隨著數字經濟的崛起，作為數據應用的一個分支，可視化應用已經非常普遍了。
可視化設計原則中最基本和最經典的原則來自於設計師愛德華·R·塔夫特，他在《量化信息的視覺表現》中概述了數據墨水比例原則。該原則要表達的核心思想就是簡潔，最好的大屏可視化不是數據的平鋪，不是設計的天馬星空，我們的圖表要簡潔，我們的數據要簡潔。今天，可視化的設計過程我們暫且略過，先來看一看這些經典的大屏可視化圖表。
一、折線圖
折線圖主要是觀察數據的趨勢，它和時間是好友，當我們想要了解某一維度在時間上的規律或者趨勢時，就用折線圖。
二、柱形圖
柱形圖常用於多個維度的比較和變化。文本維度／時間維度通常作為X軸。數值型維度作為Y軸。柱形圖至少需要一個數值型維度。當需要對比的維度過多，柱形圖是力不從心的。柱形圖還有堆積柱形圖，瀑布圖，橫向條形圖，橫軸正負圖許多豐富的應用。
三、餅圖
餅圖經常表示一組數據的佔比。可以用扇面、圓環、或者多圓環嵌套。商務類的匯報中應用較多。為了表示佔比，拼圖需要數值維度。但是不擅長對比。30%和35%在餅圖上憑肉眼是難以分辨出區別的。當類別過多，也不適宜在餅圖上表達。對數據分析師來說，除了做報告，餅圖沒啥用。
四、雷達圖
也叫蛛網圖。可能男同胞們在遊戲中看到它比較多。它在商務、財務領域應用較大，適合用在固定的框架內表達某種已知的結果。常見於經營狀況，財務健康程度，體育技能情況。比如足球中的攻防實力呈現。
五、關係圖
展現事物相關性和關聯性的圖表，比如社交關係鏈、品牌傳播、或者某種信息的流動。有一條微博，現在想研究它的傳播鏈：它是經由哪幾個大V分享擴散開來，大V前又有誰分享過等。關係圖依賴大量的數據，它本身沒有維度的概念。
六、矩形樹圖
上文說過，柱形圖不適合表達過多類目（比如上百）的數據，那應該怎麼辦？矩形樹圖出現了。它直觀地以面積表示數值，以顏色表示類目。各顏色系代表各個類目維度，類目維度下又有多個二級類目。如果用柱形圖表達，簡直是災難。
七、桑基圖
它常表示信息的變化和流動狀態。其實數據分析師經常接觸到桑基圖，它就是網站分析中的用戶行為和流量分析。用戶從哪裡來，去了哪個頁面，在哪個頁面離開，最後停留在哪個頁面等。下圖就是桑基圖非常直觀的解釋。
八、漏鬥圖
大名鼎鼎的轉化率可視化，它適用在固定流程的轉化分析，你也可以認為它是桑基圖的簡化版。說實話，隨著個性化推薦和精準運營越來越多，漏鬥轉化有它的局限性。轉化率也可以用幾組數字表示，不一定做成漏鬥圖。
九、航線圖、熱力圖、散點圖、染色地圖：
航線圖：展示相關的飛機航線數據。
熱力圖：以特殊高亮的形式顯示訪客熱衷的頁面區域和訪客所在的地理區域的圖示 可以顯示區域發生的事情。最常見的例子就是用熱力圖表現道路交通狀況。老司機一眼就知道怎麼開車了。熱力圖需要位置信息，比如經緯度坐標，或者屏幕位置坐標。
散點圖：當我們想知道兩個指標互相之間有沒有關係，散點圖是最好的工具之一。因為它直觀。尤其是大數據量，散點圖會有更精準的結果。
染色地圖：一切和空間屬性有關的分析都可以用到地理圖。比如各地區銷量，或者某商業區域店鋪密集度等。
除了上述可視化圖表，還有其他很多經典，例如詞雲圖、氣泡圖、K線圖等。也歡迎大家留言提供更好的圖表。我們使用圖表，不只是為了好看，雖然好看的報告面向老闆和合作方很有優勢。更多的是圍繞業務進行分析，得到我們想要的結果。
十、結束語
大屏背後的複雜數據處理，大數據背景下的計算性能如何保證，更應該是一個大屏需求裡最應該關注的指標。從上面的大屏圖表可以看出，一個大屏要做的炫，更多的是美工和頁面的活，項目組有美工和頁面人員配合就可以搞定，如果大屏要算得快，就是個技術活了，需要看計算引擎強不強了，而大數據年代的的大屏需求，恰恰是一個更注重性能，更注重效率的場景需求。