图表在比较各种各样的数据时很有用.条形图适合用来显示什么类型的数据
除了柱状图、条形图、折线图、饼图等常用图表之外，还有数据地图、瀑布图和散点图，旭日图，漏斗图等等。一起了解下不同图表的使用场景、优劣势！
1.柱状图
适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。
优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。
劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
延伸图表：堆积柱状图、百分比堆积柱状图
不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。
2.条形图
适用场景：显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用；
优势：每个条都清晰表示数据，直观；
延伸图表：堆积条形图、百分比堆积条形图
3.折线图
适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。
优势：容易反应出数据变化的趋势。
4.各种数据地图（一共有6种类型）
适用场景：适用于有空间位置的数据集；
优劣势：特殊状况下使用，涉及行政区域；
（1）行政地图（面积图）
（2）行政地图（气泡图）
（3）地图图表（根据经纬度，可做区域、全国甚至全球地图）：点状图
（4）地图图表：热力图
（5）地图图表：散点图
（6）地图图表：地图+柱状/饼图/条形
5.饼图（环图）
适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。
优势：明确显示数据的比例情况，尤其合适渠道来源等场景。
劣势：肉眼对面积大小不敏感。
6.雷达图
适用场景：雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序，数据点一般6个左右，太多的话辨别起来有困难。
优势：主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。
劣势：理解成本较高。
7.漏斗图
适用场景：漏斗图适用于业务流程多的流程分析，显示各流程的转化率。
优势:在网站分析中，通常用于转化率比较，它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率，能够直观地发现和说明问题所在。
劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。
8.词云
适用场景： 显示词频，可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。
优势：很酷炫、很直观的图表。劣势：使用场景单一，一般用来做词频。
9.散点图
适用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似XY轴，判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。
优势：对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是最佳图表类型。
劣势：在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。
延伸图表：气泡图（调整尺寸大小就成气泡图了）
10.面积图
适用场景：强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。
延伸图表：堆积面积图、百分比堆积面积图还可以显示部分与整体之间（或者几个数据变量之间）的关系。
11.指标卡
适用场景：显示某个数据结果&同环比数据。
优势：适用场景很多，很直观告诉看图者数据的最终结果，一般是昨天、上周等，还可以看不同时间维度的同环比情况。
劣势：只是单一的数据展示，最多有同环比，但是不能对比其他数据。
12.计量图
适用场景：一般用来显示项目的完成进度。
优势：很直观展示项目的进度情况，类似于进度条。
劣势：表达效果很明确，数据场景比较单一。
13.瀑布图
适用场景：采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系，最终展示一个累计值。
优势：展示两个数据点之间的演变过程，还可以展示数据是如何累计的。
劣势：没有柱状图、条形图的使用场景多。
14.桑基图
适用场景：一种特定类型的流程图，始末端的分支宽度总各相等，一个数据从始至终的流程很清晰，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。
15.旭日图
适用场景：旭日图可以表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况，旭日图能便于细分溯源分析数据，真正了解数据的具体构成。
优势：分层看数据很直观，逐层下钻看数据。
16.双轴图
适用场景：柱状图+折线图的结合，适用情况很多，数据走势、数据同环比对比等情况都能适用。
优势：特别通用，是柱状图+折线图的结合，图表很直观。
劣势：这个好像没什么劣势，个人感觉。
所有的数据图表均来自BDP个人版~~~图表综合效果如下：
条形图
1、适用场景：用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。适用于枚举的数据，比如地域之间的关系，数据没有必然的连续性。
2、优势：利用条状的长度，反映数据的差异，肉眼对长短差异很敏感，数据更加直观。
3、劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
（BDP中黑色背景下的条形图）
（BDP中白色背景下的条形图）
4、延伸图表：堆积条形图、百分比堆积条形图，不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。
（BDP中的堆积条形图）
（BDP中的百分比堆积条形图）
各条形图均来自数据工具BDP个人版，大家可以去试下~~~
图表在比较各种各样的数据时很有用。 条形图适合用来显示什么类型的数据? （10 分）
A.确定一组数据里每个元素出现的频率
B.展现一个数量级的变化
C.比较一个整体的不同部分
D.比较不同组的数据
E.显示包含 10 个或以下条目的数据
E
条形图
适用场景：显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用；
优势：每个条都清晰表示数据，直观；
饼图和条形图（也叫柱状图）是大家进行数据可视化分析时最常用的图表，这两个图表应该是我们进行数据展示时最先想到的图表。而从两种图表的使用上的也有很多人存在疑惑，什么时候应该用饼图？什么时候应该用条形图？
我们先看看两种图表的特点
饼图
- 用于强调各项数据占总体的占比，强调个体和整体的比较。
条形图
- 用于比较各组数据的差异性，强调进行个体间的比较。
- 下面我们用DataViz可视化数据分析软件根据具体的例子来看看两种图表如何进行选择？
- 比如我们要对顾客喜欢购买的水果进行分析，了解哪些水果比较受欢迎，各种水果销售的情况，那么使用饼图得到的分析结果如下：
- 同样的数据，使用条形图的分析结果如下
- 我们从两种结果图表看出，同样是进行对比分析，由于饼图是按扇形面积进行比较，当面积区别不明显时，很难区分出来，另外饼图只能显示百分比，不能显示更加精细的结果。而使用条形图后，由于人眼对高度更加敏感，可以很容易的进行比较，也能知道各种水果具体销售的数量。
- 所以的进行数据可视化分析时，我们通常应该用条形图来替代饼图，以提高图表的可读性。
- 总结来看，
一般情况下进行对比分析的时候，应该优先选择条形图，因为条形图视觉更直接。
如果明确想分析某个部分占整体的百分比，这个时候使用饼图最适合。
- DataViz中有上百种图表，并且各个图表都有很多的示例，大家可以进行参考和学习。
但是饼图有其特有的使用场景，那就是当我们要想通过图表来反映部分占整体的百分比的时候，这时候使用饼图是最适当的场景。比如需要分析职工中男女比例的场合，如下图
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