8 最简洁有效的十二个可视化

大数据，从小笔记开始

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在Wiley的Storytelling with Data: Chapter 2, Choosing an Effective Visual中说道，他用了150+数据可视化，结果发现用的最多的还是12个。

其中有一大类是线，点和图的组合。点的话就是散点图，线的话主要分为standard line graph和slopegraphy（见第五）。

1. 文字Simple text

当你没什么数据可以秀的时候，用文字（加大加粗）

2. 表格Table

3. 热点图Heatmap

就是表格的加强版，通过增添颜色的饱和度来显示数值的高低。

在Excel中可以通过条件格式（Conditional formatting）来设置。

4. 散点图Scatterplot

对于展现两个数据之间的关系很有用，也可以添加平均线或者趋势线(trend line在Tabluea中只需要右键就看一步生成)来进行进一步的分析。

5. 标准线图 Standard Line Graph

标准的线图可以做一种或多种数据的总览趋势。

也可以显示数值的范围，如图：

6. 倾斜图slopegraph

比较两个时间段或者来自不同数据的两点之增减比较，但同时有多组存在时，须标明重点的一组。

7. 最常见的长条图Bar Chart

最常见也不能忽视的图，最关键的一点，一定要看看XY轴的起点是否为零，否则会有误导（如果你想误导别人，也可以如此做）

8. 垂直长条图，其实也就是普通长条图。

宽度也要适宜，如图，最右比较合适：

9. 瀑布图Waterfall Chart

可以较好地展示出起点终点以及中间的增减变化。

10. 横条图Horizontal bar chart

很适合分类直方图Categorized Histogram，也可以将垂直条形图的XY轴对换，适合那些特别是名字很长的分类，并且一样适合一个或者多个数据：

11. 水平堆积条形图Stacked horizontal bar chart

因为有一个连续的基线作比较，适合做其他子部分的与全局的对比。

12. 区域图Area graph

作者说他会尝试避免使用改图，因为人对这个面积对应数值不是很敏感,通常用于对不同量级的数字进行视觉化。