那如何缩短数据与用户的距离?让用户一眼抓到重点?让老板为你的汇报方案鼓掌?
本文通过连环15关，层层深入，传你数据匹配图形神功，让数据可视化更高效。
无论数据总量和复杂程度如何，数据间的关系大多可分为三类：比较/构成/分布&联系。
一、比较
基于分类/时间的数据对比，通常需用到比较型图表。用户通过图表轻松识别最大/最小值，查看当前和过去的数据变动情况。
常见场景：哪个地区的收件量最多?今年的收入和去年相比如何……
1. 条目少 – 柱状图
比较条目较少时，如5个地区收件量的对比，可选用柱状图表示。
△ 柱状图
2. 条目多 – 条形图
当条目较多，如大于12条，移动端上的柱状图会显得拥挤不堪，更适合用条形图。一般数据条目不超过30条，否则易带来视觉和记忆负担。
△ 条形图
3. 看趋势 – 折线图
当X轴为连续数值(如时间)且注重变化趋势时，则适用折线图。
△ 折线图
4. 扩大差异 – 南丁格尔玫瑰图
除柱状图外，有无更新颖的表现方式呢?那就属南丁格尔玫瑰图了。
△ 南丁格尔玫瑰图
由于扇形的半径和面积是平方的关系，南丁格尔玫瑰图会将数值之间的差异放大，适合对比大小相近的数值。它不适合对比差异较大的数值，因为数值过小的类目会难以观察。
此外，因为圆有周期性，玫瑰图也适于表示周期/时间概念，比如星期、月份。依然建议数据量不超过30条，超出可考虑条形图。
5. 双向 – 双向条形图
前面的例子都是单维度比较，当比较正反两类甚至更多维度的数据时，可尝试双向条形图，下图为各大区的重点地区的收派件量的对比。
△ 双向条形图
用颜色区分大区，空心/实心区分收件量和派件量，既能整体比较大区，又能详细对比地区的情况。
打怪升级，再加点难度。在双向图上再增加一个维度，如下表，比较5个地区的利润及相应的收入和成本。请先思考一下，再下滑看推荐图表。
△ 业务数据
△ 双向条形图(多维度)
通过图形一眼就能看出深圳区的利润低于广州区，即使它的收入高于广州区，但成本相对来说高于广州区。
6. 目标达成 – 子弹图
实际业务中，常要考察指标的达成情况，如收入达标情况及所处区间(优、良、差)，如下表，你会怎么可视化呢?动手画一画吧!
△ 业务数据
△ 子弹图
子弹图，因为像子弹射后带出的轨道。相较于仪表盘，它能够在狭小的空间中表达丰富的数据信息，在信息传递上有更大的效能优势。
若还要比较4个季度的收入情况，只需用不同颜色区分。如下图，一眼便知第二季度表现较好，而第一季度则不佳。
△ 子弹图
7. 性能 – 雷达图
对于一些多维的性能数据，如综合评价，常用雷达图表示。指标得分接近圆心，说明处于较差状态，应分析改进;指标得分接近外边线，说明处于理想状态。
△ 雷达图
以上就是「比较」类的常用图表，可归纳如下。
此表并非一成不变的「铁表」，相互之间还会串联交叉，大家还需灵活应用。
二、构成
部分相较于整体，一个整体被分成几个部分。这类情况会用到构成型图表，如五大区的收件量占比、公司利润的来源构成等。
1. 单层 – 饼状图
第1关中，对比5个地区的收件量时用到了柱状图。若看占比情况，饼状图更合适。
△ 饼状图
如果变成17个地区，会怎样?
像不像彩色七星瓢虫?
所以饼图分类一般不超过9个，超过建议用条形图展示。
除饼图外，环形图(甜甜圈图)亦可表示占比，其差异是将饼图的中间区域挖空，在空心区域显示文本信息，比如标题，优势是其空间利用率更高。
△ 环形图
2. 分层 – 环形图、旭日图
对于管理层而言，需先把握大局和重点。比如大区负责人需一眼看到重点地区及重点分部的情况(如下图)，如何展示?
△ 环形图
△ 旭日图
这个叫旭日图，逐层下钻看数据，大区的重点地区及相应分部的构成情况一目了然。
3. 累计趋势 – 堆叠面积图
接下来，看看数值构成随时间变化的案例：第一大区(包含四个重点地区)近四年收入构成的趋势要如何可视化?自己想一想，再下滑看推荐方案。
△ 业务数据
△ 堆叠面积图
推荐方案是堆叠面积图，可以展现分量(地区)对于总量(大区)的贡献，并显示总量(大区)的变化过程。需要说明的是，地区收入的起点并非从 y=0 开始，而是在下面的地区基础上逐层叠加，最后组成一个整体。
4. 累计比较 – 堆叠柱状图
如果将上图X轴的标签文字(即年份)和图例(即地区)互换(如下图A)，用来看每个地区近四年的收入构成，用哪个图更合适?
△ 堆叠柱状图
是不是觉得都可以?那图中 X1 有何含义?堆叠面积图 A 方案和堆叠柱状图 B 方案都可以表现累加值。差别在于，堆叠面积图的 x 轴是连续数据(如时间)，堆叠柱状图的 x 轴是分类数据。此案例中的 x 轴是非连续的分类数据，因此用 B 方案更适合。
5. 累计增减 – 瀑布图
若想表达两个数据点间数量的演变过程，可使用瀑布图。开始的一个值，在经过不断的加减后，得到一个值。瀑布图将这个过程图示化，常用来展现财务分析中的收支情况。
△ 瀑布图
以上就是「构成」类常用图表，可归纳如下。
三、分布&联系
通过分布&联系型图表能看到数据的分布情况，进而找到某些联系，如相关性、异常值和数据集群。
常见使用场景：客户的年龄段分布?单票成本与收件量的关系?
1. 两个变量 – 散点图
仍以业务为例，下图为全国网点的单票成本/收入分布情况。
△ 散点图
单单这样看，可能看不出什么，如果加两条平均线就不一样了。
加了平均线，就知道哪些网点高于平均线，哪些低于平均线。但网点那么多，总不能逐个点击查看是哪个大区的，给散点加上颜色后，就很有意义了。
通过此图，可以看出哪些大区单票利润较低，急需提升，比如广泛聚集于右下角的第四大区，单票收入低于平均线，单票成本却高于平均线。
2. 三个变量 – 气泡图
大家都知道，网点总利润除了和单票利润有关，还和体量(即收件量)有关，用散点的面积大小表示收件量，就变成了气泡图。
△ 气泡图
3. 结合地图 – 热力图
气泡图与地图结合可演变为热力图。通过热力图，能看到哪些网点收派件量较多，需进行资源调配。
△ 热力图
以上是 「分布&联系」类的常用图表，可归纳如下：
小结
当我们拿到数据后，先提炼关键信息，明确数据关系及主题，再选择合适的图表进行可视化。希望下图能给各位一些参考(结合可视化专家 Andrew Abela 的图表选择指南，进行了简化调整)。
数据可视化设计只要多练习、多总结，总有一天会得心应手。
