在工作中會發現很多人在做圖表的時候，最容易出現錯誤的地方不是在對數據的處理上，而是在對圖表的選擇上。圖表種類如此之多，什麼場景下用什麼圖表展示最合適，確實是一個難題，一旦用了不合適的圖表來表達數據，反而會“事倍功半”。
廢話不多說，想解決這個難題，就來跟我看下在日常工作中，會常用到的6種類型的可視化圖表，針對這些圖表，我都列舉了相應的適用場景和例舉圖表，內容很乾，記得收藏備用。
1、佔比類型
在有關比例的可視化中，我們主要對每一部分的大小佔總數的百分比感興趣，佔比可以顯示部分和整體的關係，比如：
公司某款產品的銷售額佔總銷售額的超過30%
5月份，A產品的銷售量佔公司總銷售量的首位
2001年客戶市場份額少於整個行業的10%
你的主題中只要包括如下詞彙如：佔比、總數百分比、佔百分比多少等字樣時，可以肯定你是在製作一個部分和整體的關係圖表。
公司人員學歷構成
市場份額佔比
入選影片佔比
2、比較與排序類型
人們習慣於對比和排序，我們需要比較類別間的大小、高低，它們是相同的，還是比其它類別多或少？
2020年公司內所有部門的績效排名
這個季度草莓奶茶和蜜桃奶茶的銷量高低
2021年一季度中國的 GDP 和美國 GDP 的增速對比
我們可以從排名、大於、小於、高於、低於、相同之類的詞彙中找到類別比較的線索。
華東、華北地區銷量對比
TOP10 車型
3、時間趨勢類型
時間序列數據無處不在，我們通過時間序列數據來觀察這些事物是如何變化的。例如：
近6個月的股價變動
過去5年我司的盈利狀況
過去10年的薪資水平均處於一個小幅增長的態勢
21世紀的前20年，中國的貧困人口占總人口的比例持續降低
利率在過去的7個季度中上下波動
時間序列對比關係的觸發詞有：變化、增長、下降、減少、波動等，常見模式如下：
趨勢性：數據隨時間變化的呈整體上升或下降的趨勢
季節性：數據在每年的特定季度、月份、周、日的數據波動
週期性：數據存在不固定頻率的上升和下降時，表示該序列有週期性，通常與商業活動有關
2006 年到 2012 年的居民消費支出趨勢
2020年上半年品類銷售走勢
4、頻率分佈類型
這種對比關係表示有多少個項目或類別符合一個數字發展的範圍，比如：
1500 多個景點的中差評率分佈
我司有多少員工的月薪超過 5 萬元，有多少員工的月薪處於 3-5 萬元之間，有多少員工的月薪在 1-3 萬元區間等。
有多少員工的年齡小於 25 歲，25-30 員工人數有多少、超過 30 歲的員工人數有多少等。
我司 10 月份的客戶訂單金額主要集中在 20 萬-30 萬元之間；
多數客戶訂單的交付時長在 4-6 周之間；
這種對比關係的關鍵詞包括：x 到 y 的範圍，密度，頻率，分佈等。
男女年齡分佈情況/人口金字塔
學生各科考試成績分佈情況
5、位置分佈
位置分佈是根據地理位置數據，通過地圖展示不同分佈特徵，比如：
各個國家的產品出口目的地
全國排名前300的學校地區分佈
全國各省份的銷售額情況
國家/地區的各個區域的庫存
江蘇省各城市的房價情況
流向地圖多應用於區際貿易、交通流向、人口遷移、購物消費行爲、通訊信息流動、航空線路等場景
湖北省除武漢外新冠肺炎確診病例
各航空公司的飛行計劃
6、相關性
人們總是在找事物之間的相關性，統計學就是要尋找數據之間的關係。
相關性對比關係展示兩個或多個變量之間的關係，比如：
人的身高和體重之間的關係
產品價格會影響銷售額嗎
天氣和冰淇淋的銷量有關係嗎
當你的主題包括與什麼相關，隨什麼增長，隨什麼減退，根據什麼變化，或者不隨什麼增長等，那麼就可以斷定是一個相關性對比關係。
身高與體重的關係
流量來源分析