在信息爆炸的时代，数据分析变得至关重要。而数据分析的图表作为数据呈现的有效方式，能帮助人们快速理解和洞察数据背后的信息。选择合适的图表类型，如同为数据穿上合适的衣服，能让其清晰、准确地表达观点，辅助决策，发现潜在的规律和趋势。掌握图表选择的技巧，无疑是提升数据分析效率的关键一步。

一、比较类图表：洞察数据差异

当需要比较不同类别、群体或时间点的数值时，比较类图表是理想的选择。这类图表能够直观地展示数据之间的高低、大小关系，帮助我们快速识别差异和突出重点。

• 柱状图/条形图：适用于比较各类指标的大小。例如，比较不同部门的业绩、不同商品的销量、不同渠道的效果等。柱状图通常用于类别较少的情况，而条形图更适合类别较多的场景。
• 堆叠柱状图：在比较总量的同时，还能展示各部分的构成。例如，分析不同地区的销售额，并同时展示每个地区不同品牌的销量占比。

二、趋势类图表：追踪数据变化

趋势类图表擅长展示数据随时间变化的规律，特别适合分析时间序列数据。通过这类图表，我们可以清晰地看到数据的增长、下降、波动等趋势，从而预测未来走向。

• 折线图：是展示趋势变化最常用的图表类型，适用于展示财务走势、网站流量变化、温度变化等连续数据的变化趋势。
• 面积图：在折线图的基础上填充面积，更强调累计量和多个系列之间的对比。
• 时序图：本质上也是时间序列图，以时间为横轴，指标值为纵轴，清晰展示数据随时间的变化。

三、构成类图表：揭示数据占比

构成类图表主要用于回答“整体由哪些部分构成？各部分比例如何？”这类问题。通过这类图表，我们可以清晰地了解各部分在整体中的重要性。

• 饼图：能够直观地展示各部分在整体中的占比，例如市场份额、预算分配等。需要注意的是，饼图不适合展示过多的类别，一般建议类别数量不超过5个。
• 环形图/圆环图：与饼图类似，但中间空心，视觉效果更简洁，同时可以展示更多信息。
• 堆叠柱状图/堆叠面积图：既能展示构成，又能展示随时间变化的趋势，是更高级的构成分析图表。

四、分布类图表：探索数据特征

分布类图表适用于分析大量连续数据的分布特征，例如数据的离散程度、集中位置、是否存在异常值等。这类图表在质量监控、成绩分析等领域应用广泛。

• 直方图：展示数据在不同区间上的频数/频率分布，例如年龄分布、收入分布等。
• 箱线图：能够显示中位数、四分位数、异常值等关键统计量，用于分析数据的分布特征和检测异常值。
• 小提琴图：在箱线图的基础上，更细致地展示数据的分布密度，提供更全面的信息。

五、相关关系类图表：发现数据关联

相关关系类图表用于探索两个或多个变量之间是否存在关联。通过这类图表，我们可以了解一个变量的变化如何影响其他变量。

• 散点图：展示两个变量之间的相关性，例如投入与产出、身高与体重等。
• 气泡图：在散点图的基础上，用气泡的大小表示第三个变量，可以展示更丰富的信息。例如，城市的人均收入（X轴）、满意度（Y轴）、人口（气泡大小）。

六、多维对比/画像类图表：全景展现数据

多维对比/画像类图表适合对同一对象的多个指标表现进行全景比较，帮助我们全面了解对象的特征。

• 雷达图（蛛网图）：用于多指标的综合比较，例如员工能力评估、部门绩效画像等。
• 组合图（柱+线等）：在一个图表中展示多种图形，例如用柱表示销量，用线表示利润率，更清晰地展示数据之间的关系。

七、流程/转化类图表：追踪数据路径

流程/转化类图表适合展示流程、阶段、转化率等信息，帮助我们了解数据的流转过程。

• 漏斗图：展示流程各环节的转化和流失，例如注册→激活→下单→复购。
• 桑基图：展示从一组节点流向另一组节点的流量，例如能源流向、用户路径等。

八、空间/地理类图表：呈现数据区域差异

空间/地理类图表适用于带有地理维度的数据，可以展示不同区域的数据差异和热点区域。

• 分级统计地图：用不同的颜色区分各地区指标的水平，例如省份的销售额。
• 地图热力图：用颜色强度显示“热点区域”，例如用户活跃的热区。

九、强度/密度类图表：可视化数据分布

强度/密度类图表适用于多维、大量数据的“冷热分布”分析，帮助我们发现数据集中区域和稀疏区域。

• 热力图（矩阵热力图）：用颜色深浅表示数值大小，常用于行为路径分析、相关性矩阵分析等。

十、特殊增减与结构变化图表

• 瀑布图：展示从起始值到最终值的分步增减过程，例如利润从收入经各项成本到净利润的分解。
• 马赛克图/帕累托图等：用于类别贡献排序、80/20分析、列联表关系等。

数据图表分析，九数云BI更专业

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总结

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