搞定這12個設計圖表，就知道該如何製作數據可視化

如今現階段的數據可視化平臺以前所未有的便捷性，使製作可視化數據圖表變得前所未有的簡單。但是，儘管這樣做很容易，但是一個好的可視化仍然需要一定數量的戰略規劃和設計思想。

知道誰是受眾能夠幫助你確定所需的數據。知道要講的故事（分析數據）會告訴你要使用哪種數據可視化類型。假設你擁有正確的數據和正確的數據可視化軟體。還需要選擇正確的圖表。希望這篇文章可以幫助您創建更好的數據可視化和儀錶板，以便於理解。

但是首先，我們將從數據可視化圖表的思考元素入手-提出一系列問題，使你能夠選擇最佳的數據可視化類型。

在確定數據可視化圖之前需要問的7個基本問題

如上所述，提出正確的問題將為您的項目，策略或業務目標選擇正確的可視化圖表類型奠定基礎。區分這些問題的基本類別基於：

• 關係
• 分配
• 組成
• 數據比較

為了進一步詳細介紹，我們選擇了您需要確保從旅程一開始就取得成功的前7個問題。

1.您想講什麼故事？

在線數據可視化的核心是通過獲取數據並將其轉化為故事來將其轉化為可行的見解。數據驅動的敘事是一種強大的力量，因為它需要統計數據和指標並將其通過組織內部或外部每個人都可以理解的敘述將其置於上下文中。

通過問自己要用數據講什麼樣的故事以及要傳達給聽眾什麼消息，您將能夠為項目或計劃選擇正確的數據可視化類型。最終，您可能會享受到您想要的結果。

有關數據講故事的更多信息，請查看我們有關可視化演示和講故事的完整指南。

2.您想告訴誰？

選擇正確的數據可視化類型的另一個關鍵要素是清楚地了解您想向誰講故事—換句話說，問自己一個問題，「 誰是我的聽眾？」

您可能打算將數據可視化工作瞄準組織內的特定團隊，或者可能試圖將趨勢或預測見解傳達給精選的公司投資者。花時間研究您的受眾，您將能夠做出更明智的決定，即哪些數據可視化圖表類型將與您要向其展示發現結果的人員建立最切實的聯繫。

3.您是否想分析特定趨勢？

每個數據可視化項目或計劃都略有不同，這意味著不同的數據可視化圖表類型將適合不同的目標，目的或主題。

在深入了解受眾以及您要講述的故事類型之後，您應該確定是否要在預定的時間內傳達與特定數據集有關的特定趨勢。哪個最有效？

• 折線圖
• 柱形圖
• 面積圖

4.您想證明數據的構成嗎？

如果您的主要目的是展示數據的構成（換句話說，顯示數據的各個部分是如何構成整體的），那麼選擇正確的數據可視化類型對於防止消息丟失或分散很關鍵。

在這些情況下，最有效的可視化包括：

• 餅狀圖
• 瀑布圖
• 堆積圖
• 基於地圖的圖形（如果您的信息是地理信息）

5.您想比較兩組或更多組值嗎？

儘管大多數類型的數據可視化使您可以比較兩個或多個趨勢或數據集，但是某些圖形或圖表將使您的消息更加強大。

如果您的主要目標是顯示兩組或更多組信息之間的直接比較，則最佳選擇是：

• 氣泡圖
• 蜘蛛圖
• 條形圖
• 列式可視化
• 散點圖

數據可視化是基於用數據繪製圖片，而不是將其靜態放置在電子表格或表格中。從技術上講，您選擇執行此操作的任何方式都很重要，但是正如此處概述的那樣，有些圖表更適合講述特定的故事。

6.時間軸是一個因素嗎？

通過了解您要從中獲取價值的數據是基於時間的還是對時間敏感的，您將能夠選擇圖形或圖表，從而在特定時期內為您提供圖形或比較趨勢的即時概覽。

在這些情況下，由於其以邏輯為中心，以數據為中心的設計，功能和特性，其有效的表現為：

• 動態折線圖
• 條形圖

7.您想如何顯示您的KPI？

重要的是要問自己，您想如何展示關鍵績效指標，因為這不僅將決定分析活動的成功，而且還將決定可視化或數據驅動的故事與受眾之間的共鳴程度。

考慮您想從廣告系列或活動中的特定KPI獲得哪些信息，以及它們如何與您將與之共享信息的KPI產生共鳴-如有必要，嘗試不同的格式，直到找到適合的圖形或圖表完全是您的目標。

