第一部分-使用統計圖的好處
案例1：短跑比賽結果展示
某天，稻草人公司舉行員工100米短跑比賽，進入決賽的有小李，小張，小明，最終比賽結果公佈出來了。對於結果信息的公佈有三種方式：
1. 文字方式
本次比賽結果，小李，小張，小明比賽100米短跑，其中小李跑了13秒，小張跑了12秒，小明跑了11.9秒。可以看出小明跑的最快，小李跑的最慢。
2. 表格方式
本次比賽結果如下：
3. 圖表方式
本次比賽結果如下：
案例2：學生學習成績結果展示
學校期中考試，學生的學習成績公佈出來了，老師希望能統計學生的學習成績，瞭解各個成績段學生分佈情況，可考慮進行各成績段的學生按不同的教學方式進行輔導：
1. 文字方式
小紅 99分
小明 97分
小曉 97分
小可愛 86分
小娜 85分
小花 83分
小丸子 81分
小麗 79分
小李子 77分
小安 74分
小布 69分
小天 63分
小周 63分
小畫 59分
小冰 30分
2. 表格方式：
3. 圖表方式：
案例總結
數據量小的時候，我們對文字的記憶和理解還算是比較清晰的，但是對比統計圖，則統計圖的形式依然更能讓人有一目瞭然的感知。數據量大的時候，我們對文字的記憶，理解，分析和判斷需要花費比較多的時候，如案例二，通過表格找到成績好，成績中等，以及成績差的學生，但是通過如條形圖的形式則老師就可以很快地判斷出來。
所以用統計圖，最終的目標是希望讓目標閱讀的用戶能更快地從各類繁複的信息中，直接獲取重要的有價值的信息。
第二部分-統計圖詳解
在不同的使用場景，會用到不同的統計圖。但是對於統計圖的基本規律和使用的邏輯都是一樣的，所以這裏會針對幾種基本的統計圖的構成成分，什麼時候使用，以及在視覺展示上面的要求一一講述。
柱狀圖
1. 柱狀圖基本構成：
1）標題
所有的統計圖的標題的展現方式及內容表達邏輯都是相同的，通常分爲兩類：
類型1：只有一個標題，標題會直接總括式地說明圖表表達的內容。
類型2：有一個主標題，一個副標題，這種情況會是主標題表達作者最想通過圖表表達的觀點，以及下定的結論，如下圖所示，“壞日子已來”，“高通在德克薩斯手機芯片上黯然失色”。副標題則總括式地說明圖表表達的內容（和類型1的主標題相同的地位）。
2）縱座標
一般可採用通過最小值和最大值定義縱座標區間，縱座標顯示的標籤數據，只顯示各區間的起點值和終點值的方式。縱座標越長，則同樣數據表達出來的柱子之間的對比就會越明顯。縱座標越短，同樣數據表達出來的柱子之間的對比就會越不明顯。這在我們考慮通過柱狀圖表達數據的對比程度高低的時候可進行合理地設置。
一般縱座標如果在顯示數據的時候，不是在數據後面加單位，就是在縱座標的頂部顯示單位。通過單位才能真正地讓數據變得有意義。
3）柱子
一般地，一個橫座標標籤數據會對應一個柱子，柱子的高度表示縱座標的對應的值的情況。同一個圖表各個柱子的排列有一定規律，如數據從高到低排列，數據從低到高排列，橫座標爲時間（各年對比，某年各月對比）的，按照時間的順序進行從左到右排列。
同時在PC端網頁上，每個柱子上有鼠標移動事件的時候，會出現浮窗，浮窗顯示對應的橫座標名，以及縱座標值。
4）橫座標
橫座標標籤數據如果不是很多的情況下，會直接全都顯示出來，如果標籤數據過多的時候，可採用加入拖拉組件的形式輔助進行橫座標展示。同時橫座標標籤如果文字太長，則可考慮採用條形圖表達此統計，而不是採用柱狀圖表達。
5）橫座標單位
橫座標的標籤文字，如果是一看就知道是什麼屬性的標籤的時候，則不需要表示其單位。如各年對比，某年各月對比，各城市對比。如果是有需要單位的標籤文字，但是內容過長，可考慮不給標籤文字加單位，而把單位單獨提取爲橫座標單位。
6）查詢條件
所有的統計圖即使沒有查詢條件也可以是完備的。查詢條件選擇的變化一般會對統計圖的標題和展示的內容產生影響。
2. 柱狀圖何時使用：
1）多分類對比，或同一分類，某屬性的屬性值對比的時候，可採用。
2）表示時間線上的趨勢，且時間爲離散（時間點數量較少）的時候，可採用
3. 柱形圖變形記：
1）堆疊圖：當幾組數據可組合成一個整體的時候，且可在同一個維度進行統計的時候，可採用堆疊圖。
