图表对于数据分析师的作用是非常强大的。

图表是展示工作成果的利器，也是分析工作的精华。

字不如表，表不如图。

大概能代表了大部分的情况。

一、工具

新手做图表常用的工具：

百度echart

优点是配色比较好看。

Excel

基本可以完成大部分图表，操作难度这三者里最大。

Power BI

图表利器，配色的话一言难尽，建议自己下载配色方案。Mac用户需要装windows虚拟机。

二、常用图表

散点图的应用貌似并没有柱形图、饼图那么常见，

但散点图往往更能从大量的无规律数据中发现规律。

我们在拿到数据后，第一件事，就是要观察数据。

散点图就可以帮助我们做这件事。

单纯的散点图

这是一张最基础的散点图。由X轴、Y轴组成了单一象限，数据在象限中按坐标轴排列。

加入回归线的散点图

为了更好的看清楚数据规律，往往会在散点图中加入回归线。

回归线可以帮助我们更好的观察数据趋势。

下面介绍集中辅助线，可以根据业务需要添加。

带折线的散点图

带水平辅助线的散点图

带辅助坐标系的散点图

有时，还会增加散点图的维度。

三维散点图

在数据种类需要区分时，需要增加数据的维度。

按男、女分类数据的散点图

散点图与其他图结合使用，可以更直观的说明问题。

散点图+地图热力图

散点图+箱线图

散点图变种：气泡图

散点图应用

举了这么多散点图应用的案例，相信大家已经对散点图的应用有了一定的了解。之后会出如何制作散点图的教程。请多多关注支持哦~

中商情报网讯：云计算作为信息技术创新服务模式的集中体现，已成为支持各行业发展的关键信息基础设施。云计算是一种以网络方式接入到一个可扩展，弹性的共享物理或虚拟资源池的服务模式，用户可以通过自服务和管理的方式来按需购买该服务。云计算用户只需要很少的管理手段或者与服务商间的交互，便能够快速完成计算资源的拓展和释放。

根据云服务提供资源的类型不同，云计算服务模式分类软件即服务（SaaS）、平台即服务（PaaS）以及基础设备即服务（IaaS）三类。

据中商产业研究院发布的《2017-2023年中国云计算市场前景及投资机会研究报告》，2016年中国云计算整体市场规模达到515亿元，整体增速为35%，高于全球平均水平。其中，公有云服务市场整体规模为170亿元，同比增长66%，预计2018年中国公有云市场将持续高速增长，2018年中国公有云市场规模将达340亿元。

数据来源：中商产业研究院整理

在2017年中国公有云IaaS市场厂商份额排行榜TOP5中，阿里云位居榜首，市场份额达到45.5%；腾讯云排名第二，市场份额为10.3%；中国电信排名第三，市场份额为7.6%，同比增长51%；位居第四的金山云，市场份额为6.5%，增长82%；AWS首次进入IaaS市场前五位，市场份额为5.4%。

数据来源：IDC、中商产业研究院整理

发展趋势

1.云安全

在2017年，人们经历了比以往更多的网络攻击。美国中央情报局遭遇Vault7黑客攻击，WannaCry勒索软件爆发，以及Equifax公司数据泄露等网络攻击都是IT行业日后将面临的威胁的例子。新技术带来的威胁也在不断变化。预计2018年个人和国家层面资助对云计算基础设施的网络攻击会有所增加。

随着网络攻击者变得更加复杂，公共机构、私营组织，以及政府部门的安全分析人员将需要更加复杂地部署全面战略，以防止未来的攻击。组织必须在安全信息和事件管理平台以及先进的恶意软件检测协议进行更多的投资和关注，以提高网络安全。云计算服务也可以在这里发挥作用。例如，托管安全服务提供商为缺乏内部专业知识的企业提供强大的外包安全服务，可以使企业更安全。