以下是兩個簡單的獎勵問題，可幫助您使數據可視化類型更加成功：

• 您是要比較數據還是要證明一種關係？
• 您想展示一種趨勢嗎？

在袋鼠雲，數據可視化EasyV工具是我們的強項。我們知道製作一個好的可視化大屏需要什麼，這意味著製作一個視覺上引人入勝且連貫的故事。

「可視化為您提供了您不知道遇到的問題的答案。」 – 本·施耐德曼

12種最常用的數據可視化類型

現在您已經了解了在繼續進行項目之前需要問自己的問題（在使可視化大屏更具視覺吸引力時，需要考慮很多事情），現在該著重介紹12種最流行的數據可視化類型以進行可視化以最有意義的方式處理您的數據。「以下圖表案例均來自於數據可視化EasyV製作平臺」

1）號碼錶

何時使用數字圖表

實時數字圖表本質上是一個代號，它將為您提供特定KPI的立即概覽。一目了然，您可以看到任何總計，例如銷售額，演變百分比，訪問者數量等。這可能是最容易構建的數據可視化類型，其唯一考慮就是要跟蹤的時間段。您要顯示整個歷史記錄還是僅顯示最新季度？它是清楚標明期間使觀眾理解的關鍵是什麼，你告訴的故事。添加趨勢指標會將您的數字與上一個期間（或固定目標，具體取決於您跟蹤的目標）進行比較。

避免什麼

數字圖表通常是人們最先看到的東西，而且閱讀速度最快，因此，如果圖表太多，您的敘述可能會被淡化。使用太多也可能使您的儀錶板有些膚淺。如果您想獲得更深入的信息，請限制數字圖表的數量，並為其他類型的數據可視化留出空間，以便深入了解。

當您添加趨勢指標時，建議您比較同一時期的數字。例如，如果您要跟蹤當前季度的總銷售額，則將該數據與去年（或上一期間，取決於您的情況）同一季度進行比較。如果您手動選擇目標（也許您沒有準確的過去數據），請確保設置切合實際的目標，以便能夠超越您的KPI管理實踐。同樣，請記住清楚地標記趨勢指示器，以便您的聽眾確切地知道他們在看什麼。

2）折線圖

何時使用折線圖

折線圖的目的是顯示趨勢，加速度（或減速度）和波動率。它們顯示數據在一段時間內如何變化的關係。在上面的示例中，我們顯示了2014年全年的「按付款方式銷售」。馬上，您可以看到信用卡付款最高，並且9月份一切都下降了。外賣店很快就能註冊，但有深度。

避免什麼

太多的行（變量）會使您的圖表變得複雜且難以解讀。您可能還會發現您的觀眾不斷引用該圖例，以提醒他們正在看哪個圖例。如果變量太多，是時候考慮第二個（甚至第三個）圖表來講述這個故事了。

當涉及布局時，請保持您的數字相關。設置軸刻度時，請使其靠近最高數據點。例如，如果我們將上面的y軸設置為一直跟蹤到200K（當我們的最高數據點剛好超過90K時），我們的圖表將被壓縮並且難以閱讀。上半部分本來是浪費空間，數據卻塞滿了。讓您的數據呼吸一下！

還有一件事！

折線圖的一個重要功能是可以將它們與其他類型的數據可視化結合起來，例如條形圖。使用雙Y軸（一個用於條形圖，一個用於線形），可以在一個圖形中顯示故事的兩個元素。以下主要y軸顯示訂單（條形圖），次要y軸顯示銷售總額（線）。這些指標是不同的，並且各自獨立有用，但是它們一起講述了一個引人入勝的故事。

3）地圖

何時使用地圖

地圖非常適合按位置可視化您的地理數據。地圖上的數據通常顯示在彩色區域圖（如上）或氣泡圖中。由於地圖在講故事方面非常有效，因此，政府，媒體，非政府組織，非營利組織，公共衛生部門都在使用地圖-清單還在繼續。地圖不僅用於顯示數據，還用於顯示數據。他們也直接採取行動。這是最近在寨卡病毒爆發中看到的。繪製疾病傳播圖譜有助於衛生官員追蹤疾病並有效地將資源分配到最需要的地方。

