做数据报表时，哪些类型数据适合用什么图分析（比如按年算各公司产量基本用柱状图），有没有基本的对应关系？ 举报 理由 举报 取消 折线图、面积图、堆积图、散点图、等等等等都是在哪些情况哪些类型数据用比较好，有没完整的参考的 2017年9月9日 3 条回复 1218 次浏览 分析,数据
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谢邀~~~几十种常见的图表见下文！
日常工作中，好多人都面对一堆数据，但却不知道如何更直观展示效果，或者不知道用什么图表展示更好！花了一些时间整理了工作中常用的数据图表，希望对大家有用，不再是单纯给领导、用户展示干瘪的数据~
本文除了柱状图、条形图、折线图、饼图等常用图表之外，还有数据地图、瀑布图和散点图，旭日图，漏斗图等等。一起了解下不同图表的使用场景、优劣势！
1.柱状图
适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。适用于枚举的数据，比如地域之间的关系，数据没有必然的连续性。
优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。
劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
延伸图表：堆积柱状图、百分比堆积柱状图
不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。
（堆积柱状图）
（百分比堆积柱状图）
2.条形图
适用场景：显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用。
优势：每个条都清晰表示数据，直观。
延伸图表：堆积条形图、百分比堆积条形图
（堆积条形图）
（百分比堆积条形图）
3.折线图
适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。一般用来表示趋势的变化，横轴一般为日期字段。
优势：容易反应出数据变化的趋势。
4.各种数据地图（一共有7种类型）
适用场景：适用于有空间位置的数据集，一般分成行政地图（气泡图、面积图）和GIS地图。行政地图一般有省份、城市数据就够了（比如福建-泉州）；而GIS地图则需要经纬度数据，更细化到具体区域，只要有数据，可做区域、全国甚至全球的地图。
优劣势：特殊状况下使用，涉及行政区域。
（1）行政地图（面积图）
（2）行政地图（气泡图）
（3）GIS地图：点状图
（4）GIS地图：热力图（分别为北京区域和全国的热力图）
（5）GIS地图：（北京某区域）散点图
Ps：区域地图，通过放大镜可以放大或缩小区域哦~~
（6）GIS地图：地图+柱状/饼图/条形
（7）GIS地图：轨迹地图
5.饼图（环图）
适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。
优势：明确显示数据的比例情况，尤其合适渠道来源等场景。
劣势：不会具体的数值，只是整体的占比情况。
饼图、环图你喜欢那个呢，可以直接设置~
6.雷达图
适用场景：雷达图适用于多维数据（四维以上），一般是用来表示某个数据字段的综合情况，数据点一般6个左右，太多的话辨别起来有困难。
优势：主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。
劣势：理解成本较高。
7.漏斗图
适用场景：漏斗图适用于业务流程多的流程分析，显示各流程的转化率。
优势:在网站分析中，通常用于转化率比较，它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率，能够直观地发现和说明问题所在。
劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。
8.词云
适用场景： 显示词频，可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。
优势：很酷炫、很直观的图表。劣势：使用场景单一，一般用来做词频。
9.散点图
