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大數據時代，資料驅動決策。處理不好龐大、複雜的資料，其價值將大打折扣。那如何縮短資料與使用者的距離？讓使用者一眼Get到重點？讓老闆為你的彙報方案鼓掌？本文通過15張數據圖表，層層深入，傳你資料匹配圖形神功， 傳你 圖表分析教學，讓資料視覺化分析更高效。
無論資料總量和複雜程度如何，資料間的關係大多可分為三類：比較 / 構成 / 分佈&聯絡
注：文中所有數據圖表由FineReport製作。工具下載地址：https://www.finereport.com/tw/products/frlogin
一、比較型數據圖表
基於分類 / 時間的資料對比，通常需用到比較型圖表。使用者通過資料視覺化圖表輕鬆識別最大/最小值，檢視當前和過去的資料變動情況。
常見場景：哪個地區的收件量最多？今年的收入和去年相比如何……
1、條目少 – 柱狀圖
比較條目較少時，如5個地區收件量的對比，可選用柱狀圖表示。
2、條目多 – 條形圖
當條目較多，如大於 12 條，行動端上的柱狀圖會顯得擁擠不堪，更適合用條形圖。一般資料條目不超過 30 條，否則易帶來視覺和記憶負擔。
3、看趨勢 – 折線圖
當X軸為連續數值（如時間）且注重變化趨勢時，則適用折線圖製作圖表。
4、擴大差異 – 南丁格爾玫瑰圖
除柱狀圖外，有無更新穎的表現方式呢？那就屬南丁格爾玫瑰圖了。
由於扇形的半徑和面積是平方的關係，南丁格爾玫瑰圖會將數值之間的差異放大，適合對比大小相近的數值。它不適合對比差異較大的數值，因為數值過小的類目會難以觀察。
此外，因為圓有周期性，玫瑰圖也適於表示週期 / 時間概念，比如星期、月份。依然建議資料量不超過 30 條，超出可考慮條形圖。
5、雙向 – 雙向條形圖
前面的例子都是單維度比較，當比較正反兩類甚至更多維度的資料時，可試嘗試雙向條形圖，下圖為各大區的重點地區的收派件量的對比。
用顏色區分大區，空心/實心區分收件量和派件量，既能整體比較大區，又能詳細對比地區的情況。
打怪升級，再加點難度。在雙向圖上再增加一個維度，如下表，比較 5 各地區的利潤及相應的收入和成本。請先思考一下，再下滑看推薦圖表。
通過圖形一眼就能看出深圳區的利潤低於廣州區，即使它的收入高於廣州區，但成本相對來說高於廣州區。
6、目標達成 – 子彈圖
實際業務中，常要考察指標的達成情況，如收入達標情況及所處區間（優、良、差），如下表，你會怎麼視覺化呢？動手畫一畫吧！
子彈圖，因為像子彈射後帶出的軌道。相較於儀表盤，它能夠在狹小的空間中表達豐富的資料資訊，在資訊傳遞上有更大的效能優勢。
若還要比較4個季度的收入情況，只需用不同顏色區分。如下圖，一眼便知第二季度表現較好，而第一季度則不佳。
7、效能 – 雷達圖
對於一些多維的效能資料，如綜合評價，常用雷達圖表示。指標得分接近圓心，說明處於較差狀態，應分析改進；指標得分接近外邊線，說明處於理想狀態。
二、 構成型數據圖表
部分相較於整體，一個整體被分成幾個部分。這類情況會用到構成型圖表，如大區的收件量佔比、公司利潤的來源構成等。
1、單層 – 餅狀圖
第1關中，對比5個地區的收件量時用到了柱狀圖。若看佔比情況，圓餅圖更合適。
如果變成 17 個地區，會怎樣？
餅圖分類一般不超過 9 個，超過建議用條形圖展示。
除餅圖外，環形圖（甜甜圈圖）亦可表示佔比，其差異是將圓餅圖的中間區域挖空，在空心區域顯示文字資訊，比如標題，優勢是其空間利用率更高。
2、分層 – 環形圖、旭日圖
對於管理層而言，需先把握大局和重點。比如大區負責人需一眼看到重點地區及重點分部的情況（如下圖），如何展示？
這個叫旭日圖（感受到陽光了嗎？），逐層下鑽看資料，大區的重點地區及相應分部的構成情況一目瞭然。
3、累計趨勢 – 堆疊面積圖
接下來，看看數值構成隨時間變化的案例：第一大區（包含四個重點地區）近四年收入構成的趨勢要如何視覺化？自己想一想，再下滑看推薦方案。
推薦方案是堆疊面積圖，可以展現分量（地區）對於總量（大區）的貢獻，並顯示總量（大區）的變化過程。需要說明的是，地區收入的起點並非從 y=0 開始，而是在下面的地區基礎上逐層疊加，最後組成一個整體。
4、累計比較 – 堆疊柱狀圖
如果將上圖X軸的標籤文字（即年份）和圖例（即地區）互換（如下圖A），用來看每個地區近四年的收入構成，用哪個圖更合適？
是不是覺得都OK？那圖中 X1 有何含義？堆疊面積圖 A 方案和堆疊柱狀圖 B 方案都可以表現累加值。差別在於，堆疊面積圖的 x 軸是連續資料（如時間），堆疊柱狀圖的 x 軸是分類資料。此案例中的 x 軸是非連續的分類資料，因此用 B 方案更適合。
5、累計增減 – 瀑布圖
若想表達兩個資料點間數量的演變過程，可使用瀑布圖。開始的一個值，在經過不斷的加減後，得到一個值。瀑布圖將這個過程圖示化，常用來展現財務分析中的收支情況。
三、 分佈 & 聯絡型數據圖表
通過分佈 & 聯絡型圖表能看到資料的分佈情況，進而找到某些聯絡，如相關性、異常值和資料叢集。
常見使用場景：客戶的年齡段分佈？單票成本與收件量的關係？
1、兩個變數 – 散點圖
仍以業務為例，下圖為全國網點的單票成本/收入分佈情況。
單單這樣看，可能看不出什麼，如果加兩條平均線就不一樣了。
加了平均線，就知道哪些網點高於平均線，哪些低於平均線。但網點那麼多，總不能逐個點選檢視是哪個大區的，給散點加上顏色後，就很有意義了。
通過此圖，可以看出哪些大區單票利潤較低，急需提升，比如廣泛聚集於右下角的第四大區，單票收入低於平均線，單票成本卻高於平均線。
2、三個變數 – 氣泡圖
大家都知道，網點總利潤除了和單票利潤有關，還和體量（即收件量）有關，用散點的面積大小表示收件量，就變成了氣泡圖。
3、結合地圖 – 熱力圖
氣泡圖與地圖結合可演變為熱力圖。通過熱力圖，能看到哪些網點收派件量較多，需進行資源調配。
四、小結
當我們拿到資料後，先提煉關鍵資訊，明確數據關係及主題，再選擇合適的報表進行視覺化。希望下圖能給各位一些參考。資料視覺化設計只要多練習、多總結，總有一天會得心應手的！
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