即使您沒有從Zika拯救世界，地圖也可以提供幫助！例如，他們非常擅長比較您組織在不同地區的銷售額。

避免什麼

每個人都喜歡地圖。但是，這並不意味著您總是需要顯示一個。如果該位置不是數據故事的必要部分，則不需要地圖。它們佔用大量空間，因此僅在必要時使用它們。另外，不要只用數據點填充地圖。Clickhole通過在地圖上放置700個紅點，很好地滿足了這種常見的數據可視化類型。用數據點填充地圖並不能說明數據故事。它只是淹沒了觀眾。

4）瀑布圖

何時使用瀑布圖

這個非常有用的圖表描述了以靜態但信息豐富的方式可視化數據的功能。它顯示了設定時間段內的數據組成，並說明了有助於理解整體累積效應的正值或負值。減量和增量會導致累加值在各個點處落在軸的下方或上方，從而清楚地了解初始值的影響方式。它通常用於財務部門和分析目的，通常用於描述收入或利潤的變化。例如，您的MRR（每月經常性收入），新收入，追加銷售，虧損和當前收入。在上面的示例中，我們可以得出結論，我們當前的收入在設定的時間段內有所增加。

避免什麼

瀑布圖在其演示文稿中是靜態的，因此如果您需要顯示動態數據集，則堆積圖將是一個更好的選擇。同樣，顯示選定的多個變量之間的關係對於瀑布圖（也稱為層疊圖）不是最佳的，因為氣泡圖或散點圖會是更有效的解決方案。

5）條形圖

條形圖共有三種類型：水平（從左到右），列（向上和向下）和堆疊（可以是任意一種）。儘管它們都在同一圖表系列中，但每個都有不同的用途。

a）水平條形圖

何時使用水平條形圖

水平圖非常適合比較排名，例如前五名。如果您的數據標籤很長，它們也很有用。不過，請按照合理的順序排列它們。要麼按值列出（就像我們上面所做的那樣），或者如果不是強項，則為標籤選擇一個有意義的邏輯，例如按字母順序列出它們。

避免什麼

因為時間最好從左到右表示，所以最好留下顯示柱狀圖的變化。同樣，就像許多圖表一樣，當您有太多的值時，水平條形圖很快就會變得混亂。

b）柱狀圖

何時使用柱形圖

柱狀圖是顯示時間順序數據（例如特定時期內的增長）以及比較各個類別的數據的標準。在我們的銷售數據分析示例「 每個渠道和每個國家/地區的銷售額（去年）」中，很明顯，我們正在比較六個地區和五個渠道。彩色編碼可以使觀眾了解我們所參考的區域，並且適當的間距可以顯示頻道（良好的設計是所有內容的核心！）。乍一看，您會發現SEM是收入最高的渠道，而稍加努力，荷蘭就脫穎而出，成為該地區銷量最高的地區。

c）堆積柱形圖

何時使用堆疊圖表

堆積圖處理零件之間的整體關係。這是在您將數據與自身進行比較而不是查看總計時（通常以百分比的形式）。在上面的示例中，故事不是關於15-25歲的客戶總數，而是22％的客戶在2014年第一季度為15-25歲（第四季度為26％）。我們正在使用的數字僅與總數有關。

當顯示單個零件與整個零件的關係時，餅圖是最簡單的方法。22％的客戶是15-25歲的客戶，其餘78％的客戶則以某種方式適合他們。人們會得到餅圖。很簡單 但是，如果我們想在不同的時期顯示相同的信息怎麼辦？這將是多個零件與整個零件的關係，為此，我們使用了堆疊的條形圖。同樣，我們講的是每個季度在一定年齡範圍內的客戶百分比的故事。此處的總數無關緊要（儘管計算中使用了該信息）。有了適當的間距，我們可以清楚地看到每個季度，並且顏色編碼表明，總體而言，46-55歲的人群是最難吸引的顧客。