适用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似XY轴，判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集，但其中只有两维数据是需要比较的。另外，散点图还可以看出极值的分布情况。
优势：对于处理值的分布和数据点的分簇区域（通过设置横纵项的辅助线），散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是最佳图表类型。
劣势：在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。
延伸图表：气泡图（调整尺寸大小就成气泡图了）
10.面积图
适用场景：强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。
延伸图表：堆积面积图、百分比堆积面积图还可以显示部分与整体之间（或者几个数据变量之间）的关系。
11.指标卡
适用场景：显示某个数据结果&同环比数据。
优势：适用场景很多，很直观告诉看图者数据的最终结果，一般是昨天、上周等，还可以看不同时间维度的同环比情况。
劣势：只是单一的数据展示，最多有同环比，但是不能对比其他数据。
12.计量图
适用场景：一般用来显示项目的完成进度。
优势：很直观展示项目的进度情况，类似于进度条。
劣势：表达效果很明确，数据场景比较单一。
13.瀑布图
适用场景：采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系，最终展示一个累计值。
优势：展示两个数据点之间的演变过程，还可以展示数据是如何累计的。
14.桑基图
适用场景：一种特定类型的流程图，始末端的分支宽度总各相等，一个数据从始至终的流程很清晰，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，流量随着时间推移变化的情况，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。
15.旭日图
适用场景：旭日图可以表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况，旭日图能便于细分溯源分析数据，通过分层占比情况真正了解数据的具体构成。
优势：分层看数据很直观，逐层下钻看数据。
16.矩形树图
适用场景：和旭日图和类似，具体参考这篇文章：矩形树图 | 开工啦，10秒就能学会新年第1个“鸡”能哦！
17.双轴图
适用场景：柱状图+折线图的结合，适用情况很多，比如数量级相差很大的情况、数据同环比分析对比等情况都能适用。
优势：特别通用，属于不同图表的组合使用，比如柱状图+折线图的结合，图表很直观。
劣势：这个好像没什么劣势，个人感觉。
虽然看似就17种图表，其实一共有30多种图表啦，可以认真数一数哈~
当然，当你分析数据的时候一定不会只用一种图表，尤其是数据报告中，每次都会用到多个图表，那各种图表的结合效果图也简单展示一下：
（销售业绩分析）
（公司员工信息分析）
下面是深色背景（星空蓝）下的图表效果：
所有的数据图表均来自有爱的BDP个人版哦，大家可以去试试~~~
我觉得只要专注常用的几个图表就好了，不用那么复杂，把精力放在数据处理上吧，骚年~
下图以报表工具FineReport举例。
条形图:
适用于二维数据集，用来显示一段时期内数据的变化或者描述各项之间的比较。分类项水平组织，数值垂直组织，用来强调数据随时间或者其他条件的变化，适用中小规模的数据集。
折线图：
折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。假设需要查看各个年份的合同签约总金额走势，此时选择折线图组件来提供数据分析是最合适的。
饼图：
饼图我觉得是一种应该避免使用的图表，因为肉眼对面积大小不敏感。但在具体反映某个比重的时候，配上具体数值，会有较好的效果。
散点图：
散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。
气泡图：
气泡图是散点图的一种衍生，通过每个点的面积大小，反映第三维，比如十字象限气泡图。
