無論數據總量和復雜程度如何，數據間的關系大多可分為三類： 比較 / 構成 / 分布&聯系。
基於分類 / 時間的數據對比，通常需用到比較型圖表。 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。
條形圖 當條目較多， 如大於12 條 ，移動端上的柱狀圖會顯得擁擠不堪，更適合用 條形圖 。 壹般數據條目不超過 30 條 ，否則易帶來視覺和記憶負擔。 柱形圖還有許多豐富的應用。例如堆積柱形圖，瀑布圖，橫向條形圖，橫軸正負圖等。
看趨勢 – 折線圖 當X軸為 連續數值 （如時間）且 註重變化趨勢 時，則適用折線圖。
擴大差異 – 南丁格爾玫瑰圖 。由於扇形的半徑和面積是平方的關系，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 。玫瑰圖也適於表示 周期 / 時間 概念，比如星期、月份。依然建議 數據量不超過 30 條 ，超出可考慮條形圖。
當 比較正反兩類 甚至更多維度的數據時，可試嘗試雙向條形圖。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。 在雙向圖上再增加壹個維度 ，如下表，比較 5 個地區的利潤及相應的收入和成本。請先思考壹下，再下滑看推薦圖表。
通過圖形壹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。
目標達成 – 子彈圖 考察指標的達成情況，如 收入達標情況及所處區間 （優、良、差）。
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數據信息，在信息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，壹眼便知第二季度表現較好，而第壹季度則不佳。
性能 – 雷達圖。多維的性能數據 ，如綜合評價，常用雷達圖表示。 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。
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 。 比如我對企業財務進行分析，劃分出六大類：銷售、市場、研發、客服、技術、管理。通過雷達圖繪制出預算和實際開銷的維度對比 ，會很清晰。如下圖：
以上就是“比較”類的常用圖表，歸納如下：
壹個整體被分成幾個部分。這類情況會用到構成型圖表 ，如五大區的收件量占比、公司利潤的來源構成等。
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 占比情況 ，餅狀圖更合適。餅圖是有缺陷的，它擅長表達某壹占比較大的類別。 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 。
如果變成 17 個地區，會怎樣？餅圖分類壹般 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）亦可表示占比，其差異是將餅圖的中間區域挖空 ，在 空心區域顯示文本信息 ，比如標題，優勢是其 空間利用率更高 。
分層 – 環形圖、旭日圖
對於管理層而言，需先把握大局和重點。比如大區負責人需壹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，逐層下鉆看數據，大區的重點地區及相應分部的構成情況壹目了然。
累計趨勢 – 堆疊面積圖
看數值構成隨時間變化的案例：第壹大區（包含四個重點地區）近 四年收入構成的趨勢 要如何可視化？
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，最後組成壹個整體。
面積圖最佳設計指南：波動較大的類別放在最上面、使用透明色、不要超過4個類別，y軸從0開始，不要用面積圖展示離散數據，只有連續數據有中間值。
累計比較 – 堆疊柱狀圖
如果將上圖X軸的標簽文字（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？
