旭日图的效率，高到饼图都羡慕

在展示占比情况时，饼图是我们最常用的选择。但是，饼图只能展示单层数据的占比情况，在面对多层级数据时，我们真的要用10个饼图进行可视化吗？不用挠头苦思，今天我们就来看看多个饼图的组合升级版——旭日图是怎么进行数据可视化的。

01 集万千饼图于一身

日晕来源：微博用户@大声点叫我男神

你们有看到围绕着太阳的那一圈彩色光环吗？这是日晕（Solar Halo），又叫圆虹，是日光通过卷层云时，由冰晶折射或反射形成的。旭日图的样子与这种天文气象长得很像，但圆环日晕通常只有一层，而旭日图的“日晕”则可以根据数据的层次关系数量层层叠加上去。

旭日图来源：The Data Visualisation Catalogue

旭日图（Sunburst Chart）是饼图的变形，简单来说是多个饼图的组合升级版。饼图只能展示一层数据的占比情况，而旭日图不仅可以展示数据的占比情况，还能厘清多级数据之间的关系。

在旭日图中，一个圆环代表一个层级的分类数据，一个环块所代表的数值可以体现该数据在同层级数据中的占比。一般情况下，内层数据是相邻的外层数据的父类别，最内层圆环的分类级别最高，越往外，分类越细越具体。

02 一层一层剥开TA的心

旭日图中的“环”承载了大量带有层级关系的数据，层层嵌套，环环相扣，我们乍一看似乎很难读懂它的心。但其实只要我们多点耐心，就能发现旭日图在可视化这类数据时，真的有化繁为简的魔力。

最基础的旭日图是在树状图的基础上，把树状的层级关系转化为圆环的形式。相较于树状图，旭日图的圆形结构更节约空间。例如，美国专业咖啡协会用旭日图，清晰地描述了咖啡的味道。

协会按照咖啡的“香”与“味”对咖啡的味道进行了分类，其中，味道被分为酸、甜、咸、苦，苦味又可以分为单纯的苦味和带辛辣的苦味，带辛辣的苦味又可以再分类……这种分类数据没有数值，因此在旭日图上，同一层的各环块弧长都是相等的，且不代表任何的数值。

在增加了交互功能之后，旭日图每一层的数据关系能更加清楚地展现出来。

点击“香”的环块，环块就能延展到100%，同时代表“味”的环块会被收缩隐藏。这种交互不仅能把外层的、环块小的分类清晰地展现出来，而且可以很好地解决我们经常提到的“分类数据过多会使图表的易读性下降”的问题。

当每个分类数据都拥有具体数值时，我们可以通过环块的角度比较数值的大小。下图是全球十大温室气体排放国家的温室气体排放情况。它运用了与“咖啡风味旭日图”相同的交互方式，通过点击“中国”的环块，我们能在全局视角下看到中国在“能量”领域排放的温室气体最多，占到全球温室气体排放的19.98%。

全球十大温室气体排放国家来源：World Resources Institute

当每个环块都表示具体数值时，旭日图的交互功能就显得异常重要。大量数据如果不通过交互方式展示出来，而是直接标记在图表上，就会像下图一样，让图表显得凌乱，数据也很难看清。

凌乱的旭日图来源：www. stackoverflow.com

除了“咖啡风味”和“全球温室气体”所用到的，通过点击拓展的交互方式之外，常见的还有通过鼠标悬浮凸显环块颜色的交互。下图是圣裘德儿童研究医院基于3347位患癌儿童的患病情况，分析了他们所患的17种癌症情况。

3347位患癌儿童情况来源：Pediatric Cancer Data Portal,

St. Jude Children's Research Hospital

这17种癌症位于旭日图的第二层，分别属于造血系统恶性肿瘤（红色）、固体肿瘤（黄色）和脑肿瘤（蓝色）三种癌症类型，其中患造血系统恶性肿瘤的比重最大，有46.2%。第三层则为引起癌症的不同原因占比情况。

当鼠标移动到环块上时，被查看的环块颜色会被突出，其他则变成统一的灰色。同时，利用旭日图的“空心”，可以清晰地展示每个分类数据的具体数值和含义。在交互功能的加持下，旭日图可以更加顺畅和清晰地展示大量数据。

03 展示层级数据的好伙伴

旭日图虽然是一个多级饼图，但在展示层级关系这一点上，与矩形树图非常相似（点击回顾矩形树图：巧现树状关系）。

不同于矩形树图，旭日图能把没有权重关系的层级关系清晰地展示出来，且可容纳的层级关系更多。除此之外，旭日图允许“缺口”存在。不同分类数据下，每一层的数据可以不用再细分，即旭日图的每个圆环不一定是完整的。可以说，在可视化层级数据方面，旭日图和矩形树图都表现优秀，而旭日图的适用范围要比矩形树图略大。

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