数据可视化中图表的适用场合及注意点
| 图表 | 适用维度 | 适用范围及注意点 |
|---|---|---|
| 柱状图 | 二维 | 适用于只需要比较其中一维，将变化的维度作为X轴，如做Y，需要使用颜色区分每根柱子 |
| 折线图 | 二维 | 适用于较大数据集 |
| 饼图 | 二维 | 适用于反映部分与整体的关系 |
| 地图 | 二维 | 适用于根据地理区域来区分的二维数据，通过颜色的深浅来区分第二维 |
| 散点图 | 三维 | 适用于三维数据集，但只比较其中两维，可通过颜色区分第三维 |
| 气泡图 | 三维或四维 | 散点图的变体，通过气泡大小区分第三维，通过颜色或标签区分第四维 |
| 雷达图 | 四维以上 | 数据点不能超过6个 |
1.柱状图（Bar Chart）
最常见的图表，适用二维数据集
注意点：通常来说，柱状图的X轴是时间维，用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X轴不是时间维的情况，建议用颜色区分每根柱子，改变用户对时间趋势的关注。
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2.折线图（Line Chart）
适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合，还适合多个二维数据集的比较
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3.饼图（Pie Chart）
使用反映某个部分占整体的比重时，尽可能将百分比加上
注意点：饼状图应该避免使用，因为肉眼对面积大小不敏感
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4.散点图（Scatter Chart）
适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较，但是可以给三点加上颜色，从而区分第三维
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5.气泡图（Bubble Chart）
气泡图是散点图的一种变体，通过每个点的面积大小，反映第三维
如果为气泡加上不同颜色（或文字标签），气泡图就可用来表达四维数据
注意点：因为用户不善于判断面积大小，所以气泡图只适用不要求精确辨识第三维的场合。
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6.雷达图（Radar Chart）
雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序，通过面积的大小来判断
注意点：有一个局限，就是数据点最多6个，否则无法辨别，因此适用场合有限。
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7.地图
适用需要根据地理区域来区分的二维数据，通过颜色的深浅来区分第二维
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