数据可视化图表的基本类型和选用原则

常听到一句话，“能用图描述的就不用表，能用表就不用文字”。这句话也直接的表明了：在认知上，大家对于图形的敏感度远比文字高。

接下来给大家介绍下数据可视化图表的基本类型和选用原则，选用正确的数据可视化的图表。

优势：柱形图利用柱子的高度，能够比较清晰的反映数据的差异，一般情况下用来反映分类项目之间的比较，也可以用来反映时间趋势。

注意：柱形图的局限在于它仅适用于中小规模的数据集，当数据较多时就不易分辨。一般而言，不要超过10个。

通常来说，柱形图的横轴是时间维度，用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到横轴不是时间维度的情况，建议用颜色区分每根柱子。

优势：条形图用来反映分类项目之间的比较，适合应用于跨类别比较数据。在我们需要比较项类的大小、高低时适合使用条形图。

优势：折线图用来反映随时间变化的趋势。当我们需要描述事物随时间维度的变化时常常需要使用该图形。

注意：饼图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。在需要描述某一部分占总体的百分比时，适合使用饼图。

而需要比较数据时，尤其是比较两个以上整体的成分时，请务必使用条形图或柱形图，切勿要求看图人将扇形转换成数据在饼图间相互比较，因为人的肉眼对面积大小不敏感，会导致对数据的误读。

另外，为了使饼图发挥最大作用，在使用中一般不宜超过6个部分，如需要表达6个以上的部分，也请使用条形图，扇形边个数过多，会导致饼图分块的意义解释过于困难。

散点图的数据为三维数据，使用两组数据构成多个坐标点，分析坐标点的分布情况，判断两个变量之间的关联或分布趋势。

可以用颜色区分系列，也可以用散点大小定第三维度，这就衍生图出了气泡图。

气泡图是散点图的一种衍生，通过每个点的面积大小来衡量第三维度，适合三维数据的对比，且需要强调第三维，超过三维就搞不定。

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。