在工作中会发现很多人在做图表的时候，最容易出现错误的地方不是在对数据的处理上，而是在对图表的选择上。图表种类如此之多，什么场景下用什么图表展示最合适，确实是一个难题， 一旦用了不合适的图表来表达数据，反而会“事倍功半”。

废话不多说，想解决这个难题，就来跟我看下在日常工作中，会常用到的6种类型的可视化图表，针对这些图表，我都列举了相应的适用场景和例举图表，内容很干，记得收藏备用。

1、占比类型

在有关比例的可视化中，我们主要对 每一部分的大小占总数的百分比 感兴趣，占比可以显示部分和整体的关系，比如：

• 公司某款产品的销售额占总销售额的超过30%
• 5月份，A产品的销售量占公司总销售量的首位
• 2001年客户市场份额少于整个行业的10%

你的主题中只要包括如下词汇如： 占比、总数百分比、占百分比多少 等字样时，可以肯定你是在制作一个部分和整体的关系图表。

公司人员学历构成

市场份额占比

入选影片占比

2、比较与排序类型

人们习惯于对比和排序，我们需要比较类别间的 大小、高低 ，它们是相同的，还是比其它类别 多或少 ？

• 2020年公司内所有部门的绩效排名
• 这个季度草莓奶茶和蜜桃奶茶的销量高低
• 2021年一季度中国的 GDP 和美国 GDP 的增速对比

我们可以从 排名、大于、小于、高于、低于、相同 之类的词汇中找到类别比较的线索。

华东、华北地区销量对比

TOP10 车型

3、时间趋势类型

时间序列数据无处不在，我们通过时间序列数据来观察这些事物是如何变化的。例如：

• 近6个月的股价变动
• 过去5年我司的盈利状况
• 过去10年的薪资水平均处于一个小幅增长的态势
• 21世纪的前20年，中国的贫困人口占总人口的比例持续降低
• 利率在过去的7个季度中上下波动

时间序列对比关系的触发词有：变化、增长、下降、减少、波动等，常见模式如下：

• 趋势性：数据随时间变化的呈整体 上升 或 下降 的趋势
• 季节性：数据在每年的特定季度、月份、周、日的数据 波动
• 周期性：数据存在不固定频率的 上升和下降 时，表示该序列有 周期性 ，通常与商业活动有关

2006 年到 2012 年的居民消费支出趋势

2020年上半年品类销售走势

4、频率分布类型

这种对比关系表示有多少个项目或类别符合一个数字发展的范围，比如：

• 1500 多个景点的中差评率分布
• 我司有多少员工的月薪超过 5 万元，有多少员工的月薪处于 3-5 万元之间，有多少员工的月薪在 1-3 万元区间等。
• 有多少员工的年龄小于 25 岁，25-30 员工人数有多少、超过 30 岁的员工人数有多少等。
• 我司 10 月份的客户订单金额主要集中在 20 万-30 万元之间；
• 多数客户订单的交付时长在 4-6 周之间；

这种对比关系的关键词包括：x 到 y 的范围，密度，频率，分布等。

男女年龄分布情况/人口金字塔

学生各科考试成绩分布情况

5、位置分布

位置分布是根据地理位置数据，通过地图展示不同分布特征，比如：

• 各个国家的产品出口目的地
• 全国排名前300的学校地区分布
• 全国各省份的销售额情况
• 国家/地区的各个区域的库存
• 江苏省各城市的房价情况

流向地图多应用于区际贸易、交通流向、人口迁移、购物消费行为、通讯信息流动、航空线路等场景

湖北省除武汉外新冠肺炎确诊病例

各航空公司的飞行计划

6、相关性

人们总是在找事物之间的相关性，统计学就是要寻找数据之间的关系。

相关性对比关系展示两个或多个变量之间的关系，比如：

• 人的身高和体重之间的关系
• 产品价格会影响销售额吗
• 天气和冰淇淋的销量有关系吗

当你的主题包括 与什么相关，随什么增长，随什么减退，根据什么变化， 或者 不随什么增长 等，那么就可以断定是一个相关性对比关系。

身高与体重的关系

流量来源分析