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 軸是連續數據（如時間），堆疊柱狀圖的 x 軸是分類數據 。此案例中的 x 軸是非連續的分類數據，因此用 B 方案更適合。
累計增減 – 瀑布圖
若想表達兩個數據點間數量的演變過程，可使用瀑布圖。 開始的壹個值，在經過不斷的加減後，得到壹個值 。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。
通過分布 & 聯系型圖表能看到數據的分布情況，進而找到某些聯系， 如相關性、異常值和數據集群 。
兩個變量 – 散點圖
仍以業務為例，下圖為全國網點的單票成本/收入分布情況。
單單這樣看，可能看不出什麽，如果加兩條平均線就不壹樣了。
加了平均線，就知道哪些網點高於平均線，哪些低於平均線。但網點那麽多， 總不能逐個點擊查看是哪個大區的 ， 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 。
三個變量 – 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。
壹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。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。
地理圖壹定需要用到 坐標維度 。可以是 經緯度 、也可以是 地域名稱 （上海市、北京市）。坐標 粒度即能細到具體某條街道 ，也能寬到 世界各國範圍 。POI是很重要的要素。POI是“Point of Information”的縮寫，可以翻譯成信息點，每個POI包含四方面信息，名稱、類別、經度緯度、附近的酒店飯店商鋪等信息。借助POI，才能按地理維度展現數據
最佳設計指南：壹、使用細的地圖輪廓線；選擇合適的配色；少用填充圖案；選擇合適的數據區間。
用戶行為分析，將瀏覽、點擊、訪問頁面的操作以高亮的可視化形式表現。下圖就是用戶在Google搜索結果的點擊行為。
總結：當我們拿到數據後，先提煉關鍵信息， 明確數據關系及主題 ， 再選擇合適的圖表進行可視化 。
好的可視化是會講故事的，它向我們揭示了數據背後的規律。對可視化的使用認知或許來源於下面這張圖。雖然結構清晰，但它只針對Excel圖表，不夠豐富。
數據分析中經常會提及維度。維度是觀察數據的角度和對數據的描述。 我們可以說地區是壹種維度，這個維度包含上海北京這些城市。也可以認為銷售額是壹個維度，裏面有各類銷售數據。維度可以用時間、數值表示，也可以用文本，文本常作為類別。 數據分析的本質是各種維度的組合
維度主要是三大類的數據結構：文本、時間、數值。地區的上海、北京就是文本維度（也可以稱為類別維度），銷售額度就是數值維度，時間就是世界
數值維度可以通過其他維度加工計算得出，例如按地區維度，count出有多少是上海的，有多少是北京的。維度可以互相轉換。比如 年齡原本是數值型的維度，但是可以通過對年齡的劃分，將其分類為小孩、青年、老年三個年齡段，此時就轉換為文本維度。
1.箱線圖
箱線圖壹般人了解的不多， 它能準確地反映數據維度的離散（最大數、最小數、中位數、四分數）情況。凡是離散的數據都適用箱線圖。
下圖就是箱線圖的典型應用。線的上下兩端表示某組數據的最大值和最小值。箱的上下兩端表示這組數據中排在前25%位置和75%位置的數值。箱中間的橫線表示中位數。
2.關系圖
展現 事物相關性和關聯性的圖表 ，比如 社交關系鏈、品牌傳播、或者某種信息的流動 。
有壹條微博，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，以此為基礎可以繪制出壹幅發散的網狀圖，分析病毒營銷的過程。關系圖依賴大量的數據，它本身沒有維度的概念。
3.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，那應該怎麽辦? 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 。
