我们学习了各种各样的图形，它们大部分都是利用R语言的基础图形系统创建的。在R语言中，除了基础图形系统之外，R语言还提供了grid、lattice和ggplot2这三种图形系统，它们克服了R基础图形系统的低效性，大大扩展了的R语言的绘图能力。

grid图形系统可以很轻松地控制图形基础单元，给予编程者创作图形极大的灵活性。lattice包通过一维、二维或三维条件绘图来对多元变量关系进行直观展示。ggplot2包则基于一种全面的图形语法，提供了一种全新的图形创建方式。因为grid没有提供生成统计图形以及完整绘图的函数，因此数据分析师很少直接采用grid包来分析数据。这里重点介绍lattice和ggplot2图形系统。

四种图形系统的载入方式有所不同，基础图形函数可以自动调用，grid和lattice函数的调用必须要加载相应的包（library(lattice)），要调用ggplot2函数需要下载并安装该包（install.packages("ggplot2")），第一次使用还要引入加载该包（library(ggplot2)）。

lattice包为单变量和多变量数据的可视化提供了一个全面的图形系统，它可以轻松生成栅栏图形。

在一个或多个其他变量的条件下，栅栏图形展示某个变量的分布或与其他变量间的关系。lattice包中singer数据集包含了合唱成员的身高和声部数据，让我们考虑以下问题：纽约合唱团歌手的身高随着他们所属的声部如何变化？来看以下代码：

>library(lattice)

> histogram(~height|voice.part, data=singer,main="Distribution of Heights by Voice Pitch", xlab="Height (inches)")

height是因变量，voice.part被称作条件变量，这段代码对八个声部的每一个都创建了一个直方图。图形显示了男高音和男低音比女低音和女高音身高要高。

在栅栏图形中，单个面板要依据条件变量的各个水平来创建。如果指定了多个条件变量，那么一个面板将按照各个因子水平的组合来创建。然后面板将被排成一个阵列以进行比较。每个面板在一个区域都会有一个标签，这里的区域称作条带区域。随后我们可以看到，用户可对每个面板中展示的图形、条带的格式和位置、面板的摆放、图例的内容和位置以及其他许多图形特征进行控制。

lattice包提供了丰富的函数，可生成单变量图形（点图、核密度图、直方图、柱状图和箱线图）、双变量图形（散点图、带状图和平行箱线图）和多变量图形（三维图和散点图矩阵）。

各种高级绘图函数都服从以下格式：

graph_function(formula, data=, options)

graph_function为图形类型函数；

formula指定要展示的变量和条件变量；

data指定一个数据框；

options是逗号分隔函数，用来修改图形的内容、摆放方式和标准。

lattice包中常见的图形类型函数如下：

lattice包中图形函数常见的配置选项如下：

设小写字母代表数值型变量，大写字母代表类别型变量（因子）。在高级绘图函数中，表达式形式通常为：

y ~ x | A * B

在竖线左边的变量称为主要变量，右边的变量称为条件变量。主要变量将变量映射到每个面板的坐标轴上，此处，y ~ x表示变量分别映射到纵轴和横轴上。对于单变量绘图，用~x代替y ~ x即可；对于三维图形，用z ~ x*y代替y ~ x，而对于多变量绘图（散点图矩阵或平行坐标图）用一个数据框代替y ~ x即可。注意，条件变量总是可以自行挑选的。

根据上述逻辑， ~ x | A即展示因子A各个水平下水平下数值型变量x的分布情况； y ~ x | A*B即展示因子A和B各个水平下组合下数值型变量x和y间的关系。而A ~ x则表示类别型变量A在纵轴上，数值型变量x在横轴上进行展示。 ~ x表示仅展示数值型变量x。

下面以数据框mtcar为例，我们使用以下代码进行lattice图形的绘制：

library(lattice)

attach(mtcars)

gear<- factor(gear, levels = c(3,4,5),labels = c("3 gears", "4 gears", "5 gears"))

cyl<- factor(cyl, levels = c(4,6,8), labels = c("4 cylinders","6 cylinders","8 cylinders"))

densityplot(~mpg,main="Density Plot", xlab = "Miles per Gallon")

densityplot(~mpg | cyl,main="Density Plot", xlab = "Miles per Gallon")

xyplot(mpg ~ wt | cyl * gear, main="Scatter Plots by Cylinders and Gears",xlab = "Car Weight",ylab = "Miles per Gallon")

cloud(mpg~wt*qsec | cyl, main="3D Scatter Plots by Cylinders")

dotplot(cyl ~ mpg | gear, main="Dot Plots by Number of Gears and Cylinders", xlab="Miles Per Gallon")

splom(mtcars[c(1,3,4,5,6)], main="Scatter Plot Matrix for mtcars Data")

detach(mtcars)

