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榮耀標識圖表使用技巧解析
編輯導語：圖表是數據展示的常見方法，合理的圖表設計可以讓用戶更加清晰地獲取信息，也可以讓業務更加順利地推進。而不同的業務場景下，圖表的具體應用也有所差別。本篇文章里，作者總結了圖表在具體場景下的使用與建議，一起來看一下。
一、第一部分：設計思路
設計思路主要是看你要展示突出數據哪個方面，是比較結果、數據分布情況、多元素間的聯系、流程轉變變化、展示不同地理位置分布情況還是多元素組成構成方面。
1. 比較
突顯值與值之間的不同和相似之處。使用圖形的長度、寬度、位置、面積、角度和顏色來比較數值的大小，通常用于展示不同分類間的數值對比，不同時間點的數據對比。
常見圖表：柱狀圖、雙向柱狀圖、氣泡圖、子彈圖、色塊圖、漏斗圖、直方圖、堆疊柱狀圖和詞云等。
1）基于時間
若是少周期的數據建議采用柱狀圖（單個或少數分類）或曲線圖（多者分類），若是多周期的數據比較建議采用雷達圖（循環數據）或曲線圖（循環數據）。
柱狀圖
曲線圖
雷達圖
曲線圖
2）基于分類
若是每個項目1個變量則采用條形圖（多項目）或柱狀圖（少數）或表格或內嵌表格的表格，若是每個項目2個變量采用不等寬柱狀圖。
條形圖
柱狀圖
內嵌表格的表格
不等寬柱狀圖
3）基于數據量
若是大量數據建議采用詞云。若是少量數據采用條形圖。
詞云
條形圖
2. 分布
突出顯示的頻率，數據分散在一個區間或分組。使用圖形的位置、大小、顏色的漸變程度來表現數據的分布，通常用于展示連續數據上數值的分布情況。
常見圖表：直方圖、熱力圖、散點圖、分布曲線圖、氣泡圖、箱型圖或點描法地圖。
1）單變量
采用直方圖（少數據點）、正態分布圖、熱力圖或點描法地圖（多數據點）。
直方圖
熱力圖
點描法地圖
2）2個變量
采用散點圖或色塊圖或者箱型圖。
散點圖
色塊圖
箱型圖
3）3個變量
采用多變量采用曲面圖。
曲面圖
3. 聯系
顯示多元素數據之間相互關系，通常用于表示數據之間的相關性。
常見圖表：散點圖、氣泡圖或桑基圖等。
1）2個變量
采用散點圖。
散點圖
2）3個變量
采用氣泡圖。
氣泡圖
4. 流程
顯示數據流轉情況，一般流程都會呈現出多個環節，每個環節之間會有相應的流量關系，這類圖形可以很好地表示這些關系，采用漏斗圖和?；鶊D。
常見圖表：漏斗圖和?；鶊D等。
流程流轉
5. 地圖
通過圖形的位置來表現數據的地理位置，通常來展示數據在不同地理區域上的分布情況，一般采用帶氣泡的地圖、分級統計地圖或點描述地圖。
常見圖表：帶氣泡的地圖、分級統計地圖或點描述地圖。
突顯地理位置分布
帶氣泡的地圖
分級統計地圖
點描述地圖
6. 構成
同一維度多元素數據組成構成分布。
常見圖表：餅狀圖、瀑布圖、環圖、堆疊面積圖或堆疊柱狀圖等。
1）靜態
若是占總體比例采用餅狀圖（數據相差比較大）、環圖（數據相差比較大）或玫瑰圖（數據相差不大），若是累計或者扣減到總計采用瀑布圖。
餅圖
環圖
玫瑰環圖
瀑布圖
2）隨時間變化
若是少數周期采用堆積百分比柱狀圖（僅相對差異）或堆積柱狀圖（相對或絕對差異），若是多周期采用堆積百分比面積圖（僅相對差異）或堆積面積圖（相對或絕對差異）。
百分比柱狀圖
堆疊柱狀圖
百分比堆疊面積圖
堆疊面積圖
二、第二部分：圖表使用說明
1. 折線圖
1）基礎折線圖
① 用法
- 折線圖主要用來展示數據隨著時間推移的趨勢或變化；
- 折線圖非常適合用于展示一個連續的二維數據例：如某網站訪問人數或商品銷量價格的波動；
- 折線圖除了展示某個事情發展的趨勢，還可以用來比較多個不同的數據序列。例：如某網站訪問人數或商品銷量價格的波動。
② 建議
- 使用實線繪制數據線；
- 建議不要繪制4條以上的折線（線都折疊在一起并且又沒有明顯的對比，整張圖表就會混亂并難以閱讀）；
- 不建議使用過多的裝飾來區分圖表；
- 展示折線圖的數據時，要避免刻意的歪曲趨勢。
2）面積圖
① 用法
用法用來展示隨著連續時間的推移數據的變化趨勢。
② 建議
- 避免重疊，若重疊少或中等，以通過將顏色和透明度設置為適當的值，若重疊多，改用堆疊面積圖；
- 適合用來展示二到三組數據，不超過4組；
- 當數字偏差較小時，區域是模糊不清的，此時不太適合使用面積圖展示用來比較在一個區間內的多個變量。
3）堆疊面積圖
① 用法
- 用來比較在一個區間內的多個變量；
- 有多個數據系列，并想分析每個類別的部分到整體的關系，并展現部分量對于總量的貢獻時，使用堆積面積圖是非常合適的選擇。
② 建議
- 類別數量越多，重疊越多，可以用堆疊面積圖；