下圖中 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。用矩形樹圖則輕輕松松。
電子商務、產品銷售等涉及大量品類的分析，都可以用到矩形樹圖。
4.桑基圖
比較冷門的圖表，它常表示信息的變化和流動狀態。
5.0 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 ，妳也可以認為它是 桑基圖的簡化版。 轉化率也可以用幾組數字表示，不壹定做成漏鬥圖。
可讀性**
圖表的 首要功能是解釋 ，而不是設計，尤其大部分圖表都會落入到 過度設計 的陷阱。
客觀性
數據的解讀因為每個人的觀點和視角不同，可以呈現諸多的結果。這也是我們常說統計學會撒謊的原因。
下圖是壹張銷售額柱形圖，看來銷售額沒有啥特大變化嘛。
換另外壹種圖表展示。就看到了變化的增長趨勢。
實際上兩張圖表的數據沒有任何差異，為什麽呢？ 區別只在坐標軸。第壹張圖的Y坐標軸起始為0，第二張圖起始是2.45 。第二張是截取了部分的柱形圖。
統壹性
如果圖表整體顏色是冷色調，那麽就不要再加入暖色。
如果圖表文字是雅黑，就不要再加入宋體。
如果某地區數據，用了柱形圖對比，其他地區也遵循柱形圖樣式。
如果某圖表，女性使用紅色，男性使用藍色，那麽這壹規範應該在所有圖表體現。除了顏色，其他設計元素同理。
如果有多張圖表，圖表元素應該統壹，如標題、坐標軸刻度、坐標軸位置等。
用戶為啥會有「將數據轉化成圖表」的需求？
最終的答案壹定是回歸到 企業管理的「第壹性原理」——開源節流 。企業需要 數據去分析如何才能節省更多錢，如何才能賺更多錢。 未來的 BI 的產品不能將自己定位為「工具」，而是應該定位為「服務」。
1.0 從流程來看，探索性可視化是這樣的：
此類可視化集中在圖表的微觀功能上 ，像 輔助線、預警、各種圖表類型 等。
2.0 解釋性可視化需求
壹般集中在完成了數據探索，並且 形成壹定數據洞察後的 story-telling 場景 。大家在網上看到的壹些「 壹張圖搞懂 XXX 」、「壹張圖了解 XXX」就屬於解釋性可視化 。
此類集中在整體的圖表可視化上，比如將多個圖表組合起來， 制作成壹份報告或者故事版，所以會提供類似標題編輯器、排版編輯器等功能 。目前市面上的 BI 產品，像網易有數、BDP、Tableau、PowerBI 都是采取這種模式
1. 這種偏業務型的產品框架，並不太適合國內市場 。
因為這類產品面向的用戶基本上是專業用戶（數據分析師），而忽略了壹個事實—— 大部分中國企業並沒有設立專門的數據分析崗位 。有能力配備數據分析師的企業壹般都是中大型企業，他們付費能力可能比較強，但是也意味著用戶量會較少。
專業用戶對應的是數據分析師，而 半專業用戶則對應的是類似財務、銷售、HR 等，在業務上專業但數據分析上不專業的用戶。這類用戶的 日常工作壹般集中在解釋性可視化上面，比如年終總結、年度規劃、每月匯報 中都需要利用到數據可視化。這類用戶的流程是這樣的：
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用戶導入數據，無需太復雜的操作，即可直接生成圖表。 存在問題：
可視化的理解： 信息可視化就是用圖形正確的表現復雜的信息和邏輯關系 ，
?通過圖片特有的美觀和趣味性，吸引讀者 ?通過最優表現形式，使內容更易懂
?拉近讀者與產品的距離，提升品牌認知度
作品壹：安全產品首頁展示
創作靈感：從需求文檔中看到這些子產品名字有禦前衛、八卦陣、禦城河……當時就覺得非常有意思，腦海中立刻浮現出壹個古城的畫面，古城周圍有士兵、有八卦 陣、有禦城河等。跟視覺設計師表達這個想法後大家壹拍即合，最終產出了這個方案。 中間的城樓最開始是紅色的，有點太搶眼，為了避免喧賓奪主又體現出數據被 保護的感覺，就把它改成了這種半透明的、很數據化的虛擬感覺 。
作品二：產品結構圖
創作靈感：通過競品分析發現國內外同行在這方面都非常下功夫，所以我們也要力求用壹張圖來把產品結構和關系描述清楚。下篇文章會講具體的設計過程。