我们可以存储和操作lattice包中的高级绘图函数生成的图形。来看下列代码：

mygraph<- densityplot(~height | voice.part, data=singer)

plot(mygraph)

它创建了一个栅栏密度图，并存储在mygraph对象中。但是此时不会展示任何图形，只有调用plot(mygraph)或（mygraph）时才会展示图形。

我们可以通过options轻松地修改lattice图形对象，另外还可以使用update()函数来修改lattice对象，例如：

update(mygraph, col="red", pch=16, cex=.8, jitter=.05, lwd=2)

当下的自媒体已经逐渐的深入到人们的日常资讯阅读当中，成为重头戏。

由于小编只会写一些图文类文章，我们就来看看这些自媒体门户的数据分析功能吧，到底谁最强大？

基本上：工具栏和收益栏，功能都差不多，

唯一区别较大的就是分析栏，上图是百度百家号的分析栏，如图。

我们先对比BAT今日头条等四大家自媒体的后台主版面，如下：

一眼看去，百家号最简单，大鱼号内容最多，而企鹅号介于两者之间，而今日头条不叫简单，是最简洁，栏目之间是并列的。

至于，搜狐号，一点号，网易云阅读，等的后台都和上面的风格版面接近。

第一，先对比BATT四大家图文自媒体的指数分析，百家号，大鱼号，今日头条，是一样的模式，五个维度加上各维度趋势图，如下：

而腾讯的企鹅号，是采用自己的计分方式，如下：

仔细一看，也是采用五维度计分方式，只不过有点想制定自己的标准的感觉。

第二，关于内容分析，大体的分析类别，分单篇数据，和整体综合数据，

第三，是最关键的，也是最有意思的，就是关于粉丝画像，这个真的很有趣。

今日头条，由于叠加了悟空问答，微头条，感觉粉丝的画像有些混乱，也许后台有数据，但是呈现的通道不明确，也不够直观。

大鱼号的粉丝画像，实时性不够好，滞后。版面还算直观清晰，如下：

企鹅号的用户分析版面做的还不错，如下：

接着说下一点号的，粉丝画像版面清晰，有自己的特色，如下：

至于搜狐号的自媒体，才算刚刚起步吧，需要逐步完善，就不详细说了。

现在接着来说说百家号，如下：

基础数据版面，还算直观，看不出特色，但是粉丝画像就非常强大了，和一点号，企鹅号，有得一拼，看来百度的数据分析能力真不是盖的，根基还是有的。

连台湾地区的具体数据，也清楚标出来。

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相关系数矩阵是多元统计分析的一个基本方面。哪些被考察的变量与其他变量的相关性很强，哪些并不强？相关变量是否以某种特定的方式聚集在一起？随着变量数的增加，这类问题将变得难以回答。相关图作为一种相对现代的方法，可通过对相关系数矩阵的可视化来回答这些问题。

相关图非常容易解释，以mtcars数据框中的变量相关性为例，它含有11个变量，对每个变量都测量了32辆汽车。利用下面的代码，我们就可以获得该数据的相关系数：

> options(digits = 2)

>cor(mtcars)

mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb

mpg 1.00 -0.85 -0.85 -0.78 0.681 -0.87 0.419 0.66 0.600 0.48 -0.551

cyl -0.85 1.00 0.90 0.83 -0.700 0.78 -0.591 -0.81 -0.523 -0.49 0.527

disp -0.85 0.90 1.00 0.79 -0.710 0.89 -0.434 -0.71 -0.591 -0.56 0.395

hp -0.78 0.83 0.79 1.00 -0.449 0.66 -0.708 -0.72 -0.243 -0.13 0.750

drat 0.68 -0.70 -0.71 -0.45 1.000 -0.71 0.091 0.44 0.713 0.70 -0.091

wt -0.87 0.78 0.89 0.66 -0.712 1.00 -0.175 -0.55 -0.692 -0.58 0.428

qsec 0.42 -0.59 -0.43 -0.71 0.091 -0.17 1.000 0.74 -0.230 -0.21 -0.656

vs 0.66 -0.81 -0.71 -0.72 0.440 -0.55 0.745 1.00 0.168 0.21 -0.570

am 0.60 -0.52 -0.59 -0.24 0.713 -0.69 -0.230 0.17 1.000 0.79 0.058

gear 0.48 -0.49 -0.56 -0.13 0.700 -0.58 -0.213 0.21 0.794 1.00 0.274

carb -0.55 0.53 0.39 0.75 -0.091 0.43 -0.656 -0.57 0.058 0.27 1.000

哪些变量相关性最强？哪些变量相对独立？是否存在某种聚集模式？如果不花点时间和精力，单利用这个相关系数矩阵来回答这些问题是比较问题的。

利用corrgram包中的corrgram()函数，我们可以以图形的方式展示该相关系数矩阵，代码为：

>library(corrgram)