- 不能用于包含負值的數據的展示；
- 把變化量較大的數據放在上方，變化量較小的數據放在下方會獲得更加的展示效果。
2. 柱狀圖
1）基礎柱狀圖
① 用法
- 過使用水平或垂直方向柱子的高度來顯示不同類別的數值；
- 類型：橫向、縱向（當圖表的數據標簽很長或者有超過10個項目進行比較時，適用縱向）。
② 建議
- 避免使用太多顏色；
- 柱狀圖柱子間的寬度和間隙要適當；
- 不建議使用三維柱狀圖，數值會不太精確。
2）雙向柱狀圖
① 用法
用法用于展示包含相反含義的數據的對比（例:：一周內個人收入和支出的統計）。
② 建議
- 使用差值較大的顏色，突出對比；
- 不要在0基線的右邊畫負值的水平條行圖或在0基線的上邊畫負值的柱子，以免和常識違背造成誤解；
- 不建議使用三維柱狀圖，數值會不太精確。
3）堆疊柱狀圖
用法
堆疊柱圖則是一個個疊加起來的。它可以展示每一個分類的總量，以及該分類包含的每個小分類的大小及占比。
4）分組柱狀圖
用法
當兩個或多個數據序列并排顯示并在同一軸上的類別下分組時，將使用分組柱狀圖。
3. 餅圖
① 用法
- 餅圖主要用于展現不同類別數值相對于總數的占比情況。
- 用法(圖中每個分塊(扇區）的弧長表示該類別的占比大小，所有分塊數據總和為100%。
- 呈現的不是具體的數據，而是該數據相對于總數的占比
② 建議
- 呈現的不是具體的數據，而是該數據相對于總數的占比；
- 我們很難比較一個分塊過多的餅圖的數據，建議盡量將餅圖分塊數量控制在五個以內（建議較小部分合并為“其他”）；
- 當各類別數據占比較接近時，我們很難對比出每個類別占比的大小。建議選用柱狀圖或南丁格爾玫瑰圖；
- 大多數人視覺習慣是按照順時針和自上而下的順序去觀察，因此在繪制餅圖時，建議從12點鐘開始沿順時針右邊第一個分塊繪制餅圖最大的數據分塊；
- 三維的餅圖歪曲了各分塊相對于整體的比例關系，會造成錯誤及理解上的困擾。
4. 散點圖
① 用法
- 顯示數據的兩個變量（X和Y軸）之間的關系，數據顯示為點的集合，適合用于在不考慮時間的情況下比較大量的數據點；
- 散點圖通常用來識別兩個變量之間的相關性或用來觀察他們的關系，從而發現某種趨勢，有效的說明兩個變量之間的相關性，但是并不能有力地證明其中存在因果關系（正相關、負相關和不相關）；
- 查找異常值或理解數據分布也很有效。
② 建議
- 足夠多的數據；
- 數據含不同系列，顏色區分。
5. 氣泡圖
① 用法
- 與散點圖相同類型；
- 散點圖不同的是，氣泡圖是一個多變量圖，它增加了第三個數值即氣泡大小的變量，在氣泡圖中，較大的氣泡表示較大的值。
② 建議
- 當數據具有3個序列、特征及相關值（例：代碼提交的日期、具體的時間點的氣泡圖，氣泡的大小說明了提交的代碼量、Punch Card of github）；
- 氣泡圖還經常用于和地圖結合，其中，x軸和y軸是經度和緯度的數據定位，氣泡的大小可以表明該位置數量的多少。
6. 雷達圖
用法
適用于顯示三個或更多的維度的變量。
7. 漏斗圖
① 用法
- 漏斗圖將數據呈現為幾個階段，每個階段的數據都是整體的一部分，從一個階段到另一個階段數據自上而下逐漸下降，所有階段的占比總計100%。
- 漏斗圖呈現的也不是具體的數據，而是該數據相對于總數的占比、漏斗圖不需要使用任何數據軸。
② 建議
- 對兩個基于統一事情前后的兩份數據，使用疊加兩個漏斗圖進行對比 如：預期與實現值；
- 左右對比的漏斗圖，同時分析兩個項目的轉化情況；
- 漏斗圖不是表示各個分類的占比情況，而是展示數據變化的一個邏輯流程。
8. 儀表盤
① 用法
以直觀的表現出某個指標的進度或實際情況。示：類似于撥號/速度計上的讀數的數據，是一種擬物化的展示形式。
② 建議
適合在量化的情況下顯示單一的價值和衡量標準，不適合用于比較不同變量或者趨勢的。
9. 詞云
① 用法
- 快速感知最突出的文字；
- 快速定位按字母順序排列的文字中相對突出的部分。
② 建議
- 超過 30 條數據（若當數據的區分度不大時使用詞云起不到突出的效果，若數據太少時很難布局出好看的詞云）。
10. 水波圖
用法
- 適用于多個百分比數據的呈現；
- 以直觀的表現出某個指標的進度或實際情況
- 不局限于圓形，可以自定義圖標，讓可視化更加有趣。
本文由 @黃泡泡 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載
題圖來自?Unsplash，基于 CC0 協議
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