2.多云部署

多云部署允许组织在不同的云中部署复杂的工作负载，同时仍然单独管理每个云环境。这种系统增加的效率将使其成为未来一年云计算的主导力量。实际上，调研机构IDC公司预测到2018年85%以上的企业IT部门将投资并采用多云架构。

企业不想因为采用单一的云提供商的服务而陷入困境。企业可以通过采用“财富500强”已经使用的多云解决方案来大幅降低基础设施成本，每年可节省数百万美元。在多云环境中，组织可以充分利用每个云服务提供商的优势。

尽管越来越多的组织采用多云策略，但许多组织并不了解如何真正构建其数据基础架构的弹性。许多云计算架构师在设计多云架构方面感到困惑，这是因为它需要更多的云计算提供商的专业知识以及合格的迁移流程。

3.云端监控即服务

越来越多地使用混合云解决方案所带来的另一个趋势是越来越多的组织采用云监控即服务。这种技术可以监控多个供应商的服务性能，这些供应商现在将依赖于组织的IT服务交付。这些服务独立于提供者本身是很重要的。它还可以通过在监视环境中部署或安装网关来监视内部部署环境、托管数据中心，以及私有云服务。

4.遏制云成本

最近，AWS公司宣布EC2实例以秒计费。预计其竞争对手将会不甘示弱，很快公布其特定服务的定价计划。

一般来说，计算云成本是一个简单的过程。但是多云部署并不总是如此。计算多云环境中的总体的云成本是困难的，因为云计算提供商具有不同的定价计划。而且，AWS、微软和谷歌公司通过提供不同的计划和使用不同的方法来衡量/计算费用，使得计算云成本变得更加困难。

5.无服务器架构

云计算的主要优点是易于使用，以腾出额外的资源和按使用量付费的消费模式。在这个模型中，一个实例或虚拟机是额外计算资源的单位。现在一个“功能”已经成为一个更小的“使用”单位。由于无服务器计算的功能与传统的计算服务器网络不同，它需要一个更专业化的技能组合。这个关于无服务器架构的指南涵盖了IT团队准备好应对未来计算的所有方面。

将管理和扩展资源的责任放在云计算提供商上是很有成本效益的，并且会使内部IT负担沉重。随着虚拟机供应量的不断增加，开发人员无需事先付出，可以更容易地选择操作系统来启动服务器。

无服务器计算目前在公共云中可用。人们在2018年将看到无服务器计算也开始出现在私有云部署中。为了有效地使用无服务器计算，服务器和硬件供应商需要转变他们的业务模式，以便在新的虚拟、弹性和自动化云环境中保持相关性。

1.打开ppt以后先建立一个幻灯片，点击菜单栏上面的【新建幻灯片】---选择任意一个布局。

2.点击幻灯片中的图表的缩略图，这样就打开了插入图表的对话框。

3.选择一个图表的样式，然后点击确定。

4.打开了excel表格，在这个表格中输入数据，这些数据就是用于建立图表的，一开始给出了一些默认的数据，这些数据都是没用的，修改这些数据，改成需要的图标，如下图中第二幅图。

5.关闭excel，图表就自动创建了，看到这个图表就是刚才输入的那些数据建立的。

（本文内容由百度知道网友茗童贡献）

中商情报网讯：近年来，智能手机行业快速发展，大量的推广和普及，智能手机已融入人们的日常生活。

日前，IDC发布2018年第二季度日本智能手机出货量情况，数据显示，第二季度日本在2018年第二季度出货量达到717万台，同比增长0.9%。

在2018年第二季度日本智能手机市场份额情况中，排名第一的是苹果手机市场占比为34%，与2017年同期相比下降14.8%；夏普以14.8%的市场份额位居第二，夏普还推出了AQUOSSensePlus等更便宜的SIM卡免费机型，索尼以12%的市场份额排名第三，京瓷占比8.7%排在第四位，富士通以8.6%占比排名第五。

