上图为传统的excel 报表，看这 单纯的数据展示不仅十分枯燥无味，而且不能直观体现数据间的关系，让人抓不住重点。但与合适的图形结合，不仅能够让复杂的统计数字简单化、形象化，还能给读者一种视觉的享受。

今天，就让我们根据 灯果可视化 来解读一下各类统计图的使用场景以及优缺点。 它 是新一代人工智能数据可视化软件，内置丰富的大屏模板，可视化编辑操作，无需任何经验就可以创建属于你自己的大屏。

一、 饼图

适用场景：展示数据分布情况，比如：某一时期各个行业的销售占比。

优点： 直观显示各项占总体的占比，分布情况，强调整体与个体间的比较。

局限：分类过多，则扇形越小，无法展现图表。

相似图表：

· 圈饼图和南丁格尔图，只是普通饼图的不同表现形式。

二、折线图

适用场景：以线条来动态展示各个时间段的数值，通过折线的趋势变化，反映出销售额变化情况。

优点： 直观反映数据变化趋势

局限：无序的类别无法展示数据特点。

相似图表：

· 折点曲线和平滑曲线图，只是折线样式不同，用来展示数据趋势。

三、柱状图

适用场景：以柱子的高度用来比较两个或以上数值之间的差异。

优点：人眼对高度较敏感，直观各组数据差异性，强调个体与个体之间的比较。

局限：分类过多则无法展示数据特点。

相似图表：

堆叠 图：系列堆积起来可以更直观看到总数和各系列分布情况。

百分比堆积柱状图：适合展示同类别的每个变量占比和分布情况。

四、条形图

适用场景：根据数量的多少绘成不同的直条，通过直条中清楚的看出各省的生产值差异。

局限：分类过多则无法展示数据特点。

相似图表：

· 堆叠条形图 图：比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。

· 交错正负轴标签：数据有正有负，将坐标轴标签分别放在坐标轴两边。比如盈亏情况、人员增减情况。

· 双向柱状图：比较同类别的正反向数值差异。比如男女占比。

五、面积图

适用场景：面积图除了可以像折线图一样表达变化趋势，还可以通过层叠的阴影面积反映差距变化。

优点：颜色的填充可以更好的突出趋势信息。

相似图表：

· 堆叠 面积图：用横向面积来展示趋势信息。只是与竖向面积图的不同展现样式。

六、气泡图

适用场景：通过气泡图，可以清晰的看出各产品在市场占有率的大小。

优点： 直观反映数据集中情况，对离散数据线性回归等曲线预测性的拟合辅助作用

局限：数据量小的时候会比较混乱。

相似图表：

· 散点气泡图：用于展示一个维度在 2 个变量之间关系，比如男女身高体重情况。

· 螺旋气泡图：一个维度按大小排列，比如收入情况。

七、漏斗图

用梯形面积表示某个环节业务量与上一个环节之间的差异。

适用：有固定流程并且环节较多的分析，可以直观地显示转化率和流失率。

局限：无序的类别或者没有流程关系的变量。

八、仪表盘图

适用场景：展现指标并分等级，用于数据预警。应用于经营数据分析、财务指标跟踪和绩效考核等方面。 局限：只适合展现数据的累计情况，不适用于数据的分布特征等。

飞线层 ：展现运动轨迹。比如人员迁移、飞机航线等。

标记层 ：用描点展现数据在区域的分布情况。

呼吸点层： 用 散点 展现数据在区域的分布情况。

柱状层： 用 柱形来 展现数据在区域的分布情况。

热力层:

以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示。

适合：可以直观清楚地看到页面上每一个区域的访客兴趣焦点。

局限：不适用于数值字段是汇总值，需要连续数值数据分布。

色块层： 用 柱形来 展现数据在区域的分布情况。

九、雷达图

适用场景：了解同类别的不同属性的综合情况，以及比较不同类别的相同属性差异。

局限：分类过多或变量过多，会比较混乱。

十、双轴图

集柱状图和线状图优势于一身，更加清晰展示数据之间的差异与变化趋势

十一、和弦图

展现矩阵中数据间相互关系和流量变化。

  局限：数据节点如果过多则不适用。

十二、词云图

展现文本信息，对出现频率较高的 “ 关键词 ” 予以视觉上的突出 , 比如用户画像的标签。

适合：在大量文本中提取关键词。

局限：不适用于数据太少或数据区分度不大的文本

十三、世界地图

世界地图内也可以设置色块层、飞线层、柱状层、呼吸点层和标记层哦 ~

每种统计图都适用于各种不同的场景，善于选择合适的统计图能够更好的展示数据。 灯果可视化中 ，可以通过设计与搭配，可以衍生出成千上万种炫酷的可视化效果，让数据更加生动！

介于篇幅，这次只是介绍了部分的组件哦~想要试用或者更详细的介绍可以登陆官网灯果可视化百度一下即可哦~快来加入我们吧