关注我，每天学习一点点，每天进步一点点！
数据可视化一直都是个热门话题，正所谓一图胜千言，很多时候，图表带给人的视觉信息比文字要更直观和好理解。
很多人都知道图表，但如果被问到，它们的特点是什么，最适用怎样的场合（数据集）？恐怕答得上来的人就不多了。有人觉得，基本图表太简单、太原始，不高端，不大气，因此追求更复杂的图表。但是，越简单的图表，越容易理解，而快速易懂地理解数据，不正是”数据可视化”的最重要目的和最高追求吗？
下面介绍几种Excel常见的图表和制作过程，首先介绍下各图表的常用场景和功能，然后在进行实战制作部分。
一、柱状图（Bar Chart）
柱状图是最常见的图表，也最容易解读。它的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。年销售额就是二维数据，”年份”和”销售额”就是它的两个维度，但只需要比较”销售额”这一个维度。
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，辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适合用中小规模的数据集。通常来说，柱状图的X轴是时间维度，用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X轴不是时间维度的情况，建议用颜色区分每根柱子，改变用户对时间趋势的关注。
二、折线图（Line Chart）数据
折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。同时它还适合多个二维数据集的比较。
三、饼图（Pie Chart）
饼图是一种应该避免使用的图表，因为肉眼对面积大小不敏感。一般情况下，总是应该用柱状图替代饼图。但是有一个例外，就是反映某个部分占整体的比重，比如贫穷人口占总人口的百分比。
四、散点图（Scatter Chart）
散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。还可以用来观察两个变量之间的关系。
五、气泡图（Bubble Chart）
气泡图是散点图的一种变体，通过每个点的面积大小，反映第三维。
六、雷达图（Radar Chart）
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（国籍就不可以排序）。但是，它有一个局限，就是数据点最多6个，否则无法辨别，因此适用场合有限。
下面我们来看看，使用Excel具体的制作图表的方法：
声明:【原创文章，若要转载，请联系作者，谢谢！】
原文作者：AI技术研习社；如有侵权，请联系管理员删除。