资料来源：IDC、中商产业研究院整理

在一些新闻报道和商业杂志上，会经常看到一些运用地图来分析展示商业现象，这样一种利用地图来反映和分析数据的形式叫数据地图。在商业数据分析过程中，数据地图是很直观的可视化的表达形式，比如利用地图展示各区域销售额、利润等；比如展示全国仓库分布和运输和以优化运输网络；又比如统计商场人流量及分布，用热力地图展示，指导门店分布和引流措施以及投放精准广告。

类似以上的场景，地图的展示无疑会比单纯的表格直观形象得多，作为更专业的应用，数据地图在以下方面有着广泛的分析应用。

1、人群分布

根据人口统计数据如年龄、性别、收入水平、教育程度等，在地图上对不同区域 / 社区的客户进行剖析与分类，数据分析他们的生活方式、兴趣、购物习惯等。

2、市场容量预测

在地图上分析各网点的资源投入、销售收入、产品的销售情况，预测整个市场的容量，从而将资源科学地配置到市场潜力最大的区域。

3、物流路径规划和供应链管理

比如通过这样一个数据地图，可以了解到订单的分布情况，仓储设置是否合理，分析如何优化物流路线。

4、门店选址分析

连锁门店、餐饮店铺的选址通常要考虑很多空间因素，使用地图可以将客流量、单平方容纳量等指标直观的展示，是进行市场规划的很好的方式。

分布型

这类地图的做法是根据数据的大小，在对应的区域添上不同的颜色，或者不同程度的颜色，颜色深浅反映数值大小，譬如下图。

就上图来看，目前展示的是单一维度的数据，比如全国销售额分布，如果要细分到比如陕西西安的销售额，技术上可以通过钻取获得，多粒度分析数据。

标记型

标记类地图就是起到一个位置提醒的作用，用点用图形都可以，让读者将所阅读的内容形象地与其地理位置对应起来。这样的地图本身并不反映数量信息，反映的可能是一个地点，一个流向，密集程度的分布，但是降低了数据分析的抽象性。

图表型

图表型地图是在全部或部分区域上显示一个简单的图表，如柱形图、饼图、气泡图，变相多增加一个基础维度，让数据结果一目了然。图表用于直接展示该区域的数据趋势，比较或构成关系。下图是区域地图+气泡图的结合，气泡明暗代表数值大小。图表型地图的图表不宜复杂，注意比例。复杂可采用数据钻取功能。

其他

数据地图还有其他的复杂样式，比如热力地图、自定义的区域地图。

综合运用型

这种做法对以上地图形式进行综合运用，加入动态地图、动态图表，或者与其他图表结合构成一个可视化的大屏。

当你走在大街上，总会看到一两家餐饮店正在装修，你可能以为市场很繁荣，其实话外音是又有两家餐饮店倒闭了，餐饮的淘汰赛已经启动加速度。据统计，2016年全国餐饮收入35799亿元，同比增长10.8%，同比增长11.2%。与此同时，餐饮业的月倒闭率高达10%，年复合倒闭率超100%，年度能实现赢利的只有20%，北上广深更是半年倒闭16万家餐厅，从2006年至今，餐饮品牌中50%已经阵亡。

回想十几年前，夫妻俩随便开个面条店，每年几十万收入是妥妥的，为什么现在做餐饮变得这么难、这么残酷呢？

餐饮业的一个重要特点是要有特色，而特色最主要来自于创新。餐饮业不是没有创新，而是创新过分了。对比外国餐饮的变化，中国人吃喝上的创新简直是登峰造极。几千年餐饮历史让各种煎炒炖炸煮花样百出，对于当今的我们来说在菜式的创新方面可以发挥的空间越来越小。在创新这方面着力，投入产出比已经越来越低。现在很多餐饮从业者认为菜式的创新是企业生存的重中之重，整天绞尽脑汁地要创新菜式。其实我觉得最重要的不是创新，而是把已有的菜式做好、做精、做成精品。并不是创新菜就好吃，消费者图新奇可能吃一次，但如果不好吃，或口味一般般，就算是创新菜也会迅速消失在众多菜品当中。这就是很多特色店才开始时热闹兴旺，可没两个月就偃旗息鼓门可罗雀的原因。留住消费者的，让消费者成为忠实粉丝的，不是新奇，不是创新，而是美味、情怀和专注。

