首先要把握全局和重點。比如區域負責人需要對重點區域、重點分行的情況壹目了然(如下圖)。怎麽表現出來？
這就是所謂的日出地圖。如果壹層壹層往下鉆看數據，重點區域的構成和對應的區域分支就壹目了然了。
累積趨勢–堆積面積圖
看數值構成隨時間變化的案例:如何可視化第壹大領域(包括四個重點領域)近四年的收入構成趨勢？
推薦的方案是堆積面積圖，可以顯示各組成部分(區域)對總量(區域)的貢獻，顯示總量(區域)的變化過程。需要註意的是，區域收入的起點並不是從y=0開始，而是在後面區域的基礎上層層疊加，最終形成壹個整體。
面積圖最佳設計指南:波動大的類別放在最上面，使用透明色，不超過4個類別。Y軸從0開始。不要用面積圖顯示離散數據，只有連續數據才有中間值。
累積比較-堆積直方圖
如果把上圖X軸上的標簽文字(也就是年份)和圖例(也就是地區)互換(如下圖A)來看各地區近四年的收入構成，哪個圖更合適？
堆積面積圖A方案和堆積柱形圖B方案都可以顯示累計值。不同的是，堆積面積圖的x軸是連續數據(比如時間)，堆積直方圖的x軸是分類數據。在這種情況下，X軸是不連續的分類數據，因此方案B更合適。
累計增減-瀑布圖
如果想表達兩個數據點之間的量的演變過程，可以用瀑布圖。初始值，經過不斷的加減，得到壹個值。瀑布圖用圖形說明了這壹過程，在財務分析中常用來顯示收入和支出。
通過分銷&；聯系圖可以看到數據的分布，然後發現壹些聯系，比如相關性、離群值、數據聚類等。
雙變量散點圖
還是以業務為例，下圖是全國網點的單票成本/收入分布。
如果單獨這麽看，可能什麽也看不出來。如果加上兩條平均線，就不壹樣了。
如果加上均線，就知道哪些點在均線之上，哪些點在均線之下。但是，網點太多了，妳不可能壹個壹個點，就能看出它屬於哪個地區。給散亂的點加上色彩是非常有意義的。
通過這個圖表，我們可以看到哪些地區的單票利潤低，急需改善。比如右下角廣泛聚集的第四大區域，其單票收入低於平均線，單票成本高於平均線。
三個變量-氣泡圖
眾所周知，網點的總利潤不僅與單票利潤有關，還與成交量(即收據量)有關。用散點的面積來表示收款額就變成了氣泡圖。
所有與空間屬性相關的分析都可以使用地理地圖。比如各個區域的銷量，或者壹個商業區的店鋪密度。氣泡圖和地圖結合可以演變成熱圖。通過熱力圖可以看到哪些網點收件多，需要分配資源。
地理地圖必須使用坐標尺寸。可以是經緯度，也可以是地理名稱(上海，北京)。坐標粒度可以細到具體街道，也可以寬到世界所有國家。POI是壹個非常重要的因素。POI是“信息點”的縮寫，可以翻譯成信息點。每個POI包含四個方面的信息，如名稱、類別、經緯度以及附近的酒店和餐館。在POI的幫助下，數據可以按地理維度呈現。
最佳設計指南:1。使用薄的地圖輪廓；選擇合適的配色方案；少用填充圖案；選擇適當的數據間隔。
用戶行為分析，以高亮的可視化形式展示瀏覽、點擊、訪問頁面的操作。下圖顯示了用戶在谷歌搜索結果中的點擊行為。
總結:我們在獲取數據時，首先提煉關鍵信息，明確數據關系和主題，然後選擇合適的圖表進行可視化。
好的可視化可以講故事，它向我們揭示了數據背後的規律。對使用可視化的認知可能來自下圖。雖然結構清晰，但只是針對Excel圖表，不夠豐富。