>corrgram(mtcars,order=TRUE,lower.panel=panel.shade,

+ upper.panel=panel.pie, text.panel=panel.txt,

+ main="Correlogram of mtcars intercorrelations")

我们先从主对角线下方的单元格开始解释这幅图形。默认地，蓝色和从左下指向右上的斜杠表示单元格中的两个变量呈正相关。反过来，红色和从左上指向右下的斜杠表示变量呈负相关。色彩越深，饱和度越高，说明变量相关性越大。相关性接近于0的单元格基本无色。

从图中含阴影的单元格中可以看到，gear、am、drat和mpg呈相互间呈正相关，wt、disp、hp和carb相互间也呈正相关。但第一组变量与第二组变量呈负相关。我们还可以看到carb和am、vs和gear、vs和am以及drat和qsec四组变量间的相关性很弱。

上三角单元格用饼图展示了相同的信息。颜色的功能同上，但相关性大小由被填充的饼图块的大小来展示。正相关性将从12点钟方向开始顺时钟填充饼图，而负相关性则逆时钟方向填充饼图。corrgram函数的格式如下：

corrgram(x, order=, panel=, text.panel=, diag.panel=)

其中，x是一行一个观测的数据框。当order=TRUE时，相关矩阵将使用主成分分析法对变来那个重排序，这将使得二元变量的关系模式更为明显。选项panel设定非对角线面板使用的元素类型。我们可以通过选项lower.panel和upper.panel来分别设置主对角线上方和上方的元素类型。而text.panel和diag.panel选项控制着主对角线元素类型。可用的panel值如下图所示：

我们进行第二段代码：

>options(digits = 2)

>library(corrgram)

>corrgram(mtcars,order=TRUE,lower.panel=panel.ellipse,

+ upper.panel=panel.pts, text.panel=panel.txt,

+ diag.panel = panel.minmax,

+ main="Correlogram of mtcars data scatter plots and ellipses")

这幅图中，下三角区域包含平滑拟合曲线和置信椭圆，上三角区域包含散点图。主对角面板包含变量最小值和最大值。矩阵的行和列利用主成分分析法进行了重排序。

我们还可以使用colorRampPallette()函数自主控制corrgram()函数中使用的颜色，演示代码如下：

library(corrgram)

col.corrgram<- function(ncol){

colorRampPalette(c("darkgoldenrod4","burlywood1","darkkhaki","darkgreen"))(ncol)

}

corrgram(mtcars,order=TRUE,lower.panel=panel.shade,

upper.panel=NULL, text.panel=panel.txt,

main="Correlogram of mtcars intercorrelations")

多维数据分析是一种非常先进的数据分析理念，但往往被人们想的很复杂，特别容易被联想至四维或更高维度空间的样子。实际上这完全没有必要，多维数据分析其实是最容易理解的数据分析方式。

维度，其实就是最易于被理解的业务分析角度，如：日期、地区、渠道、产品、用户等。维度是纯粹面向业务的描述信息，任何人都可以秒懂维度含义，提出任何面向业务的问题并快速获得答案。

废话到此为止，上干货。

下面小编就给大家展示一下真正的多维数据分析是什么样的！

获得更多数据分析知识，请关注我们。

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~

大数据是一个非常好的发展方向。科学的数据统计与分析上至国家、企业，下至个人，都能提供出莫大的帮助，“不怕乱如麻，只怕不调查”数据是反馈一个集体或者个人以往表现最有力的证明。沧桑话巨变，数据铸辉煌。数据能力的强弱也能决定发展方向是否客观真实，决定了未来的可能成就。本文主要讲述数据分析等级是根据哪些方面划分的以及数据分析的日常工作。

1、数据分析师的日常工作内容是什么？

数据分析师这个职位，不同的公司，不同的行业，对于它的理解和工作内容都有所不同。在有些传统行业，数据分析师工作重点是做行业报告等；在阿里巴巴等大型互联网公司，职位区分比较明确，数据分析师大部分时间只做产品和运营的分析工作，至于基础数据处理、搭建数据产品等等不涉及;在创业公司等相对小型公司，数据分析师要干的活可能要不仅仅是产品和运营分析，基础数据采集和处理，数据产品搭建都属于数据分析师的工作范围。

