数据可视化是一个热门的概念，是分析师手中的优秀工具。好的可视化是会讲故事的，它向我们揭示了数据背后的规律。随着时代的发展，越来越多的数据量堆积，然而这些密密麻麻的数据的可读性较差并且毫无重点，而数据可视化更加直观有意义，更能帮助数据更易被人们理解和接受。

数据可视化图表，就是起到这个作用，在当今快节奏的生活工作中，节省人们接受信息的时间，并带来视觉的享受。很多人在了解到具体的数据可视化图表之后，在制作数据可视化大屏过程当中都会有一个共通的疑问，那就是“我该怎么去使用这些图表，什么时候该用什么样的图表类型呢？针对这个问题，我给大家总结了数据可视化当中常用图表类型的使用方式，不同的图表只有找到正确的使用方式，才能发挥其最大的用途。

可视化图表是提升信息传递效率的一种有效方法，特别是在B端平台中经常遇到对统计的数据分析总结的呈现。我们设计师在设计图表的过程中，如果没有系统的可视化知识，会出现设计的图表虽然美观但图表不能很好的反应数据的情况。那么，在复杂的数据关系中如何设计和选用图表，如何在好看的同时提升信息传达效率，看完这篇文章希望对你的设计过程有所帮助。

// 为什么要数据可视化

数据可视化就是用图表来表示数据信息，它所传达的信息包括你所拿到的数据源和你分析后的结果，再通过图形强化用户的理解和记忆。能让用户简洁明了的获取更多的信息，是我们可视化的最终目的

举个例子，同样一组数据，用表格的形式呈现是很难有所洞察的；如果将各个地区维度的数据聚合以柱图形式呈现，很容易就能看出各个地区间数据的差异，并从中洞察规律

关于如何设计好数据可视化图表，这边总结了三个步骤：选择适合的图表，强化视觉层次，图表响应式适配。

选择适合的图表

数据可视化的图表种类繁多，当我们真的开始作图，往往会遇到一个困境：有这么多类型，要如何选择正确的图表呢？首要依据是考虑所要传达的信息意图，即所要制作的图表它的任务是什么，再通过分析数据关系来选择表达方式；第二层意图是图表传达内容，这时候我们就需要根据数据的特征去突出和强化。

1. 分析数据关系

根据数据分析的方式来看，每一种图表都对应了一种数据关系。从数据的维度出发弄清呈现结构，再结合数据关系作出选择。了解图表的可能知道，一般图表的数据关系有构成、比较、分布，以商业数据为例，常见的还有流转关系。

构成关系

构成关系的图表表达的是部分和整体的关系，用于分析总体和各部分的占比比例，构成关系一般局部元素加起来为总数。如果只是想对比个别组成部分的大小，也可以使用比较关系的图表。

常用图表：饼/环图、堆叠图、面积图等，如涉及到层级结构，还会用矩形树图或旭日图等特殊结构图表。

关键词：“占比、比例、百分比”

比较关系

比较关系是基础分析中常用的一种图表类型。在一定的取值范围内，通过对两个或两个以上的指标分析，可以直观的看到变化和差距。对比分析包括趋势对比和分类对比两种形式，趋势对比用于表示一段时间内数据的变化，分类对比用于比较数据规模。

常用图表：趋势对比常用图表有折线图、散点图等；分类对比常用条形图、柱状图、气泡图等。

关键词：“增减、升降、涨跌、波动”

分布关系

利用空间分区来展示数据之间的分布关系，常用于体现两个或以上数据的相关性。

常用图表：散点图、热力图、雷达图等

关键词：“随着……而变化、A/B之间的相关性、交/并集”等

不同的是桑基图重点强调流量的强度和走向，漏斗图更加注重突出转化率和效果，根据不同的表达目的选用。

数据可视化在B端设计场景中发挥着重要作用。设计师在表达数据之美的同时更加准确，才能更直观地向用户传达数据的价值。使业务人员能够从复杂的业务数据中快速、直接地找到重要数据，确保用户能够更好的接收信息，才是可视化的关键。