作品三：使用流程示意圖
創作靈感：產品經理給出的這個圖很嚴謹，但是對於用戶來說理解起來比較困難，因此先用線框圖把它簡化為單向的流程圖，但這樣又不夠美觀和直觀。心靈手巧的視覺設計師經過圖形的美化，巧妙解決了這個問題。
修改中（局部）：
改良後：
作品四：方案描述示意圖
也是先梳理信息邏輯，用更易懂的方式去表現，再通過視覺設計師美化。
改良圖：
把壹件事情做好，首先要知道做好的標準是什麽。把這些失敗的作品放到壹起，就可以大概得出失敗的原因是什麽，而好的標準又是什麽。
[圖片上傳失敗...(image-cf4898-1556103840928)]
從表現形式的角度“信息圖表”作為視覺工具應包括以下六類：圖表、圖解、圖形、表格、地圖、列表。
按照形式特點我們常把圖表分為關系流程圖、敘事插圖型、樹型結構圖、時間分布類及空間解構類五種類型。
1、關系流程類圖表
2、敘事插圖型圖表
敘事性圖表就是強調時間維度，並隨著時間的推移，信息也不斷有變化的圖表。
3、樹狀結構示意圖
把繁復的數據通過分支梳理的方式表達清楚。運用分組，每組再次分類的主體框架表示主從結構。
4、時間表述類示意圖
時間表述類示意圖只要以時間軸為中心加入文字數據即可。從設計的角度來看，將主題融入圖形設計中，挑選重要事件點解讀，就可以使畫面精美，加深理解力度。
5、空間結構類示意圖
運用設計語言把繁雜結構模型化、虛擬化是空間結構示意圖存在的意義
這個流程需要協作完成， 數據需要篩選和整理 ，精準是首要條件 ， 其次是梳理。找出出主線邏輯 ，篩選次要內容從而進行精心的設計。
1、基礎圖形創意
柱狀圖和餅狀圖是最常用的兩種基礎圖形，但是簡單的幾何形態很難給人設計感。 對基礎圖形的創意來突出設計主題 ，就可以取得壹舉多得、事半功倍的效果
上面圖片中左右的內容是完全壹致的，但右圖即使讀者不詳細關註也可心領神會。
2、高吸引度與視覺亮點
從傳統網頁到社交微博，用戶對信息的瀏覽速度也越來越快，高吸引度便是最寶貴的財富點。
3、畫面簡潔明了
4.象征圖示
在設計的上要註重保持風格的統壹，這樣才能讓人視覺連貫、賞心悅目。
1、餅圖順序不當
餅圖是壹種非常簡單的可視化工具，但他們卻常常過於復雜。份額應該直觀排序，而且不要超過5個細分。有兩種排序方法都可以讓妳的讀者迅速抓取最多的重要信息
方法壹：將份額最大的那部分放在12點方向，逆時針放置第二大份額的部分，以此類推。
方法二： 最大部分放在12點，然後順時針放置
2、在線狀圖中使用虛線
虛線會讓人分心，而是用實線搭配合適的顏色更容易彼此區分
3、數據擺放不直觀
妳的內容應該符合邏輯並於直觀的方式引導讀者閱讀數據。對類目進行按字母，次數或數值大小進行排序
4、數據模糊化
確保數據不會因為設計而丟失或被覆蓋。例如在面積圖中使用透明效果來確保用戶可以看到全部數據
5、耗費讀者更多的精力
要通過輔助的圖形元素來使數據更易於理解，比如在散點圖中增加趨勢線
6、錯誤呈現數據
確保任何呈現都是準確的，比如，氣泡圖的大小應該跟數值壹樣，不要隨便標註
7、在熱圖中使用不同顏色
壹些顏色比其他顏色突出，賦予了數據不必要的重元素。反而妳應該使用單壹顏色，然後通過顏色的深淺來表達
8、柱狀過寬或過窄
柱子與柱子之間的間隔最好調整為寬的1/2
9、數據對比困難
對比是呈現差異的有效方式，但如果妳的讀者不易對比時，效果就大打折扣了。確保數據的呈現方式壹致，可以讓妳的讀者對比
10、使用三維圖
盡管這些圖看來讓人振奮，但3D圖也容易分散預期和擾亂數據，堅持2D是王道
數值可視化的本質就是用各種視覺屬性來表達數據值的大小。視覺屬性有這麽幾類：位置、長短、面積、顏色。對應視覺設計的點，線、面和色值。
其可視化的核心思想在於根據上下文用擬物的方式，將其與我們現世界中數值的事物聯系在壹起。
如果是奔跑的速度15km/h，那麽可以畫壹個運動員跑步的圖來表達這個數字。如果是奔跑的速度70km/h，那麽就可以畫壹只獵豹奔跑，通過模糊的背景來表達奔跑的速度快。如果要描述山的高度5km，就可以畫以座聳入雲霄的山，給人壹種高山的直觀形象，更多的創意設計都可以圍繞想象展開