2）多柱形圖：當有多組同類型的數據對比的時候，可採用此方式
3）瀑布圖：當數據在時間線上增長或減少，可採用瀑布圖表達增長情況以及總量變化情況
條形圖
1. 條形圖的基本構成：
1）標題
同柱狀圖的標題描述。
2）縱座標
類似柱狀圖的橫座標描述。
3）橫座標
類似柱狀圖的縱座標描述。
4）橫座標單位
類似柱狀圖的縱座標單位描述
5）查詢條件
類似柱狀圖的查詢條件描述。
6）條形
類似柱狀圖的柱子描述。
2. 條形圖何時使用：
1）當柱狀圖的橫座標標籤文字過長，導致重疊或傾斜的時候，可採用條形圖進行展示。
3. 條形圖變形記：
1）正負條形圖：當數據有正有負的時候可採用，顏色可直接採用互補色
折線圖
1. 折線圖基本構成：
1）標題
同柱狀圖標題
2）縱座標
類似柱狀圖的縱座標描述
3）縱座標單位
類似柱狀圖的縱座標單位描述
4）橫座標
直線折線圖裏面，橫座標標籤文字如果不是很多的情況下，會直接全都顯示出來，如果座標值過多的時候，可採用加入拖拉組件的形式輔助進行橫座標展示。曲線折線圖裏面，橫座標值可採用計算，提供合適的數據區間對應的標籤文字（數據）進行表達即可
橫座標單位：類似柱狀圖的橫座標單位描述
5）查詢條件
同柱狀圖查詢條件描述
6）折線
折線會有兩種，一種是直線折線圖，一種是曲線折線圖，直線曲線圖一般用於離散變量，曲線折線圖一般用於連續變量。（取值可以一個個列出來的變量爲離散變量，取值充滿某個區間的變量爲連續變量）
同時在PC端網頁上，會爲每個直線折線圖的連接點在有鼠標移動事件的時候，出現浮窗，浮窗則顯示對應的橫座標名，以及縱座標值。而對於曲線折線圖，則對應到曲線上的某個點都可以展示浮窗，並顯示對應的橫座標明以及縱座標值。
2. 折線圖何時使用：
1）折線圖更適合於表現連續型的時間序列。即當數據點過多的時候可採用折線圖
2）當在時間維度表示增長率趨勢的時候，採用折線圖
3）當採用函數輸出統計圖的時候，採用曲線折線圖
3. 折線圖變形記：
1）面積圖：一般會在PPT對外演示的時候用到，主要補充了折線圖視覺上遠觀不夠明顯的特點。
餅狀圖
1. 餅狀圖基本構成：
（普通的會有兩種餅狀圖的表達方式）
1）標題：同柱狀圖標題
2）佔比：通過佔比直觀地表示某構成部分的
3）圖例及佔比描述：爲第一種餅狀圖的佔比具體描述方式
4）佔比描述：爲第二種餅狀圖的佔比具體描述方式
5）查詢條件：同柱狀圖查詢條件
2. 餅狀圖何時使用：
1）表示佔比，且對比對象數量不超過5-7個的時候，可採用餅狀圖
3. 餅狀圖變形記：
1）南丁格爾玫瑰圖：最近看了南丁格爾玫瑰圖的誕生（勵志故事，從此對南丁格爾無比膜拜），其做法，其實是希望，通過色彩繽紛的圖表形式，讓數據能夠更加讓人印象深刻。這也可以反映出爲什麼統計報表現在很多都會以信息圖的形式展現出來。
南丁格爾玫瑰圖基本展示邏輯是，採用劃分餅爲n等分，對應每一等分設置百分比的區間。這樣的表達方式，會比普通的餅狀圖更能表達對比和突出。
2）環形圖：餅狀圖的變形，除了視覺上的差異，表達的內容一致。
3）水位圖：餅狀圖的變形，用於只有兩個變量的佔比情況，且想突出其中一個變量
散點圖
1. 散點圖簡介
我在實際工作中沒有用過散點圖，所以以下的關於散點圖的使用方法，爲收集資料和根據自己對它的理解進行簡單的總結。所以如果有好的學習資料可分享給我這邊。
首先埋請自變量和因變量，自變量指的是一切存在不同值的指標，比如性別，年齡，身高，學歷，溫度等。自變量表示原因，因變量表示結果。最簡單的高中學過的數學，對於y=f(x)函數來說，x就是自變量，y就是因變量。
在散點圖，橫座標爲自變量，縱座標爲因變量，通常用散點圖來表示一組數據之間的相關關係。如長期攝入雞蛋是否與體內膽固醇的量是否具有相關關係之類的議題就可採用散點圖，同樣的如下圖所示的，收貨天數和用戶的滿意度相關性分析就可以採用散點圖，並最終選用合適的函數對數據進行擬合。
2. 散點圖何時使用
對應到看到的相關關係用途如下：
1）可選擇用合適的函數對數據進行擬合。這一個就是通常講的數據建模。從而可找到變量之間是否存在數據關聯趨勢，如果存在，則判斷關聯趨勢爲線性或曲線性的，這個方法可用於數據預測。