數據分析中經常提到維度。維度是觀察數據的角度，是對數據的描述。我們可以說區域是壹個維度，包括上海和北京。也可以認為銷量是壹個維度，包含了各種銷售數據。維度可以用時間、數值或文本來表示，它們通常被用作壹個類別。數據分析的本質是各種維度的結合。
維度主要是文本、時間、值三種數據結構。地區的上海北京是文本維度(也叫品類維度)，銷售額度是數值維度，時間是世界。
數值維度可以通過處理其他維度來計算，比如根據地區維度，統計出有多少是上海的，有多少是北京的。尺寸可以相互轉換。比如年齡，本來是壹個數值維度，但是通過年齡的劃分，可以劃分為兒童、青年、老年人三個年齡段，然後轉換為文字維度。
1.箱形圖
箱線圖不是大多數人都能很好理解的，它能準確反映數據維度(最大數、最小數、中位數、四分位數)的離散度。箱線圖適用於所有離散數據。
下圖是箱線圖的典型應用。線的上端和下端代表某組數據的最大值和最小值。方框的上端和下端代表這組數據中最高的25%和75%的值。方框中間的水平線表示中間值。
2.圖表
顯示事物的關聯性和關聯性的圖表，比如社會關系鏈，品牌傳播，或者某種信息的流動。
有壹條微博，現在想研究壹下它的傳播鏈:通過哪些大V的分享傳播，大V之前有哪些人分享等等。在此基礎上，可以畫出發散的網絡圖，分析病毒營銷的過程。圖表依賴於大量的數據，它沒有維度的概念。
3.矩形樹形圖
如上所述，柱形圖不適合表達太多類別(如數百)的數據。我該怎麽辦？出現矩形樹形圖。它直觀地用面積表示值，用顏色表示類別。
下圖中的每種顏色代表壹個類別維度，類別維度下有幾個二級類別。如果用柱狀圖表達，那簡直就是災難。使用矩形樹形圖很容易。
電子商務、產品銷售等涉及大量品類的分析都可以使用矩形樹形圖。
4.桑基圖
相對冷門的圖表，往往代表信息的變化和流動。
5.0漏鬥圖
著名的轉化率可視化適用於固定流程的轉化分析，妳也可以認為是桑基圖的簡化版。轉化率也可以用幾組數字來表示，不壹定要做漏鬥圖。
可讀性* *
圖表的首要作用是解釋，而不是設計，尤其是大多數圖表會陷入過度設計的陷阱。
客觀性
對數據的解讀可以呈現很多結果，因為每個人都有不同的觀點和視角。這也是我們常說統計社會說謊的原因。
下圖是銷售柱形圖。銷量好像沒什麽大的變化。
在另壹個圖表中顯示。我看到了變化的增長趨勢。
實際上，兩個圖表中的數據沒有什麽區別。為什麽？區別只是在坐標軸上。第壹張圖的y軸從0開始，第二張圖從2.45開始。第二張是切掉壹部分的柱形圖。
壹致
如果圖表整體顏色偏冷，那麽就不要添加暖色。
如果圖表文字是雅黑，就不要加宋體了。
如果某個區域的數據用柱形圖對比，其他區域也沿用柱形圖風格。
如果在壹個圖表中女性使用紅色，男性使用藍色，那麽這個規範應該在所有的圖表中都有所體現。除了顏色，其他設計元素都壹樣。
如果有多個圖表，圖表元素要統壹，如標題、軸刻度、軸位置等。
為什麽用戶會有「把數據變成圖表」的需求？
最終的答案壹定是回歸到企業管理的“第壹原則”——開源節流。企業需要數據來分析如何存更多的錢，如何賺更多的錢。未來的BI產品不應該把自己定位為“工具”，而應該定位為“服務”。
1.0從流程上看，探索性可視化是這樣的:
這種可視化側重於圖表的微觀功能，如輔助線、預警、各種圖表類型等等。
2.0解釋性可視化要求
