“數(shù)據(jù)可視化”可以幫助用戶理解數(shù)據(jù)，一直是熱門方向。

圖表是”數(shù)據(jù)可視化”的常用手段，其中又以基本圖表—-柱狀圖、折線圖、餅圖等等—-最為常用。

用戶非常熟悉這些圖表，但如果被問道，它們的特點(diǎn)是什么，最適用怎樣的場合（數(shù)據(jù)集）？恐怕答得上來的人就不多了。

本文是電子書《Data Visualization with JavaScript》第一章的筆記，總結(jié)了六種基本圖表的特點(diǎn)和適用場合，非常好地回答了上面的問題。

進(jìn)入正題之前，先糾正一種誤解。有人覺得，基本圖表太簡單、太原始、不高端、不大氣，因此追求更復(fù)雜的圖表。但是，越簡單的圖表，越容易理解，而快速易懂地理解數(shù)據(jù)，不正是”數(shù)據(jù)可視化”的最重要目的和最高追求嗎？

所以，請不要小看這些基本圖表。因?yàn)橛脩糇钍煜に鼈儯灾灰沁m用的場合，就應(yīng)該考慮優(yōu)先使用。

一、柱狀圖（Bar Chart）

柱狀圖是最常見的圖表，也最容易解讀。

它的適用場合是二維數(shù)據(jù)集（每個數(shù)據(jù)點(diǎn)包括兩個值x和y），但只有一個維度需要比較。年銷售額就是二維數(shù)據(jù)，”年份”和”銷售額”就是它的兩個維度，但只需要比較”銷售額”這一個維度。

柱狀圖利用柱子的高度，反映數(shù)據(jù)的差異。肉眼對高度差異很敏感，辨識效果非常好。柱狀圖的局限在于只適用中小規(guī)模的數(shù)據(jù)集。

通常來說，柱狀圖的X軸是時間維，用戶習(xí)慣性認(rèn)為存在時間趨勢。如果遇到X軸不是時間維的情況，建議用顏色區(qū)分每根柱子，改變用戶對時間趨勢的關(guān)注。

上圖是英國足球聯(lián)賽某個年度各隊(duì)的贏球場數(shù)，X軸代表不同球隊(duì)，Y軸代表贏球數(shù)。

二、折線圖（Line Chart）數(shù)據(jù)

折線圖適合二維的大數(shù)據(jù)集，尤其是那些趨勢比單個數(shù)據(jù)點(diǎn)更重要的場合。

它還適合多個二維數(shù)據(jù)集的比較。

上圖是兩個二維數(shù)據(jù)集（大氣中二氧化碳濃度，地表平均氣溫）的折線圖。

三、餅圖（Pie Chart）

餅圖是一種應(yīng)該避免使用的圖表，因?yàn)槿庋蹖γ娣e大小不敏感。

上圖中，左側(cè)餅圖的五個色塊的面積排序，不容易看出來。換成柱狀圖，就容易多了。

一般情況下，總是應(yīng)該用柱狀圖替代餅圖。但是有一個例外，就是反映某個部分占整體的比重，比如貧窮人口占總?cè)丝诘陌俜直取?/p>

四、散點(diǎn)圖（Scatter Chart）

散點(diǎn)圖適用于三維數(shù)據(jù)集，但其中只有兩維需要比較。

上圖是各國的醫(yī)療支出與預(yù)期壽命，三個維度分別為國家、醫(yī)療支出、預(yù)期壽命，只有后兩個維度需要比較。

為了識別第三維，可以為每個點(diǎn)加上文字標(biāo)示，或者不同顏色。

五、氣泡圖（Bubble Chart）

氣泡圖是散點(diǎn)圖的一種變體，通過每個點(diǎn)的面積大小，反映第三維。

上圖是卡特里娜颶風(fēng)的路徑，三個維度分別為經(jīng)度、緯度、強(qiáng)度。點(diǎn)的面積越大，就代表強(qiáng)度越大。因?yàn)橛脩舨簧朴谂袛嗝娣e大小，所以氣泡圖只適用不要求精確辨識第三維的場合。

如果為氣泡加上不同顏色（或文字標(biāo)簽），氣泡圖就可用來表達(dá)四維數(shù)據(jù)。比如下圖就是通過顏色，表示每個點(diǎn)的風(fēng)力等級。

六、雷達(dá)圖（Radar Chart）

雷達(dá)圖適用于多維數(shù)據(jù)（四維以上），且每個維度必須可以排序（國籍就不可以排序）。但是，它有一個局限，就是數(shù)據(jù)點(diǎn)最多6個，否則無法辨別，因此適用場合有限。

下面是邁阿密熱火隊(duì)首發(fā)的五名籃球選手的數(shù)據(jù)。除了姓名，每個數(shù)據(jù)點(diǎn)有五個維度，分別是得分、籃板、助攻、搶斷、封蓋。

畫成雷達(dá)圖，就是下面這樣。

面積越大的數(shù)據(jù)點(diǎn)，就表示越重要。很顯然，勒布朗·詹姆斯（紅色區(qū)域）是熱火隊(duì)最重要的選手。

需要注意的時候，用戶不熟悉雷達(dá)圖，解讀有困難。使用時盡量加上說明，減輕解讀負(fù)擔(dān)。

轉(zhuǎn)自：中國統(tǒng)計(jì)網(wǎng)