寿司之神小野二郎做寿司几十年，也没什么创新，不是今天这个花样，明天那个花样，而是专注做寿司做到极致，就能成就品牌，让大批消费者成为粉丝。很多日本人大老远跑到小野二郎的店里，等上半天，花掉400美金，只吃十分钟。但他们却无怨无悔，并且愿意下次再来。这个事例正反映了消费者对工匠精神的认可和期待。弘扬工匠精神，这是当前餐饮业从业者需要重点关注的问题。试问，有几个店铺能在一个或几个菜式上能像他那样精益求精几十年的呢？

近年来，资本大举进军餐饮业，好像一夜之间资本发现餐饮业里有利可图，纷纷杀入，连肉夹馍、蒸饺也能融资千万，搞得餐饮业里血腥一片。大资本入驻，利用充分的资源，高举高打，大打品牌，人才进驻，降维打击，升维思考，利用互联网思维和玩法冲击餐饮业。加之股市不佳，房地产徘徊，有利可图的金融产品稀缺，民间资本无处可去，再加之餐饮业门槛低，导致大量资金进入餐饮业。只要是一个不错的市口，今天一家店倒闭，不出三天，就会有下一家餐饮店开始装修。现代年轻人玩餐饮，能够打破传统思维，想法与众不同，更加贴近消费者。水货、动手吧、操场、叫个鸭子、叫了个鸡，起个餐饮店的名称都这么奇怪。互联网新玩法也层出不穷，罗辑思维的霸王餐、罗友的众筹餐厅，创新餐厅“赵小姐不等位”，金百万的互联网自助餐厅，三全鲜食的全新模式，这些都是餐饮业的新生物种。互联网餐饮平台日益壮大，美团、饿了么、零号线就像是餐饮行业的天猫、京东。可以说无论是模式、玩法、组织，都出现了全新的业态，餐饮面临着全新的大乱局。当前的餐饮业关键词是：失控、乱象、洗牌、重塑、红海、新兴业态。

商机最主要的来源，一是消费者痛点难点，二是改善性需求。从痛点难点这个角度来看，现在餐饮业已经过度发达，想吃什么就能吃什么，只要有钱，吃上过去皇帝吃的满汉全席也不是问题。在餐饮上，痛点难点已经非常少，很少有人说，吃不到什么东西很难受，必须吃到什么才罢休。绝大多数人搞餐饮不是冲着痛点和难点去的，而是冲着改善性需求去的。从改善性需求这个角度来说，现在虽然改善性需求巨大，但是众口难调，改善性需求需要市场教育，而这是一个高难度的动作。作为餐饮业从业者，怎么引领消费者的改善需要，让消费者自觉自愿买你家店的菜品，这是一个长期和艰巨的工作。而意识到这一点的从业者非常少，能做到的就更少了。

菜式的创新已经过分，但商业模式的创新却处于极少开发的状态。对于一般创业者来说，往往注重前者，却不注重后者。随着互联网经济的发展，传统的餐饮门店模式受到了极大的冲击，急需以互联网思维创新餐饮模式积极应对。互联网环境下的商业模式可以从业务模式、渠道模式、组织模式、赢利模式等方面深度开掘。比如怎么经营粉丝忠诚度、怎么通过互联网进行品牌宣传、怎么做好社群、怎么做好用户教育、怎么通过互联网增强用户体验、怎么利用大资金玩法等等，这些都是需要餐饮业者需要重点考虑的。

