随着各种精细化软件及高端人才的涌现，许多表哥表姐不禁担忧以后的日子要过不下去了，其实不然，小编随手在某招聘网站一搜就能看到可视化相关职位依然是需求大、福利高的热门岗位。

只是2022年了，我们做表的方式确实需要改进了，下面这些常见的数据可视化坑就不要再去踩了！

常见的几个错误可视化图表表达方式

1、饼图分类过多

第一张饼图的视觉效果看着还行，因为个别几个分类是清晰可见的，但图2给人的第一感受就是密密麻麻不想再看下去。

正确的方法是突出占比较大的几个分类，其余一些不重要的、占比小的合并为“其他”即可。一般而言，饼图的分类最好控制在5个左右为佳，如果实在要展示5个以上的分类那么我们建议使用条形图会更好一些。

2、多个饼图横向对比

不少新手都踩过这个坑，直接将多个饼图进行对比展示对于数据分析而言是没有帮助的，因为用户很难基于某一变量去进行深入对比。

正确的方法是用百分比堆积柱形图（如下图所示），这样在同一百分比的维度之下我们就能清晰看到不同城市的产品数据，并进行直观的对比。

3、折线图的错误使用

折线图是用于展示一组在一定时间跨度上有所变化的数据：

但是上图的x轴、y轴中都不是关于时间的维度，而是仅仅为了对不同国家的人口数进行对比，那么这种情况下其实是更适合使用条形图来表达这组数据的。

4、漏斗图的错误使用

漏斗图展示的是从上到下，有逻辑上的顺序关系，一般使用在有流程节点的数据中，目的是体现数据在不同节点中的情况。

但是上图并没有体现流程逻辑，纯粹是对比不同国家的接种率数据，不应该使用漏斗图。正确做法是使用柱形图、条形图等。

正确进行数据分析可视化

避完上述这些可视化雷区之后，加下来我将介绍正确选择可视化图表的方法。

第一步：确定数据主题

即你的这组数据想传递什么信息、想表达哪些内容？

第二步：确定数据关系

即这些数据在进行可视化的过程中它们的关系是如何的？是对比还是同一维度？

第三步：确定表达形式

即选择合适的图表进行数据分析的可视化表达。

如何快速掌握不同图表样式的使用方法？

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