壹般都是在完成數據探索，形成壹定的數據洞察之後，再著重講故事的場景。妳在網上看到的壹些“壹張圖懂XXX”“壹張圖懂XXX”屬於解釋性可視化。
這個類側重於圖表的整體可視化，比如把多個圖表組合起來做壹個報表或者故事版本，所以會提供標題編輯器、排版編輯器之類的功能。目前市面上的BI產品，如網易、BDP、Tableau、PowerBI等，都采用這種模式。
1.這種以業務為導向的產品框架並不適合國內市場。
因為這類產品的用戶基本都是專業用戶(數據分析師)，所以忽略了國內大部分企業都沒有設立專門的數據分析崗位。有能力配備數據分析師的企業壹般都是中大型企業，付費能力可能比較強，但也意味著用戶數量會少壹些。
專業用戶對應數據分析師，半專業用戶對應業務專業但數據分析不專業的用戶，如財務、銷售、HR等。這類用戶在日常工作中通常以解釋性可視化為主，如年終總結、年度規劃、月報等。這類用戶的流程如下:
[圖像上傳失敗...(圖片-e6e0b 4-1556103840929)]
用戶可以直接導入數據，生成圖表，不需要太復雜的操作。有問題:
對可視化的理解:信息可視化就是用圖形正確表達復雜的信息和邏輯關系。
？通過圖片獨特的美感和趣味性吸引讀者？通過最佳表達方式讓內容更容易理解。
？拉近讀者與產品的距離，提升品牌知名度。
作品1:安全產品主頁展示
創作靈感:從需求文檔中看到這些子產品的名字分別是皇家前衛、八卦陣、玉城河...當時覺得很有意思，腦海裏立刻浮現出壹幅古城的畫面，四周都是士兵，八卦陣，玉城河。和視覺設計師表達了這個想法後，大家壹拍即合，最終產生了這個方案。壹開始中間的塔是紅色的，有點太紮眼了。為了避免篡奪主機的角色，體現數據保護的感覺，就改成了這種半透明的，非常數字的虛擬感。
作品二:產品結構圖
創作靈感:通過對競品的分析，發現國內外同行在這方面下了很大功夫，所以也要盡量用壹張圖把產品結構和關系描述清楚。下壹篇文章會講具體的設計過程。
作品3:使用過程示意圖
創作靈感:產品經理給的圖很嚴謹，但是用戶很難理解，所以先用線框簡化成單向流程圖，但是不夠美觀直觀。心靈手巧的視覺設計師通過對圖形的美化，巧妙地解決了這個問題。
修訂中(部分):
改進後:
Op.4:方案描述示意圖
也是先梳理信息邏輯，用更通俗易懂的方式表達，再通過視覺設計師美化。
改進的繪圖:
要做好壹件事，首先要知道標準是什麽。把這些失敗的作品放在壹起，就能大致了解失敗的原因是什麽，好的標準是什麽。
[圖像上傳失敗...(圖片-CF 4898-1556103840928)]
作為壹種可視化工具，“信息圖”應該包括以下六類:圖表、圖解、圖形、表格、地圖和列表。
根據形式特征，我們常把圖表分為五種類型:關系流程圖、敘述插圖型、樹形結構圖、時間分布型、空間解構型。
1，關系流程類圖
2、敘述性插圖圖表
敘事圖是強調時間維度，信息隨時間推移而變化的圖表。
3.樹形結構示意圖
通過分支和梳理，把復雜的數據表達清楚。使用分組，每組重新分類的主題框架代表主從結構。
4.時間表達式類示意圖
時間表達式類示意圖只需要在時間軸周圍添加文本數據即可。從設計的角度來說，將主題融入到平面設計中，選取重要事件進行解讀，可以使畫面美觀，加深理解。
5.空間結構類示意圖