餐饮的核心价值体现在品牌上，目前市面上的餐饮品牌极多，如果是门店单店模式，只能在极小的范围内有一定品牌。如果要做连锁，又需要极大的投入，这不是一般企业能行的。全国知名的大品牌，都是经营多年，投入巨资，积极推广运营打造出来的。由于餐饮品牌涉及到的环节很多，人员素质参差不齐，所以，极易在运营过程中出岔子。比如前期的倩江南、肯德基、小肥羊，近期的海底捞等品牌，都出现了这样那样的问题。

只有提升餐饮的价值才能提升价格，而餐饮产品本身的价值是有限的，而附加值则是向上无边界的。只有在附加值上做文章，才能让餐饮打出品牌，卖出高价。这里的附加值是指，服务、品牌、口碑、概念、情怀、故事、氛围等等方面带来的价值。海底捞之所以成功，不是因为火锅好吃，而是因为服务到位。普通商家很难在服务上下功夫，满足于为客户做好就餐期间的端茶递水，殊不知，这种服务只是餐饮店服务的应有责任，做到了这些，对消费者来说会认为这非常正常，不会给这家店加分，更不会形成口碑传播点，也很难提升餐饮店的价值。有几家餐饮企业在客户就餐结束后进行回访的？有几家餐饮店能记住客户名字的？有哪家餐饮店知道客户饮食禁忌的？又有哪家能对每位客户进行分析的？餐饮店在大打价格战、特色战、品质战的时候，又有哪家能打好服务战的？其它的方面，更是鲜有涉及，就算是涉及也不过是蜻蜓点水，难以形成价值增长点。

互联网时代对门店的经营产生了严重的挑战，很多人懒得出门，通过外卖点餐即可。通过多年的市场教育，很多人已经逐渐养成了点外卖的习惯，这已经是一种生活方式。而点外卖的时候，看不到门店，不能到店体验服务和环境，这使得装潢考究的店堂、气氛温馨的环境和高档的服务难以转化为消费者的优良消费体验，这么大的投入，却没能带来消费体验的大幅提升，投入产出比反而大幅减弱。而且这些豪华装修、大面积店堂、众多服务人员在互联网时代不仅不是优势，反而成为严重的劣势，因为装潢费、租金、人员工资占据了很高的成本比例。同样是酸汤肥牛，小店20多块就能让利润率达到50%，而对于大店铺来说，如果卖20多块还得亏损。消费者当然选择价廉物美的。而且外卖的盛行，消费者选择面更广，甚至挑花了眼。点一点就换一个商家，再点一点出现了眼光缭乱的菜品。这很容易让消费者选择困难症大爆发，最终选了一个网上比较价廉物美的菜品。这样一来，很多客户从线上就被吸走，根本不用到店铺里点餐。现在和未来，考验餐饮商家的是如何从网上吸引消费者，通过网络提升消费体验，从网民角度把握消费者心理，而这些对于餐饮从业来说都是一个全新的话题。

最近在研究商超零售的数据分析，有不少干货和想法可分享。此前，一直注重店铺管理、商品库存管理、财务绩效管理的数据分析。后来发现，无论是零售商铺的选址，还是百货商场的招商营运，都有不少需要运用到数据管理思维的地方。

店铺选址前或者招商营运前都要进行市场调研，小规模的店家可能会说，我照自己的经验，观测人流量以及周边店铺的经营情况来判断，这样的方法确实是有迹可寻。但是，店铺不是放着让你来选的，店铺商也是需要去谈的，甚至对于那些成体系的，每年都在扩张的一些企业，必须需要一套成体系的数据分析方法论来指导。

一、市场调研的要点

1、着重于项目周边状况调查，如：业态布局、购买力等；

2、网点及竞争对手调研的要点

3、收集品牌资源，是否符合定位，有无可备选方案，效益最大化；

针对选址，

可采用常用的SWOT分析模型，分析内部环境以及外部环境的优劣势；而后采用3C模型（Company商铺，Customer顾客，Competitor 竞争者）对开店的选址分析；看附近1小时经济圈、2小时经济圈、3小时经济圈的覆盖范围。