2）通過相關關係圖可直觀地看到，是否有一個點或多個點偏離大多數，也就是離羣值。從而分析離羣值是否爲異常值，以及確定其對建模分析的總體會產生比較大的影響。
雷達圖
我在實際工作中沒有用過雷達圖，但是身邊做數據分析的同事有用到雷達圖，在這裏簡單根據我對它的理解進行簡單的總結。
雷達圖可以用於對某個人某項能力的綜合評價。如關於個人的產品能力，可細化劃分爲產品規劃能力，分析能力，設計能力，溝通能力，業務能力，學習能力等幾項，那麼可對被評分的人的各個維度能力進行評分（滿分10分，及格6分）：
採用雷達圖表示他們綜合評價如下所示：
那麼，可以從圖表的面積看出小稻和小妹的綜合能力情況。當然，這個是在排除了評分者對被評分者的主觀情感態度不一致的基礎之上的。
以上對於雷達圖的應用爲其中的一個應用場景，對於雷達圖這塊個人不是很熟悉就暫時講到這裏。
第三部分-統計圖視覺邏輯
在做產品的時候，需要提前考慮好使用的前端開發組件是否滿足我們的統計圖的視覺要求。只有視覺和前端開發提前溝通，才能避免想要做的效果，和實際實現的效果有差距。
本部分總結了“Excel圖表之道”書中的內容，具有比較實用的價值。（如果大家對Excel的統計圖設計感興趣，強烈推薦這本書學習）
設計原則-圖表專用
1. 數據墨水比
表達數據的元素的墨水儘量佔比大，非表達數據的元素的墨水儘量佔比小。例如柱子，條形，折線，餅這些都是表達數據的元素，所以需要設計鮮明的顏色和筆畫。而座標軸，網格線，以及背景顏色都是非表達數據的元素，則可以在設計的時候，弱化其表達，能少則少，能弱則弱。
2. 顏色選用
對於顏色的選用，第一點，會對應到數據墨水比原則，即非表達數據的元素，如座標軸，網格線，背景顏色等，使用很淡的灰色就可以。而重點的數據元素需突出。第二點，同一類別的項目多使用統一協調的顏色（如同一色調不同飽和度），少用大紅大紫的顏色。而不同類別存在對比的元素，可採用互補色
3. 設計原則-通用CRAP原則
1）對比性（Contrast）：存在不同項，應該使之不同，且對比要強烈（字體，顏色，形狀，線寬，大小，空間）
2）重複性（Repetition）：相同元素儘量重複表達，促進統一
3）對齊性（Alignment）：元素之間要做到對齊，爲保證協調
4）親密性（Proximity）：相關元素組織一起，使頁面結構更清晰
第四部分-統計圖使用案例
上面講了各個統計圖的構成，同時，講了在什麼樣的條件下使用什麼樣的統計圖，以及統計圖的視覺設計需要把握哪些原則。
但是通常，統計圖製作的意義不在於製作統計圖本身，而是爲了解決某些現實中的問題，所以需要通過提出問題，通過一個或多個統計圖分析問題（這個分析問題的過程報告形式上可叫做報表），最終從分析的的結果報告中得出客觀的推論，並且作者可結合自己的觀點得出自己希望提出的結論。
那麼統計報表從念頭到誕生是怎樣的過程呢。這裏可以借用用戶體驗的五要素一一對應到報表作品的產生過程當中。
分析五步法
1. 戰略層
我們的分析目標是什麼
我們的分析展示的對象是誰
2. 範圍層
我們手上有哪些數據
我們的分析主體是什麼
給分析主體畫像
3. 結構層
確定分析邏輯
確定分析內容框架
4. 框架層
設計未上色未美化的分析作品
5. 表現層
美化並上色
舉個例子
結合上面的分析思路，講一個報表製作的案例對應到分析思路中。
如果分析希望到位，那麼只有很瞭解數據所在的業務，才能真正地統計分析出有用的分析結果報告。但是自己實際工作中的業務相對比較繁複，還有一些敏感的成分，所以就不採用工作上的業務作爲分析的案例。這邊抽象了一個比較理想化的場景作爲報表製作的案例。
1. 分析背景
去年，我在1月1日開了一家便利店（虛擬的啦）。我擁有去年整年相關的數據有：1. 某個時間，某個人，通過現金/微信/支付寶，在哪個貨架購買了物品。2. 我的物品分爲四個貨架區：1. 冰箱；2. 主貨架區；3. 餐點區；4. 收銀後貨架。3. 我的貨來源於倉庫1，倉庫2，倉庫3，早餐批發店
每個物品都會有拿貨價，售賣價（設置理想狀態，貨物的拿貨價和售賣價一年都不變）。