汽車行駛的速度，分為慢速、中等和超速，如下左圖所示。在表達評價信息時，妳需要根據背景 展開聯想 。比如說：降水量50毫米，我們可能想象到的就是用壹個試管接了50毫米深的水。
壹維表格如下圖所示，數據表格中只有壹行或者壹列數據。我們需要對數據可視化的目標進行分析，跟進目標可將數據分為以下幾類:
?強調絕對數值的數據；
?強調趨勢的數據；
?百分比數據；
?不同類型的數據。
3.1.1 柱狀圖
收入10000元的就是收入5000元的2倍，GDP壹萬億就是五千億的兩倍，這種數據稱之為等比數據。柱狀圖的閱讀者壹般視覺會被柱子本身所吸引，不會去註意縱軸的起點，用戶往往會默認柱子的長度代表絕對數值的大小。所以柱狀圖的縱軸的起點必須從零開始。
3.1.2 直方圖
直方圖數據本質的區別在於表達 連續的區間上數量的分布 。統計學中，直方圖的縱軸要求是計數數據，也就是說，直方圖是用於統計某個區間內的對象個數。
3.1.3 柱狀圖變式：條形圖
條形圖還有壹個很大的排版優勢，能將文字和條形在壹側顯示，能夠對分類附加說明。在中國，如果不是因為排版的原因，請慎用這種橫向的條形圖。
3.1.4 柱狀圖變式：計數條形圖
3.1.5 柱狀圖變式：徑向柱狀圖、徑向條形圖、螺旋圖
為了適應排版的區域，或者增加圖形的趣味性，會對柱形圖進行扭曲變形。
3.1.6 柱形圖變式：用擬物代替柱子
在平面設計，海報宣傳頁面中，壹般會添加擬物的元素，使得數據的表達更加生動。其 基本的思路都是圍繞著數據主體展開聯想，用擬物的對象代替柱子 。
示例1 ：如果描述的是足球相關的內容，那麽可以用踢球的形象代替柱子。
示例2 ：如果描述的是星體相關的內容，那麽可以用星體的形象代替柱子。
示例3 ：如果描述的是男女差異，那麽可以用男女的形象代替柱子。
示例4 ：如果是抽煙相關的數據，正好用煙頭的形狀代替柱子。
示例5 ：如果是山的高度，那麽可以用山的形態。
3.1.7 柱形圖變式：按某些維度展開重組設計
上壹節中，用擬物代替柱子的思路仍然是在柱狀圖的框架下的。但是很多時候，甚至可以拋開柱狀圖的束縛，根據關鍵詞展開聯想。在聯想的過程中，我們只需要記住第壹章中提到的數據可視化的本質：通過位置、長短、大小、顏色四個視覺元素來表示數據大小。
示例2 ：城市和省份PM2.5值（假設數據）
這種數據只能以地點為關鍵詞展開，以地圖的方式呈現 。
PM2.5是壹個沒有形象的概念，所以可視化的時候，不太可能在PM2.5上面展開。 那麽這種數據只能以地點為關鍵詞展開，以地圖的方式呈現 。
省份在地圖上本身就是壹個形狀大小固定的面，可以通過顏色熱力圖來表示數值（下圖，左）。
示例3 ：各網站訪問量
例4 ：遷徙地圖
單個城市的遷徙圖的數據原型仍然是壹維數組。以地圖為維度展開設計時，需要表達的是各個城市與北京的連線。連線的長短信息已經被城市到北京的距離所用，於是只能用連線的顏色來表示數值。
3.2 強調趨勢的數據
3.2.2 折線圖的變式：曲線圖
3.2.3 折線圖的變式：均線圖
3.2.4 折線圖的變式：面積圖
3.2.5 折線圖的變式：股指走勢圖
壹般來說，百分比的數據使用餅圖（或環形圖）的方式表達，這是最常規的。
環形圖與餅圖不同點在於環形圖可以將主題與圖更好地融合。
3.3.2 餅圖變式：將餅形轉化成對象擬物形態。
示例壹 ：如果是描述人體的成分，那麽可視化可以圍繞人形展開，將餅的形狀變成人的形狀。
示例二 ：如果妳想描述各類行業人群占比，那麽妳可以考慮畫出100個人，各類行業的人用不用樣式的圖形，如左下圖所示；而當妳想描述各類槍殺案件槍支的來源，下右圖所示。
STEP1：確定表意正確
“正確”是信息圖最基本的要求，所以這裏首先要確保信息圖的內容是正確的。
對於業務比較復雜難理解的產品，可以讓產品經理先根據自己的理解畫壹個圖，設計師和產品經理進行溝通，確認雙方的理解是壹致的。
《淘寶技術這十年》裏有壹句話說的好“好的架構圖充滿美感”。淘寶工程師用十年的時間證明了這件事。而其實不僅是技術架構圖，好的流程圖、結構圖、信息圖 等都充滿美感。
怎樣優化信息圖的表達形式呢？如果是壹個邏輯比較復雜的結構圖，可以這樣：
雖然邏輯沒有錯誤，但是箭頭有交叉，看起來不美