数据可视化入门，新手必学的6大图表有哪些？

柱状图：数据比较的利器

柱状图是数据可视化中最基础、最常用的图表，没有之一，它使用长度不等的长条来表示不同类别的数值大小，其核心目的是“比较”。

核心用途：比较不同类别之间的数值差异。
适用场景：
- 比较不同产品在特定季度的销售额。
- 展示各部门的年度预算分配。
- 对比不同城市的人口数量。
绘制要点：
- 纵坐标（Y轴）应从0开始，避免夸大数据差异。
- 确保每个柱子的宽度一致,间距均匀。
- 标签清晰,让读者一目了然每个柱子代表的类别。
- 当类别过多时,可考虑使用条形图（横向柱状图）以获得更好的标签可读性。

当数据与时间维度相关时,折线图是最佳选择，它通过连接各个数据点的线条，清晰地展示数据在连续时间间隔内的变化趋势。

核心用途：显示数据随时间变化的趋势。
适用场景：
- 追踪网站每日的用户访问量（UV/PV）。
- 分析公司近五年的营收增长情况。
- 观察某支股票在一个月内的价格波动。
绘制要点：
- 横坐标（X轴）通常代表时间，且应按时间顺序排列。
- 数据点应清晰可见,线条不宜过粗。
- 若要比较多个系列的趋势,可使用不同颜色或线型的折线，但不宜过多，以免造成视觉混乱。

饼图通过将一个圆形分割成多个扇形,来直观地展示各个部分占整体的比例关系，它非常适合用来表达“构成”或“占比”的概念。

核心用途：显示一个整体中不同部分的占比。
适用场景：
- 展示某公司市场份额的分布。
- 说明一个项目预算的各项支出比例。
- 统计一个网站用户来源的构成（如直接访问、搜索引擎、社交媒体等）。
绘制要点：
- 分块数量不宜过多,建议控制在5-7块以内，过多的小块会使图表难以解读。
- 将最重要的扇区从12点钟方向开始,顺时针排列。
- 为每个扇区标注清晰的类别和百分比。
- 对于占比极小的部分,可合并为“其他”项，以保持图表简洁。

散点图用于研究两个数值变量之间的关系,它将数据点绘制在二维坐标系中，通过观察点的分布模式，我们可以判断变量之间是否存在关联、关联的强度和方向。

核心用途：探索两个连续变量之间的相关性。
适用场景：
- 分析广告投入与产品销量之间的关系。
- 研究学生学习时长与考试成绩的关联。
- 探索房屋面积与价格的关系。
绘制要点：
- 观察点的分布趋势：正相关（从左下到右上）、负相关（从左上到右下）或无相关。
- 注意异常值,它们可能包含特殊信息或数据错误。
- 当数据点重叠严重时,可使用透明度或热力图来改善可视化效果。

面积图可以看作是折线图的变体,它在折线图的基础上填充了下方的区域，这种填充不仅保留了趋势信息，还更加强调了数值的“量”或“幅度”随时间的变化。

直方图在形态上与柱状图相似,但其用途截然不同，直方图专门用于展示单个连续变量的频率分布情况，即数据在不同数值区间内的出现次数。

核心用途：显示连续数据的分布情况。
适用场景：
- 分析一批产品重量的分布,看其是否符合正态分布。
- 统计某次考试学生分数的分布区间。
- 观察客户年龄段的分布特征。
绘制要点：
- 关键区别：直方图的柱子之间是连续的，没有间隙，因为它代表的是连续的数据区间；而柱状图的柱子是分开的，代表离散的类别。
- 组距（每个柱子代表的数值范围）的选择对图形形态影响很大，需要合理设置。

为了方便你快速回顾和选择,下表小编总结了这6大图表的核心特征：