避免什麼

從美學上講，當您擁有太多數據時，列將變得非常稀疏和醜陋。這也給適當地標記圖表留下了很少的空間。想像一下，每列有10個不同的年齡範圍。如果不是大多數，則某些結果將只是條子。為了使圖表易於理解，請使用良好的顏色，適當的間距和平衡的布局。這邀請人們查看您的圖表，甚至欣賞它。漂亮的圖表比斜視表格是一種更好的數據消費方式。

6）餅圖

何時使用餅圖

備受打擊的餅圖經歷了糟糕的兩年。實際上，談論餅形圖的糟糕程度已經很老套了。我們知道餅圖並沒有很多作用，但是在某些方面做得很好。餅圖在演示靜態時間範圍內特定變量的比例組成時非常有用。讓我們看一些特殊情況：

• 當零件的總和達到100％時： 「零件與整體的關係」以明顯的方式內置在餅圖中。乍一看，任何用戶都知道餅圖將總體分為幾部分，而這些部分的總和等於100％。

• 當近似值可以時： 當眼球值足以使對話進行時，餅圖特別有效。此外，與條形圖相比，估計餅圖的百分比值更容易。這是因為餡餅具有不可見的比例，在圓圈的四個點處內置了25％，50％，75％和100％。我們的眼睛可以輕鬆地理解這些比例，從而推動人們討論變量的作用和不佔大部分。您的聽眾不必猜測比例-您可以輕鬆地添加數據標籤或構建餅圖（甜甜圈圖）的姐妹來顯示其他信息。

• 當變量的比例不大或沒有組合時： 當回答諸如「最大的兩家供應商控制著65％的市場？」之類的問題時，餅圖非常有用。

您的聽眾並不總是由數據科學家組成。因此，您的數據顯示方式應適合您的特定受眾。這給我們帶來了另一種餅圖優勢：人們熟悉餅圖。任何聽眾都可以輕鬆理解餅形圖的呈現方式。作為獎勵，圈子會產生更多積極的情緒：我們的大腦喜歡看著尖角處的圈子。最後，餅圖簡化了數據故事，並鼓勵了觀眾。

避免什麼

數據可視化大師愛德華·塔夫特（Edward Tufte）著名地宣稱：「餅圖是不好的，唯一比餅圖更糟糕的是很多餅圖。」 我們已經討論了餅圖的優點，以及為什麼我們不遵守這種嚴格的無餅圖哲學。我們還應指出，在許多情況下，您不應使用餅圖。首先，餅圖描繪了停滯的時間框架，因此使用這種可視化方法可以將趨勢數據排除在表外。確保您的聽眾理解了所描繪的時間範圍，並嘗試在某處記錄或標記此應用的過濾器。

餅圖也不是進行精確比較的最佳數據可視化類型。當餅中有多個小塊時，尤其如此。如果需要查看一個切片比另一個切片大1％，則最好使用條形圖。關於派多塊餅的另一件事–您不要太多。僅顯示兩個部分時，餅圖最有效。他們在六個細分後失去了展示價值。六點之後，眼睛很難分辨出切片的比例。標記餅圖也變得困難，並且在此過程中經常浪費有價值的在線儀錶板 /報告房地產。

這將我們帶到了最後一個問題：圈子佔據了空間。如果在儀錶板上使用多個餅圖，最好將一個表中的數據更有效地合併。我們建議您查看這些情況下堆積的條形圖。您還可以查看常用的不同餅圖，並探索餅圖的缺點。

7）量規表

何時使用量表

量表也稱為刻度表或速度表。這些圖表使用指針和顏色來顯示類似於錶盤/速度表上的讀數的數據，並且它們提供了易於消化的視覺效果。它們非常適合在定量範圍內顯示單個值/度量，例如上一個期間或目標值。量表通常用於執行人員儀錶板和報告中，以根據關鍵業務指標顯示進度。您所需要做的就是分配最小值和最大值並定義顏色範圍，儀表圖將立即顯示趨勢指示。

避免什麼

儀表圖非常適合KPI和單個數據點。之後，他們可能會變得有些混亂。僅使用一個數據點，就無法輕鬆比較不同的變量。您也無法使用量規圖表來趨勢化數據。所有這些使從量表獲取可行的見解變得困難。此外，它們佔用大量空間-如果您的活動儀錶板具有寶貴的空間，則用多個儀表圖填充它可能不是最有效的方法。使用一個圖表總結多個KPI，您可能會獲得更大的收益。