雷达图：
雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序。数据点一般6个左右，太多的话辨别起来有困难。
数据地图
与地理位置密切相关，希望知道各区域的分布状况可以选用数据地图
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这几种图表使用虽简单，但在最常见的配色、大小、线条方面都很有讲究！
柱形图
柱形图用途广泛，擅长展示：数据随时间变化，不同数据的比较，部分和整体的关系。
垂直柱形图用于展示按时间排序的数据。堆叠柱形图可以比较部分与整体的关系，可应用于离散数据和持续性数据，水平垂直堆叠皆可。
水平柱状图在当数据分类标签较长时，可采用。当每个分组总值不甚重要，只考虑其中部分-整体关系时，可采用100%的堆叠。
制作注意点：
1、尽量使用水平排列的文字标签
2、柱形栏间距要合适
3、Y坐标轴的数值从0开始
4、色彩搭配一致且和谐
5、数据排列要合理
饼图
饼图能够方便表达数据部分和整体关系，适用于离散型数据和持续性数据。当数据量很小时，这种方法最能吸引人，也最容易理解。
制作注意点：
1、饼图中分类最好不要超过5种，种类多百分比小难以区分
2、不要使用多张饼图用作展示数据对比关系，这样的对比关系柱状图堆叠比较合适
3、确保所有的数据百分比加起来为100%
面积图
面积图能够表示数据的时间序列关系，和折线图不同的是，面积图能够清晰表示出量
比如堆积图表可用来可视化展示部分和整体之间的关系，展示部份量对于总量的贡献。
制作注意点：
1、不要用面积图来展示离散数据，尽量展示变化稳定的数据
2、不要展示超过4组的数据分类，太多的数据分类会让图表显得繁杂，难以阅读
3、要设计得易读懂，把变化量较大的数据放在上方，变化量较小的数据放在下方
4、灵活使用透明色，尽量确保数据不要重叠，如果无法避免，可使用透明色
热力地图
热点地图可以展示分类数据，利用强烈的色彩对照感来表现地理区域或者数据列表的情况。
制作注意点：
1、使用简单的地图轮廓，不宜太鲜明
2、图案使用过多，增多样式变化，容易让读者混淆
3、选择合适的数据范围，数据范围选择应该灵活，3-5组的范围即可
4、色彩选择要合适，使用系列色比较符合目前大众的审美
正面展示之后，来个反面教材，哪些图是不能入我眼的——十宗罪！
错误1：混乱的饼图分割
方法一：将最大的部分放在12点钟方位,要顺时针。第二部分12点钟,逆时针方向。剩下的部分可以放在下面,继续逆时针方向。。
方法二：最大一块12点钟开始,顺时针方向旋转。剩余部分在降序排列,顺时针。
错误2：一直使用单一的图表元素根据不同的内容，可以设计多样化的图表元素来强化视觉冲击，不可以反复使用一直类型的图表元素。
错误3：数据排序混乱内容应该以一种合乎逻辑的和直观的方式来引导读者了解数据。所以，记得将数据类别按字母顺序,大小顺序,或价值进行排序。
错误4：数据模糊不清数据都展示不清谈什么图表。比如使用标准的面积图时，可以添加透明度,确保读者可以看到所有数据
错误5：让读者自己解读图好看可以，但尽可能轻松地帮助读者理解数据。例如,在散点图中添加趋势线来强调的趋势
错误6：扭曲数据确保所有可视化方式是准确的。例如,气泡图大小应该根据区域扩展,而不是直径。
错误7：在一张热力图上使用不同的颜色颜色用得太花，会给数据增加不可承受之重，相反，设计师应该采用同一色系，或者类比色。
错误8：条状图太胖或太瘦有创意我喜欢，但是记得图表设计水平也要跟上。条形图之间的间隔应该是1/2栏宽度。
错误9：很难比较数据比较是展示数据差异的好法子，但是如果不容易看出差别的话，那么你的比较就毫无意义。确保所有的数据都是呈现在读者面前,选择最合适的比较方法。
错误10：滥用3D图表虽然他们看起来很酷，但是滥用3D形状有可能会扭曲感知,因此扭曲数据。有的时候坚持2次元，会使数据显示更加准确。
数据分析
不论是写论文还是做产品，数据都是非常重要的，如何统计数据，我们需要用数据反应出什么问题，使用什么样的报表，都是需要考虑的问题。以下是自己在工作中一点小总结，如何使用数据报表。
首先推荐一个关于数据报表的网站：Echarts，该网站上有大量的数据报表模型， 并附有代码。