而正式营运之后，最主要关注的就是客流量。

传统零售的数据是基于交易客流，基本等同于俗称的会员。商超里面的客流其实分为交易客流、返店客流、进店客流、到达客流、潜在客流。这里最容易获取的就是交易客流，因为企业现有的CRM系统或者收银系统基本都能涵盖这部分客流。怎么得顾客数据？这就要建立一整套的全顾客全消费行为管理的客流分析系统。

客流数据分析建模

二、如何去经营分析？

经营分析是指商业运营管理者通过数据采集并运用统计、分析、图表呈现等方式，对商场整体经营情况进行深入解析。

确定这样一个流程后，经营分析按照时间划分一般分为日、周、月以及一些关键时期，比如活动、法定节假日等等。形式以经营报表为主。

大体分析内容

经营分析的指标解析

做好全百货的经营分析要发挥主观能动性，有了数据和图表，要做好经营分析，还要发挥人的主观能动性，营运人员需根据数据和图表阐述现象并提出相关建议，加强与店铺、品牌负责人的沟通和联系，充分了解店铺的经营现状。

三、关于品牌店铺活动的分析

经营分析案例分享及关注点（日经营分析）

以上每日的客流与销售趋势图，需要关注波动趋势、波动周期和波动异常。比如波峰大多是重大节假日或企划活动，或者特殊事件。

店铺活动分析

活动前期搭建好相关指标，收集活动数据，实时监测分析。

至于如何搭建这样的分析体系，譬如以上用finereport搭建的活动监测模板，这里不多赘述。前提需要明确分析的指标，之后就是数据收集、整合、分析、展现的额工作啦~

中商情报网讯：2018上半年中国GDP以6.8%速度保持高速增长，这也是中国经济增速连续12个季度保持在6.7—6.9%区间，城镇居民家庭人均可支配收入较上年增长8.7%；近30年我国国内旅游人次增长了近20倍，旅游消费活动将有利于推动箱包市场不断发展壮大。另一方面，电子商务、互联网+的商业创新模式正在深刻影响传统制造业，箱包网销近年来的增长速度很快。箱包行业是一个充满朝气的快速消费性行业，市场发展前景看好。

中国箱包市场规模

随着中国居民可支配收入增长、国内、境外的旅游需求崛起，箱包行业也将保持良好增长趋势。近六年，我国包袋市场规模（不含行李箱）不断增长，从2012年的1129亿元增长至2017年的1640亿元，年均复合增长率为7.8%。中国包袋市场2017年整体规模约1640亿元，相较于上年同期规模增长了6.8%。

数据来源：中商产业研究院整理

从包袋市场产品结构看，2012-2017年包袋类份额相对稳定，斜挎包占比下降相对较多。手包钱包市场规模依然占据包袋市场半壁江山，2017年手包钱包市场规模达717亿元，斜挎包和双肩包的规模不相上下，分别为286亿和278亿。另外，2017年商务包市场规模为239亿元。

数据来源：中商产业研究院整理

得益于旅行以及商务出行增加带来箱包需求，行李箱成为近年来增长较快的产品。数据显示，2012年我国行李箱市场规模为220亿元，到2017年增长至350亿元，年均复合增长率为9.7%，增长十分迅速。而国内经济及旅游市场发展良好，未来行李箱市场空间巨大。

数据来源：中商产业研究院整理

中国箱包核心产品消费

2017年箱包皮具行业销售额排名前十的品类分别是：女士包袋、旅行箱、双肩背包、男士包袋、钱包、旅行袋、卡包、钥匙包、箱色配件、手机包。其中女士包袋销售额最高，达54.58亿元，位列排行榜第一。同是包袋，而男士包袋2017年的销售额仅有20.28亿元，不足女士包袋一半。其次，旅行箱2017全年销售额为34.44亿元，位居销售额排行榜第二；双肩背包排名紧随旅行箱，销售额仅与旅行箱相差0.14亿元。

