这么多图表类型，你会选择吗？

如若把大数据比作浩瀚海洋，“数据可视化”则是其最具表现力的朵朵浪花——浪急则知风猛，浪缓则知涌微；

而“图表图形”作为可视化的基础性存在，犹如浪花上的朵朵涟漪——可平行、可漩涡、可流转……

那么，如何选择合适的图形，精准的进行数据信息传达，达到数据可视化的目的呢？接下来，为大家介绍一下可视化图表的基本类型和选用原则。

1. 柱形图(Bar Chart)

柱形图利用柱子的高度，能够比较清晰的反映数据的差异，通常用于不同时期或不同类别数据之间的比较，也可以用来反映不同时期和不同数据的差异。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。

适合表达的数据和说明：可以非常清晰的表达不同项目之间的差距和数值；

2. 条形图(Bar Chart)

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。

例如，中国和印度的人口数要远远多于第三名的美国，排名第三四五的三个国家人口数基本相同。

3. 折线图(Line Chart)

数据随着时间推移而发生变化的一种图表，可以预测未来的发展趋势。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，例如：该周气温周一周二基本不变，周三时显著增高达到本周最高温度，然后开始降温。

相对柱状图，折线图能反映较大数据集的走势，还适合多个数据集走势的比较。

在折线下方填充阴影，构成面积图(Area Chart)。

4. 饼图(Pie Chart)

主要用来分析内部各个组成部分对事件的影响，其各部分百分比之和必须是100%。饼图是所有五种基本图表中使用范围最小的图表形式，也是误用、乱用最多的一种形式。

在需要描述某一部分占总体的百分比时，适合使用饼图，例如：占据公司全部资金一半的两个渠道；某公司员工的男女比例等。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。

5. 散点图(Scatter Chart)

散点图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。

很多人觉得基本图形过于简单，不够酷炫，喜欢追求复杂的图表。但事实上，在数据可视化中使用图表，关键在于简洁，越简洁的图表越容易理解，能够一目了然快速易懂的理解数据，有效的缩短信息的传达才是数据可视化的根本目的。

我们平时所见到的各种图表，有的是以上基本类型中的一种，有的是由这些基本类型变化或组合而来，例如麦肯锡的瀑布图是由柱形图变化而来，质量管理中的柏拉图是由柱形图和折线图组合而成等等。虽然图表类型五花八门，但按数据关系分类无总结一下非以下几种情况：