你一定看过很多数据可视化示例。但是数据可视化是什么意思呢？是图形？是图表？还是仪表盘？

本篇文章收集了关于数据可视化的一切，包括定义、重要性、基本类型。另外，我将介绍数据可视化中的前16种图表类型，并分析它们的应用场景，以帮助你快速选择图表类型。

• 什么是数据可视化？
• 为什么数据可视化很重要？
• 常用的五种数据可视化类型
• 选择合适的数据可视化类型并进行设计、如何设计好数据可视化？

1、什么是数据可视化？

简而言之，数据可视化是以图形的方式呈现结构化或非结构化数据，从而将隐藏在数据中的信息直接呈现给人们。

但是有一个陷阱：它不仅仅是使用数据可视化工具将数据转化为图形。相反，它是从数据的角度看待世界。换句话说，数据可视化的对象是数据，把可视化作为探索世界的手段。

2、为什么数据可视化很重要？

数据可视化最大重要性是在于它帮助人们更快地理解数据。

寻找堆积如山的信息之间的联系并不容易，但图形和图表可以将无形的信息，转化为可见的图形符号，直接清晰地表达出来，帮助你快速发现关键点。

这还不是全部……数据可视化的其他重要性：

研究表明，人们记得他们看到的大约80%的事情，但只记得他们读过的20%。大脑记忆图像的速度比抽象单词快一百万倍。

所以，可视化数据可以加深人们对信息的记忆。

显示大数据的能力是数据可视化的另一个重要方面。例如，由FineReport构建的仪表板可以集成来自不同资源的大数据，反映实时数据，并在大屏幕上显示。因此，人们可以在不同部门的大数据之间建立联系，并监控业务绩效。它为商业开辟了新的途径。

- 来自FineReport -

3、常用的五种数据可视化类型和示例

3.1 按面积和大小进行数据可视化

区分相同类型图形（如圆柱、圆环、蜘蛛等）的长度、高度或面积，来清晰表达不同指标对应的指标值之间的对比。这种方法将使观众一眼就能看到数据和它们之间的比较。在制作这样的数据可视化图形时，使用数学公式来表示精确的比例。