8）散點圖

何時使用散點圖

散點圖不僅有趣，而且它是在大型數據集中尋找相關性時所需要的。數據集必須與因變量和自變量成對。依存關係（一個彼此依賴）成為y軸，獨立的成為x軸。當數據分布在繪圖上時，結果顯示相關性為正，負（每個程度不同）或不存在。添加趨勢線將有助於顯示相關性及其在統計上的顯著性。

避免什麼

僅當您具有大量數據點和相關性時，散點圖才起作用。如果您僅在談論一些信息，則散點圖將是空白且毫無意義的。僅當有足夠的數據點可以看到清晰的結果時，該值才會通過。如果您只有少量數據，或者散點圖根本沒有顯示任何相關性，那麼此圖表在業務儀錶板上就沒有位置。

9）蜘蛛圖

何時使用蜘蛛圖

蜘蛛圖或雷達圖是多元數據時使用的比較圖顯示三個或更多定量變量（方面）。當您要使用三個以上的方面來評估兩個或多個「事物」時，這很有用，所有這些方面都可以類似地量化。當然，這很麻煩，但是使用起來很簡單。蜘蛛圖非常適合進行排名，評估和評論。例如，我們在上面的電子商務示例中比較的三個「事物」是地區：澳大利亞，歐洲和北美。我們比較的方面是出售的產品，包括相機，電視，手機，遊戲和計算機。正在比較每個變量的售出數量（0到500之間）。歐洲在所有地區的銷量顯然都超過了銷量，而澳大利亞在相機和手機方面尤其弱。一眼就能看出優勢和劣勢的集中。

避免什麼

這不是最容易繪製的圖表，但正確完成後確實會給人留下深刻的印象。如果您在維度中擁有五個以上的值（要評估的五個「事物」），則使用此圖表將使其難以閱讀，從而使其完全毫無意義。無論您使用實線還是陰影區域，都難以解釋太多層。自然，當您想要顯示時間（整個循環的事情...）時，這不是一個選擇。

10）表格

何時使用表格

我們知道–從技術上來說，表不是數據可視化的一種。但是有時候，您實際上只需要一個表以原始格式描述數據。使用表格，您可以顯示大量精確的度量和尺寸。您可以輕鬆查找或比較各個值，同時顯示總計。當您的受眾需要了解基礎數據或進入「雜草」時，這特別有用。如果您有不同的聽眾，每個人都想看自己的桌子，那麼桌子也很有效。他們還擅長描繪許多文本或字符串值。

記住–僅因為您正在使用桌子並不意味著它在視覺上不會令人愉悅。您可以使用各種顏色，邊框樣式，字體類型，數字格式和圖標來有效地突出顯示數據。

避免什麼

使用表的原因很多，但是在很多情況下，使用不同的數據可視化類型是更好的選擇。一切都歸結到我們的眼睛和大腦。表格主要與語言系統互動-我們讀取表格。此閱讀內容包括按順序處理顯示的信息。用戶讀取列或跨數字行，將一個數字與另一個數字進行比較。這裡的關鍵詞是閱讀，處理和時間。表需要更長的時間來消化。

另一方面，圖形是由我們的視覺系統感知的。他們給出數字的形狀和形式，並講述數據故事。他們可以快速且易於使用的方式呈現大量數據。如果需要數據可視化來識別模式和關係，則表不是最佳選擇。此外，雖然可以通過顏色，格式和圖標來發揮創意很有趣，但請確保您選擇的格式和演示文稿能增加人們的認知度。表格很難按原樣閱讀！

11）面積圖

何時使用面積圖

面積圖與折線圖緊密相關。兩種圖表類型都描述了時間序列關係，顯示了整個數據集的連續性，並且對於查看趨勢（而不是單個值）非常有用。也就是說，兩者之間存在一些關鍵差異。由於存在這些差異，「何時使用面積圖」不等於「何時使用折線圖」。