用設計語言對復雜的結構進行建模和虛擬，是空間結構圖存在的意義。
這個過程需要協作，需要對數據進行篩選和整理。準確是首要條件，其次才是梳理。找出主要邏輯，篩選次要內容，精心設計。
1，基礎圖形創意
直方圖和餅狀圖是最常用的兩種基本圖形，但簡單的幾何圖形很難給人設計感。用基礎圖形的創意突出設計主題，可以達到事半功倍的效果。
上圖中左右內容完全壹致，但右圖即使讀者不細看也能得到信息。
2.高吸引力和視覺亮點
從傳統網頁到社交微博，用戶瀏覽信息的速度越來越快，高吸引力是最寶貴的財富點。
3、畫面簡潔明了
4.符號圖標
在設計中要註意保持風格的統壹，使人視覺連貫，賞心悅目。
1，餅狀圖亂了。
餅圖是非常簡單的可視化工具，但它們往往過於復雜。股票要直觀排序，不要超過5段。有兩種排序方法可以讓妳的讀者快速抓住最重要的信息。
方法壹:將份額最大的部分放在12方向，逆時針放置份額第二大的部分，以此類推。
方法二:將最大的部分放在12處，然後順時針放置。
2.在線性圖中使用虛線。
虛線可能會分散註意力，但用顏色合適的實線更容易區分。
3.數據放置不直觀
妳的內容應該有邏輯性，引導讀者以直觀的方式閱讀數據。按字母、次數或數值對類別進行排序。
4.數據模糊化
確保數據不會因設計而丟失或被覆蓋。例如，在面積圖中使用透明效果，以確保用戶可以看到所有數據。
5.它耗費讀者更多的精力。
需要通過輔助圖形元素讓數據更容易理解，比如在散點圖中添加趨勢線。
6.呈現數據時出錯
確保任何演示都是準確的。比如氣泡圖要和數值壹樣大，不要隨便貼標簽。
7.在熱圖中使用不同的顏色。
壹些顏色從其他顏色中脫穎而出，給數據添加了不必要的重元素。而是應該用單壹的顏色，然後通過顏色的深淺來表現。
8、列太寬或太窄
列間距應調整為1/2寬。
9.數據比較困難。
對比是呈現差異的有效方式，但如果妳的讀者不好比較，效果會大打折扣。確保數據以壹致的方式呈現，以便讀者可以進行比較。
10，使用立體圖
雖然這些圖片看起來令人興奮，但3D圖片也容易分散預期和擾亂數據，堅持2D才是王道。
數值可視化的本質是用各種可視化屬性表示數據值的大小。有幾個視覺屬性:位置、長度、面積和顏色。視覺設計對應的點、線、面、色值。
其可視化的核心思想是根據上下文，以準對象的方式將其與我們現在世界中的數值化事物聯系起來。
如果跑步速度是15km/h，那麽妳可以畫壹幅運動員跑步的圖來表達這個數字。如果跑步速度是70km/h，那麽可以畫壹只獵豹跑步，通過模糊背景來表達跑步速度。如果要描繪壹座5km的山的高度，可以畫壹座高聳入雲的山，給人壹種山的直觀形象，圍繞想象可以進行更多的創意設計。
車速分為慢、中、超速，如下左圖所示。表達評價信息時，需要根據背景展開聯想。舉個例子，如果降水量是50 mm，我們可能想象的是壹個試管連著50 mm深的水。
壹維表如下圖所示，數據表中只有壹行或壹列數據。我們需要分析數據可視化的目標，並根據目標將數據分為以下幾類:
？強調絕對值的數據；
？強調趨勢的數據；
？百分比數據；
？不同類型的數據。
3.1.1直方圖
10000元的收入是5000元的兩倍，壹萬億元的GDP是5000億元的兩倍。這種數據稱為等比數據。條形圖的讀者壹般在視覺上被列本身所吸引，並不會註意縱軸的起點。用戶通常默認列的長度代表絕對值。所以直方圖縱軸的起點必須從零開始。