一、报表的基本介绍及优缺点
基本的报表类型：折线图，柱状图，饼图，漏斗图及地图。
折线图：折线图看趋势，笼统的说看趋势都明白，到自己工作中就傻傻分不清到底该用什么图，下面以图为例，说说自己的理解。
所谓看趋势，是看整体的宏观趋势，一天两天的不需要看趋势，所以这个趋势的时间单位最低也得是月，但一般情况下都以年为单位，如下图：由此图可看出中国出国留学人数在2000年后有显著增长，以年为单位，这样才能看出来整体的宏观趋势是怎样的。
所以所谓的折线图并不需要看具体的数字是多少，也不强调个体的对比，而是从整体宏观的角度，把我事物发展的趋势。
柱状图：1、看分布，所谓的分布是指各个因素之间的分布情况，它强调的是个体之间的对比。
2、柱状图也可看趋势，但用柱状图不宜展示一个宏观的长远的趋势，柱状图更适宜展示近期的发展趋势，在图表中展示的数据相比折线图更为丰富一些，可对各个因素的数据进行细致的对比分析，如下图：此表展示了从2009年-2013年的高中国际班的项目总量，2009年国际班数量为6个，2013年国际班数量为20个，呈现稳定增长的趋势。
3、柱状图还可对各个元素之间进行对比，例如下图，对每个因素的两个年份分别进行对比，从图中可以知道两条基本的信息，一是211院校的留学比例远远高于非211院校的留学比例；二是无论哪类院校，从2007年到2013年留学比例都有明显的提升。如果细看此图，还可以发现，2013年的留学比例为2007年的3倍左右等等。这是对因素的两个年份进行的对比，亦有对同一年份的各个因素之间的对比。所以柱状图可以看各个元素之间的对比情况。
饼图：很多时候我们想体现数据的分布状态，会不知道选择柱状图还是饼图，如下图：
如果给你一个标题：2013界毕业生留学的专业选择分布，你会选择那种报表，可能会觉得用柱状图和饼图都可以，甚至会举棋不定，但细想一下还是会认为选择饼图是最为合适的，专业选择分布，想展现的应该是那些专业更受欢迎，怎样才能体现出某专业更受欢迎，用百分比的方式展现是比较合适的，占比多少一目了然。
由此可以看出，饼图强调的是个体与整体之间的比较，柱状图更倾向于个体与个体之间的比较，想要突出某因素的占比情况，用饼图最合适，想要突出元素之间的比较，且想看更详细的数据，用柱状图更为合适。
漏斗图：所谓漏斗，即层层筛选，关键词是“转化率”，涉及到转化率的数据，才能用漏斗图来展示，例如，浏览量-提交订单-购买量。
地图：强调的是地域之间的关系。使用的不多，不做扩展。
二、各报表之间的组合形式
1、柱状图+折线图
这两种报表的组合要求折线图与柱状图之间存在一定的关联，放在一起更能体现更多的问题，从而实现多组数据统计在一张图表中的形式。
2、条形柱状图
这种形式也可用来展示各个元素之间的分布情况，有时也用来展示各个元素之间的排名情况
三、实例运用
1、一个表中可以展示多个数据，但是尽量一目了然。
举个工作中的例子：
这是一个招生收入的统计，统计一天中每个行业的招生收入是多少，该表对每个行业都统计成一个折线图，且折线图并没有累加。
出现的问题：
a、用户也不知道今天的总收入是多少，只能看每个行业的收入情况；
b、折线图叠加现象严重，图标信息传达不清晰，数据展示方式不适合用折线图；
c、不能看出某个行业与总收入的占比情况；
分析：折线图一般用来展现事情发展的趋势，当然，也可以用来表示事物的短期变化，一张图里可以用多条折线来进行对比，最好这些折线有着明显的区分，但个人认为最多不要超过3条，否则线都折叠在一起并且又没有明显的对比，这张图就失去了意义，比如下图，就很好的将折线之间进行了对比：
更改后的图表：
使用堆叠柱状图，展示每天每个行业的收入，鼠标浮动显示详细的数据。
2、一张图中最多使用两种形式的数据，例如上图，柱状图，并且图已堆叠了，如果再加个折线图，形式就会太多，反而过度设计。
如果折线图与柱状图结合，两种图都展示最简单的形式即可，如下图：
工作中遇到需要做数据报表的任务有很多，毕竟现在已经逐渐步入大数据的时代，从数据中获取更多的信息，通过数据反应出更多的问题，是设计数据报表的首要任务，所以如何展现数据变得尤为重要，这里只根据自己的工作做了总结，想要灵活掌握数据报表还需要不断的练习和思考，不当之处和为思虑周全之处还希望大家多多指正。
全文完。