折線圖通過直線段連接離散但連續的數據點。這使它們有效地促進了趨勢分析。面積圖從技術上講是一樣的，只是繪製線下方的區域填充有顏色。在這種情況下，未堆積的面積圖與折線圖是一樣的–只是具有更多的顏色。您在這裡遇到的問題是遮擋：當您開始比較未堆積面積圖中的多個變量/類別時，上層會遮蓋下層。您可以使用透明性，但是經過三個變量之後，很難讀取未堆積的面積圖。

這將我們帶到最常用的面積圖：堆積面積圖。像堆積的條形圖一樣，堆積的面積圖描繪了零件與整個零件的關係。堆積面積圖的總垂直方向顯示整體，而每個不同數據集的高度則顯示零件。例如，堆積面積圖可以顯示每個區域的銷售趨勢和總銷售趨勢。您可以使用兩種不同的堆積面積圖類型來描述零件與整體的關係。

傳統堆積面積圖：原始值被堆積，顯示了整體隨時間的變化。

堆積百分比面積圖：堆積百分比以顯示不同零件之間的關係如何隨時間變化。這最適合用來顯示類別的分布作為整體的一部分，而累積總數不太重要。

避免什麼

正如我們之前所暗示的，在大多數情況下，您應該遠離未堆積的面積圖。如果您只是比較2-3個不會相互混淆的變量，請繼續。但總的來說，它們通常很雜亂，沒有遵循數據可視化和儀錶板設計最佳實踐。對於堆積面積圖，當您不需要描繪零件與整體的關係時，請不要使用它們–而是使用折線圖。另外，如果您要比較7個以上的序列，則堆積面積圖將變得難以閱讀。在這種情況下，您應該再次轉到折線圖。

12）氣泡圖

何時使用氣泡圖

氣泡圖或氣泡圖是最好的數據可視化圖之一，可一目了然地比較多個值或數據集。如果您要顯示不同產品類別，收入流，投資風險，成本或任何類似內容之間的關係，氣泡圖或圖表將非常有效。

例如，我們的示例氣泡圖展示了零售產品類別混合之間的關係，主要是訂單數量和利潤率。

在這裡，您可以看出電視和家庭影院產品類別的訂單數量最高（從左側的數字範圍可以看到大約3,000個訂單）以及最高的利潤率，因此，這是最大的泡沫在圖表上。相比之下，相機類別顯示的訂單數量最少，利潤率最小，自然是圖表上的最小氣泡。

氣泡圖對於可視化具有多個維度的兩個或多個變量極為強大。在這裡，泡沫越大，利潤率就越高。泡泡圖不僅在視覺上令人興奮，而且在為特定受眾構建比較性敘事時也非常有效。

避免什麼

氣泡圖很難太過錯誤，但是這些類型的數據可視化圖最常見的錯誤是著眼於改變值的「半徑」而不是它們在圖表上佔據的「面積」。這樣做有時會使圖形上的氣泡在圖表上不成比例，從而使信息一目了然地引起誤解。簡而言之，氣泡大小與值相比應該準確。正確執行此操作，您將獲得應有的結果。

總結一下，這是您應該了解的頂級數據可視化類型：

1. 數字圖表-立即提供特定值的概覽。
2. 折線圖-顯示一段時間內的趨勢和數據變化。
3. 地圖-按地理位置可視化數據。
4. 瀑布圖-演示數據的靜態組成。
5. 條形圖-用於比較許多項目的數據。
6. 餅圖-指示變量的比例組成。
7. 儀表圖-用於在定量上下文中顯示單個值。
8. 散點圖-用於表示大量數據的關係和分布。
9. 蜘蛛圖-比較圖非常適合排名，評論和評估。
10. 表格-顯示了大量精確的尺寸和度量。
11. 面積圖-描繪隨時間變化的零件與整體的關係。
12. 氣泡圖-可視化2個或多個具有多個維度的變量。

但是在我們高度連接的數字時代，您可以使用更多類型的數據可視化來發揮自己的優勢。

我們先進的視覺分析軟體配有出色的視覺效果，袋鼠雲數據可視化EasyV平臺可讓您輕鬆輕鬆地精確創建和操作數據，並根據自己的需求定製數據。最好的部分是，您可以免費試用10天。

關於數據可視化EasyV的介紹可以看：

資料來源：https://www.datapine.com/blog/how-to-choose-the-right-data-visualization-types/