分析初始目標描述：
現在，我希望通過統計分析，知道去年一年裏我的貨物哪些比較好賣，哪些不好賣。然後可以優化之後的進貨選品，以及貨物擺放情況，從而有助於提高我後續的店面銷售額和盈利。
採用以上5步分析法做統計分析
2. 第一步：設定目標
最終目標：輔助提高後續店面的銷售額和盈利
目標分析展示對象：店主本人。
目標分析：可能會影響銷售額和盈利的核心因素是有沒有更多和更高毛利的貨物售賣出去。所以，貨物是我們的主要分析對象。主要可以圍繞下面兩個部分進行分析：貨物的擺放位置，貨物的售賣及盈利情況。
3. 第二步：確定分析範圍
我手上有哪些數據
1）年份，月份，購買者，購買方式（現金/微信/支付寶），貨物所在區域，貨物
2.貨架分類（1. 冰箱；2. 主貨架區；3. 餐點區；4. 收銀後貨架）
3.拿貨倉庫（倉庫1，倉庫2，倉庫3，早餐批發店）
4.貨物編號，貨物，拿貨價，售賣價
貨物畫像
4. 第三步：確定分析邏輯
1）貨架區域對比分析：
1>>年度各區域貨物總銷量對比，總銷售額對比， 貨物總毛利對比
2>>某區域貨物各月份銷量對比，銷售額對比，毛利對比，銷售額增長率查看
3>>優貨架區域類排名：年銷量第一，銷售額第一，毛利第一。各月銷量第一，銷售額第一，毛利第一
2）品類對比分析：
1>>年度各品類貨物總銷量及總銷售額對比， 各品類貨物總毛利對比
2>>某品類貨物各月份銷量對比，銷售額對比，毛利對比，銷售額增長率查看
3>>優品類排名：年銷量前三，銷售額前三，毛利前三。各月銷量前三，銷售額前三，毛利前三
3）月份對比分析：
1>>各月份貨物總銷量及總銷售額對比， 各月份貨物總毛利對比，銷售額增長率查看
2>>某月份各貨架區域銷量對比，銷售額對比，毛利對比
3>>某月份各品類銷量對比，銷售額對比，毛利對比
4>>優勝月排名：銷量前三，銷售額前三，毛利前三。
4）單一品類貨物對比分析：
1>>年度各貨物銷量對比，銷售額對比，毛利對比
2>>某貨物各月銷量及銷售額對比，各貨物毛利對比
可得出的結論：
1）貨架區域
分析結論-貨架區域哪個更好銷量，哪個更好銷售額，哪個更多毛利
作用：輔助優化區域貨架優化
2）品類
分析結論-品類哪個更好銷量，哪個更好銷售額，哪個更多毛利
作用：輔助優化品類選擇
3）月份
分析結論-獲取各個月度銷量集中到的貨架和品類信息，同時瞭解各個月的銷量，銷售額，毛利對比
作用：輔助優化各季選品及品類位置調整
4）單一品類
分析結論-此品類哪些具體物品更好銷量，哪個更好銷售額，哪個更多毛利
作用，輔助優化選品
還有一些更復雜的分析思路如，可通過用戶的購買行爲提煉用戶是否經常性地購買兩個不同的貨物（類似啤酒和尿布的概念），這樣就可以有意地把分析出的相關關係高的貨物放到一起。也可以採用雷達圖直觀地分析各個貨架區域的綜合評價情況等（綜合銷量，銷售額和毛利率等多個維度）。這裏不做整理分析。
5. 第四步：統計圖原型設計
這裏需要了解統計圖會放到哪裏被使用用戶查看到（小店主本人），是PC端網頁還是移動端，是直接輸出一個word文檔查閱還是PPT查看，然後纔開始根據展示環境設計展示原型。這裏面舉例PC端網頁生成統計圖報表作品的方式，展示貨架區域統計分析部分原型草圖。
對應草圖可再採用一些原型製作工具，如axure進行頁面細節的勾畫，這裏略過。原型一般要精確地把頁面的每個構成元素仔細地表達出來。
6. 第五步：設計美化
通常到了上面那一步就可以把設計思路提供給開發團隊最終評審了，評審成功之後，就可以讓視覺進行視覺設計，視覺設計需遵循上面的視覺基本邏輯。
設計圖學習首選花瓣網和站酷。然後是其他的真正做數據分析展示的網站，下面推薦幾個個人整理的：
百度指數 http://index.baidu.com/Helper/?tpl=topic&word=
阿里指數 https://alizs.taobao.com/industry
talkingdata http://mi.talkingdata.com/terminals.html?terminalType=1