近年来，我国的箱包产品出口依靠价格优势，迅速挤占欧盟、美国等国的市场份额。数据显示，2018年上半年中国出口箱包及类似容器共计153万吨，比上年同期增长0.6%。2014-2016年在历经箱包出口量不断下滑的局面后，2017年箱包整体出口开始回升，并达到五年来最高位，增速高达11.3%。

我国箱包出口金额与箱包出口量变化趋势基本保持一致，2016年箱包出口额不足250亿美元，低谷之后2017年又迅速反弹，同比增长转负为正。到2018年延续了良好的出口态势，1-6月中国出口箱包金额达130.43亿美元，比上年同期略有下降0.2%。

更多资料请参考中商产业研究院发布的《2018-2023年中国箱包行业市场前景及投融资报告》。

来自：数据观 https://shujuguan

DT时代，我们每天都会收获来自各种渠道的海量数据，它们是对我们上一步行动的反馈，但人脑消化数据的能力却是有限的——如何及时洞察数据中的涵义，就需要数据可视化工具的帮助了。然而，图表的类型非常丰富，如何做出正确的选择，达到“一图胜千言”的效果呢？

［数据的五种关系］

首先，我们需要了解，数据通常包含五种相关关系：构成、比较、趋势、分布及联系。

构成

主要关注每个部分所占整体的百分比，如果你想表达的信息包括：“份额”、“百分比”以及“预计将达到百分之多少”，这时候可以用到饼图。

比较

可以展示事物的排列顺序——是差不多，还是一个比另一个更多或更少呢？“大于”、“小于”或者“大致相当”都是比较相对关系中的关键词，这时候会首选条图。

趋势

是最常见的一种时间序列关系，关心数据如何随着时间变化而变化，每周、每月、每年的变化趋势是增长、减少、上下波动或基本不变，这时候使用线图更好地表现指标随时间呈现的趋势。

分布

是关心各数值范围内各包含了多少项目，典型的信息会包含：“集中”、“频率”与“分布”等，这时候使用柱图；同时，还可以根据地理位置数据，通过地图展示不同分布特征。

联系

主要查看两个变量之间是否表达出我们预期所要证明的模式关系，比如预期销售额可能随着折扣幅度的增长而增长，这时候可以用气泡图来展示，用于表达“与……有关”、“随……而增长”、“随……而不同”变量间的关系。

对信息中包含的5种关系，可以简单归纳如下：

构成：占总体的百分比

比较：项目的排名

趋势：如何随着时间变化

分布：项目的频率情况

联系：变量之间的关系

［图表的具体适用场景］

下面，我们具体来看一下图表特点及适用场景：

以下图表均制作于数据观

条图

条图表达比较关系，按照强调的方式可以排列任何顺序，适用于高亮Top3或Top5数据，如在零售行业中统计畅销品的销售情况就是很好的应用。它是最通用的一种图表，应在所有的图集使用中占到25%。

柱图

柱图用高度反映数据差异，用来展示有多少项目（频率）会落入一个具有一定特征的数据段中，比如分析公司人员构成是否存在老龄化现象，可以通过柱图看到25岁以下的员工有多少，25岁到35岁之间员工有多少等这种年龄的分布情况。同时，柱图还可以用来表示含有较少数据值的趋势变化关系。

分析图形有单指标柱图、多指标柱图以及堆叠柱图类型。

（1）、单指标柱图

（2）、多指标柱图

（3）、堆叠柱图

线图

线图可用来反映随时间变化而变化的关系，尤其是在趋势比单个数据点更重要的场合。

在柱图与线图的选择过程中，可以考虑数据的本质。柱图强调的是数量的级别，它更适合于表现在一小段时间里发生的事件，产量的数据很适合这个领域。线图强调的是角度的运动及图像的变换，因此展示数据的发展趋势时最好使用它，存货量就是一个很好的例子。柱图和线图的使用应占到图集看板的50%左右。