明确了数据分析师的工作范围，大概也就清楚了每天要做些什么，比如：

产品和运营的数据提供(正常分析师工作)

基础数据采集和处理(类似ETL工作)

数据产品的思考和搭建(类似数据产品经理工作)

数据价值的挖掘(类似数据挖掘工程师工作)

2、数据分析师需要会什么？

①、数据分析理论要求及对数字的敏感性，包括统计学知识、市场研究、模型原理等。

②、工具使用，包括挖掘工具、数据库、常用办公软件（excel、PPT、VBA、word、脑图）等。

③、业务理解能力和对商业的敏感性。对商业及产品要有深刻的理解，因为数据分析的出发点就是要解决商业的问题，只有理解了商业问题，才能转换成数据分析的问题，从而满足部门的要求。

④、汇报和图表展现能力。这是临门一脚，做得再好的分析模型，如果不能很好地展示给领导和客户，成效就大打折扣，也会影响到数据分析师的职业晋升。

3、数据分析师的成长阶段

①第一阶段（一般岗位叫数据专员）

基本学会excel（VBA最好学会；会做透视表；熟练用筛选、排序、公式），做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以做了

②第二阶段

这一阶段要会SQL，懂业务，加上第一阶段的那些东西。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。

③第三阶段（数据分析师）

统计学熟练（回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗），可视化，PPT和excel一定要溜。这些技术就够了，能应付大多数传统公司业务和互联网业务。

④第四阶段（分裂）

数据分析师（数据科学家）、BI等：这部分一般是精进统计学，熟悉业务，机器学习会使用（调参+选模型+优化），取数、ETL、可视化啥的都是基本姿态。

4.数据分析师就业方向

数据分析师 – 偏向商业化的数据分析，运营广告等活动效果分析，销售额或利润预测，用户特征描述等，需要较好的统计知识，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等；

咨询顾问 – 面向客户，为客户提供数据抓取、数据分析、出数据报表、改进建议落实等咨询服务，需要有较好的沟通能力，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等（咨询顾问其实也分技术和非技术，技术类的主要是为客户搭建数据平台）

数据产品经理 – 一般是互联网公司独有，数据量大的公司会有自己的数据产品，如阿里巴巴的数据魔方等，主要是针对数据产品从产品立项、提开发需求、跟进产品开发、测试一直到产品上线等工作（相对来说并不需要对从业者要求很高的数据分析或统计能力，属于目前市场上为数不多但高工资的职位）

"数据可视化是个好帮手，可以帮助用户理解数据。但是，你真的会用它吗？看看这里，数据可视化的十大错误你占了几个？

优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子：

1 、饼图顺序不当

饼图是一种非常简单的可视化工具，但他们却常常过于复杂。份额应该直观排序，而且不要超过5个细分。有两种排序方法都可以让你的读者迅速抓取最多的重要信息。

方法一：将份额最大的那部分放在12点方向，逆时针放置第二大份额的部分，以此类推。

方法二：最大部分放在点，然后顺时针放置。

2 、在线状图中使用虚线

虚线会让人分心，而是用实线搭配合适的颜色更容易彼此区分。

3 、数据摆放不直观

你的内容应该符合逻辑并于直观的方式引导读者阅读数据。对类目进行按字母，次数或数值大小进行排序。

4 、数据模糊化

确保数据不会因为设计而丢失或被覆盖。例如在面积图中使用透明效果来确保用户可以看到全部数据。

5 、耗费读者更多的精力

要通过辅助的图形元素来使数据更易于理解，比如在散点图中增加趋势线。

6 、错误呈现数据

确保任何呈现都是准确的，比如，气泡图的大小应该跟数值一样，不要随便标注。

7 、在热图中使用不同颜色

一些颜色比其他颜色突出，赋予了数据不必要的重元素。反而你应该使用单一颜色，然后通过颜色的深浅来表达。

8 、柱状过宽或过窄

柱子与柱子之间的间隔最好调整为宽的1/2。

9 、数据对比困难

对比是呈现差异的有效方式，但如果你的读者不易对比时，效果就大打折扣了。确保数据的呈现方式一致，可以让你的读者对比。

10 、使用三维图

尽管这些图看来让人振奋，但3D图也容易分散预期和扰乱数据，坚持2D是王道。

怎么样？看过10个数据可视化的错误之后，是否意识到领导对你的数据分析图表摇头的原因了，快行动起来吧~

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）

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。