數據分析網 http://www.afenxi.com/report
谷歌趨勢 https://trends.google.com/trends/explore?q=%2Fm%2F02y1vz
360趨勢 https://trends.so.com/topic
微指數 http://data.weibo.com/index/zone
易贊-新媒體觀象臺 http://www.yeezan.com/web/observe/index
清博大數據 http://www.gsdata.cn/
數說報告 http://www.datastory.com.cn/report
螞蟻金服研究院 https://research.antgroup.com/research/consumeLevel.htm
統計圖學習網 https://cosx.org/
易車指數 http://index.bitauto.com/guanzhu/s2420/
艾瑞指數 http://index.iresearch.com.cn/App/List
財經商業數據 http://www.cbndata.com/report
移動APP研究報告 http://www.questmobile.com.cn/blog.html
阿里研究院 http://www.aliresearch.com/blog/article/detail/id/21409.html
騰訊大數據 http://bigdata.qq.com/reports?page=1
知微事見 http://ef.zhiweidata.com/#!/index
36大數據 http://www.36dsj.com/
騰訊移動分析 http://mta.qq.com/mta/overview/ctr_single_app?app_id=1
維密秀專題 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5ODM4NjM3OQ==&mid=2651375082&idx=1&sn=c81e3f07fd054deca4d40b7d6e51f4cb&scene=19#wechat_redirect
中關村在線-圖說大數據 http://zdc.zol.com.cn/topic/3769066.html
百度地圖-人氣 http://renqi.map.baidu.com/
數據觀 http://www.cbdio.com/node_2782.htm
阿里價格指數 http://topic.aliresearch.com/market/aliresearch/aspi.php
中國互聯網絡信息中心 http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/
華中大數據數據服務 http://www.ccbde.cn/report/index
結語
關於統計報表，去年接觸比較多，但是一直沒有時間總結，今年總算有時間逼着自己總結，把統計圖的基礎知識都總結起來，希望能給到看這個文章的你有點用，其實更希望的是能對自己有很好的記錄並積累的地方。
對於比較複雜的統計圖表以及採用函數，算法進行更高級的統計分析，則是自己沒有涉足過的領域。但是作爲一個產品人員，如果是有機會數據分析人員合作的話，那麼其實怎麼分析本身可以直接交給數據分析人員，只要知道分析的大致原理即可。而要分析什麼，以及要通過分析解決什麼問題。還有怎麼把分析的最終作品產品化（通過某種形式組織並展示給到目標用戶），纔是作爲產品人員應該要去考慮的問題。
書於2018年6月5日-2018年6月8日的閒暇時間。
文章有參考以下資料來源：
1.自己編寫的示例
2.國家統計局：http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjgb/qttjgb/qgqttjgb/200802/t20080218_30642.html
3.百度圖片：http://image.baidu.com/
4.紙質書《Excel圖表之道》，作者劉萬祥