线图类型中可以有单线图，还可以在图中进行多指标趋势性比较。

（1）、单线图

（2）、多指标趋势性比较

饼图

构成比例关系时，最好使用饼图，给人一种整体的形象，可以展示每一部分所占全部的百分比，比如产品A预计销售额占到所有产品销售额的最大份额。

为了使饼图尽量发挥作用，在使用中不宜多于6种成分。人的眼睛比较习惯于按顺时针方向进行观察，所以应该讲最重要的部分放在紧靠12点钟的位置，如果没有哪一个部分比其他部分更加重要，那么就应该考虑让它们从大到小的顺序排列。

数据观除了有标准饼图，还提供中空饼图和环形饼图两种类型。

（1）、标准饼图

（2）、中空饼图

（3）、环形饼图

Attention！不适用饼图的情况

饼图是通过面积呈现数据的变化，当各指标所占比例接近时，无法直观的判断面积的大小，此时选择条图来呈现，规律就更加清晰。饼图是应最少使用的图表，在所有的陈述和报告中其使用率应少于5%。

错误的图表类型：

正确的图表类型：

气泡图

气泡图判断两个变量之间是否存在某种关系，可反映五维数据。每个气泡的不同颜色或标签，以及气泡点大小，都可以反映一个维度。一般使用率为10%。

KPI图

最直接显示结果，适用于高亮关注指标值或者差异，可以通过主要指标和次要指标进行体现。信息量避免过多，越直观越好。

面积图

与折线图较为类似，面积图强调变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。用填充了颜色或图案的面积来显示数据，面积片数不宜超过5片。

漏斗图

漏斗图用来表示逐层分析的过程，从一个总值（最顶端），不断除去不关心的部分，最终得到关心的值的过程。

多用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析，通过比较各个环节宽窄大小，能够直观地发现和说明问题所在。常见应用场景：电商网站、营销推广、CRM等。

1）电商网站：通过转化率比较能充分展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率。2）营销推广：反映搜索营销的各个环节的转化，从展现、点击、访问、咨询，直到生成订单过程中的客户数量及流失。

3）CRM：销售漏斗图用来展示客户各个阶段转化比较。

金字塔图

金字塔图用于展示类似金字塔的层级结构和数据量。例如某个国家的收入分配，金字塔顶部显示高收入类别，逐渐降低到代表低收入的底部。

雷达图

雷达图可以用来表现一个周期数值的变化，也可以用来表现特定对象主要参数的相对关系。

雷达图多用于在财务分析中，用来分析企业负债能力、运营能力、盈利和发展能力等指标。

地图

地图是信息密度最大的数据可视化方式，人们在日常生活中就使用地图，所以能直观理解地图。

数据观基于不同的视觉化原理提供三种地图：区域地图、散点地图和热力地图。

（1）、区域地图

区域地图是按照国家、省市行政区划分，用来展现地理信息，以及与地理位置有关的信息，指标的多少可以用颜色深浅区分。

（2）、散点地图

散点地图基于高德地图实现，通过定位经纬度，用散点来表示所在位置的信息指标。

（3）、热力地图

热力地图以特殊高亮的形式显示访客所在的地理区域的图示，不同颜色反映不同区域密度的分布。

表格

表格可以通过拖拽所关心的指标，如通过一级、二级分类，了解更加明细的数据，起到数据透视表功能。

综合使用

饼图、柱图、条图、线图、气泡图可以组成可视化报告90%图形，其他视觉化展示可以将图表组合起来综合使用。

以上就是为大家提供的图表基本使用原则，适用于日常工作中大多数的图表制作。

最后，希望大家都可以需要根据自己想要表达的信息选择合适的图表，让数据可视化帮助我们的大脑减负，替我们的数据说话。