示例：

a、城市班签到

这个城市班签到直方图清楚地显示了不同地区的学生比例。从上图，我们一眼就能强烈的感知到北京、广州、上海的学生绝对比例。

b、联邦预算图

如上图所示，在美国联邦预算图中，资金流以不同的货币流量明确表示，每笔金额所占的比例。

c、企业能力模型蜘蛛图

如上图，通过蜘蛛图可以看到公司在盈利能力和风险控制能力上的能力接近100分，可以说是出类拔萃。

3.2 按颜色进行数据可视化

通过颜色的深度来表示索引值的强度和大小，是数据可视化设计的常用方法。用户可以一眼看出指标数据值的哪个部分更突出。

示例：

a、单击热图

如下所示，通过跟踪鼠标移动并根据鼠标日志创建热图，用户行为可以通过热图可视化。

b、地震热图

下面的热图显示了地图上每个地方的地震强度和地震强度的分布。

- 来自FineReport -

3.3 按图像数据可视化

通过使用具有真实含义的图像和图标，可以更逼真地显示数据和图表，并可以轻松传达数据的含义。

例如，下图显示了男性和女性图标作为背景的比例。通过将抽象的指标数据转换成熟悉的、易于理解的数据，用户可以更容易地理解图形的含义。

3.4 通过概念实现数据可视化

通过将抽象的指标数据转换成熟悉的、易于理解的数据，用户更容易理解图形的含义。

示例：

a、什么是非结构化数据？

大家都知道，悬浮在海里的冰山只是冰山一角。

海底的冰山是冰山的绝大部分。解释非结构化数据和结构化数据的数据量，通过概念转换的形式描述非结构化数据的特征，非常形象，更容易理解未知和困难的概念。

b、信息图是概念可视化最广泛的表示

如果你对制作信息图感兴趣，你可以参考本站其他文章。

3.5 通过图形或图表进行数据可视化

我们在设计指标和数据时，使用具有相应实际意义的图形来组合演示文稿，会使数据图表显示得更加生动，使用户更容易理解图表要表达的主题。它是最常用的数据可视化类型。

4、选择合适的数据可视化类型并进行设计

这一点我怎么强调都不为过：在选择数据可视化类型之前，了解你的数据非常重要。

现在，我假设你了解你的数据，并且拥有正确的数据可视化工具。让我们继续，为你的项目选择最好的数据可视化类型，并进行令人印象深刻的设计。

1)条形图

何时使用条形图？

• 条形图主要用于：据随时间的变化，不同数据的比较，部分与整体的关系。
• 垂直条形图：最适合显示按时间顺序排列的数据

• 堆积条形图：可用于比较部分和整体之间的关系，也可用于离散数据和连续数据。

• 水平条形图：当数据类别较多且标签较长时可以使用

• 100%堆积：只关注部分整体关系，而各组总值不重要时使用

如何设计？

• 使用水平文本标签：不要使用水平或垂直文本行，以确保标签易于阅读。
• 列间距应适当：列间距应为列宽度的1/2。
• Y坐标的数值应该从0开始：如果坐标原点设置在零以外，就不能准确表达整个数值。
• 保持配色一致：最好使用相同的颜色。如果需要强调数据，可以用另一种醒目的颜色突出。
• 正确排列类别：按单词的首字母排序。

2)饼图

何时使用饼图？

饼状图可以很容易地表达部分与整体的关系，适用于离散数据和连续数据。当数据量很小时，这种方法最有吸引力，也最容易理解。

• 饼图：

• 环形饼图：可以把最重要的元素放在中间。

如何设计？

• 正确定位切片：有两种设计思路。

• 方案A：将最大的部分顺时针方向放在12点。然后，将第二个最大的放在逆时针方向的12点。如上图所示逆时针排列其余部分。
• 方案B：顺时针方向将最大的部分放在12点。如上图所示顺时针排列其余部分。
• 最好不要超过五个类别：当数据百分比太小时，很难在图表上区分区域。如果类别太多，把不重要的放在‘其他’类别。

• 不要使用多个饼图来显示比较关系：使用条形图而不是饼图来比较数据。

• 确保百分比总和达到100%

3)折线图

何时使用折线图？

折线图用于显示时间序列关系和持久数据。它是趋势、积累、减少和变化的良好指标。

如何设计？

• 不超过四行：

• 只用实线：虚线分散注意力。

• 坐标轴应包括零参考线：虽然折线图不需要从零基线开始，但图表应尽量包括它。如果有些小范围有意义，可以缩短比例突出显示。

直接在行尾显示文本标签：

• 线条的高度应与图表的比例相似：线条图的最大高度应为y轴的2/3。

4)面积图

何时使用面积图？

面积图可以显示数据的时间序列关系，与折线图不同，面积图可以清楚地显示数量。

• 堆积面积图：用于可视化零件与整体之间的关系，并显示零件对总额的贡献。

• 100%堆积：用于显示零件与整体的关系。尤其是当整个数量的具体值不重要时。

如何设计？

• 可读性：在堆积面积图中，变量最大的数据放在顶部，变量最小的数据放在底部。

• Y轴从0开始：数据会更精确。

• 不显示离散数据：显示温度等稳定数据，而不是不稳定数据。

• 不要显示超过4组数据类别：数据类别太多会使图表难以阅读。
• 灵活使用透明色：尽量保证不使用重叠。如果重叠不可避免，你可以使用透明颜色

5)散点图

何时使用散点图？

散点图显示两组变量之间的关系。当数据量较大时，可以显示相关性。

如何设计？

• Y轴从0开始：

• 包括多组变量：使用大小和颜色添加变量

• 使用趋势线：趋势线可以显示趋势和相关性。

不超过两条趋势线：

6)气泡图

何时使用气泡图？

当你想要显示比较和排名时。

• 气泡散点图：显示附加变量

• 气泡图：可视化区域数据

如何设计？

确保文本标签清晰：

气泡大小应合适：

不要用奇怪的形状：

7)热图

什么时候用热图？

热图可以显示分类数据，使用强烈的颜色对比感来表示地理区域或数据列表。

如何设计？

• 使用简单的地图轮廓：清晰的轮廓会分散注意力。

• 选择适当的数据范围：数据范围应该在3到5组之间。超出范围的数据用+/-表示。

• 模式应该简单：

• 使用合适的颜色：强烈的颜色会导致视觉负担。使用单色，并调整阴影来区分区域更好。

这些是入门级数据可视化类型。你可以用这些基本图表，来正确而有意义地表达你的数据。

数据可视化的好处是直观地呈现大量数据。如果你的显示看起来很困难，你需要回去看看你是否使用了错误的数据表示，或包含了过多的逐字信息。

比如，目前市面上很流行的帆软公司的软件——FineReport，功能算是前沿的，可做BI报表和大屏，包括数据整合、建模、分析、可视化制作图表，很适合企业使用。难度不算太大，而效果也不错。

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