3.1.2直方圖
直方圖數據的本質區別在於表達連續區間的數量分布。在統計學中，直方圖的縱軸需要計數數據，即直方圖用於統計某壹區間內對象的數量。
3.1.3條形圖變體:條形圖
條形圖還有壹個很大的排版優勢，可以在壹面顯示文字和條形，並附上分類說明。在國內，如果不是因為排版的原因，請慎用這個橫條圖。
3.1.4直方圖變量:計數條形圖
3.1.5條形圖變體:徑向條形圖、徑向條形圖、螺旋圖。
為了適應排版區域或者增加圖形的趣味性，柱形圖會被扭曲。
3.1.6柱形圖變體:用偽代替列
在平面設計和海報宣傳頁中，壹般會加入擬像的元素，使數據的表達更加生動。其基本思想是圍繞數據主體展開關聯，用準對象代替列。
例1:如果描述足球相關內容，可以用踢球的圖像代替帖子。
例2:如果描述的內容與明星有關，那麽可以用明星的形象來代替欄目。
例3:如果描述男女的不同，可以用男女的形象來代替欄目。
例4:如果是吸煙相關的數據，就用煙頭的形狀代替圓柱。
例5:如果是山的高度，那麽可以用山的形狀。
3.1.7柱形圖變式:按照某些維度展開重組設計。
上壹節用仿制品代替列的思路還是在直方圖的框架下。但很多時候，妳甚至可以拋開直方圖的束縛，根據關鍵詞展開關聯。在關聯的過程中，我們只需要記住第壹章提到的數據可視化的本質:數據的大小由位置、長度、大小、顏色四個視覺元素來表示。
例2:各省市PM2.5值(假設數據)
這類數據只能以位置為關鍵詞進行開發，並以地圖的形式呈現。
PM2.5是壹個沒有形象的概念，形象化的話不太可能在PM2.5上展開。那麽這類數據只能以位置為關鍵詞進行開發，以地圖的形式呈現。
省本身在地圖上就是壹個形狀大小固定的面，數值可以用彩色熱圖表示(下圖，左圖)。
示例3:訪問每個網站
示例4:遷移圖
單個城市遷移圖的數據原型還是壹維數組。以地圖為維度進行設計時，需要表達的是各個城市與北京的聯系。連接線的長度信息已經被城市和北京的距離所使用，所以值只能用連接線的顏色來表示。
3.2強調趨勢的數據
3.2.2折線圖的變體:曲線圖
3.2.3折線圖的變體:移動平均線圖
3.2.4折線圖的變體:面積圖
3.2.5折線圖的變體:股指趨勢圖
壹般來說，百分比數據用餅狀圖(或環形圖)表示，這是最常規的。
餅圖和圓環圖的區別在於，圓環圖可以更好地將主題與圖表融為壹體。
3.3.2餅圖變化:餅圖形狀轉變為類似物體的形狀。
例1:如果描述人體的構成，可以圍繞人形展開可視化，把餅的形狀改成人的形狀。
例2:如果妳想描述各行業的人的比例，那麽妳可以考慮畫100人，各行業的人用的是沒有樣式的圖形，如下左圖所示；而當妳想描述各種槍擊案的槍支來源時，如右下圖所示。
步驟1:確保表意文字是正確的。
“正確”是信息圖最基本的要求，所以首先要保證信息圖的內容是正確的。
對於業務復雜、難以理解的產品，產品經理可以先根據自己的理解畫壹張圖，設計師和產品經理溝通確認雙方理解壹致。
淘寶科技十年有句話叫“好的架構圖都是美的”。淘寶工程師用了十年時間來證明。其實不僅僅是技術架構圖，還有很好的流程圖、結構圖、信息圖等等。
如何優化信息圖的表達？如果是邏輯復雜的結構圖，可以這樣:
雖然邏輯上沒有錯誤，但是箭頭交叉，看起來很醜。