简述仪表板中几种常用图表

1. 柱状图 (Bar Chart)

• 适用场景：适用于二维数据集（每个数据点有 X 和 Y 两个值），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项指标之间的比较情况。例如年销售额就是二维数据，“年份”和“销售额”就是它的两个维度，但仅仅需要比较“销售额”这一个维度。

• 特性：利用柱子的高度，反应数据的差异，肉眼对高度很敏感，辨识效果非常好。柱状图的局限性在于仅适用于中小规模的数据集。

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。

2. 折线图（Line Chart）

• 适用场景：一般用来表示趋势的变化，X轴一般为日期字段。适合于二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。它还适合多个二维数据集的比较。

• 特性：非常直观的表现出数据变化的趋势。

3. 饼图 （Pie chart）

• 适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。适用于简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。

• 特性：一般情况下应该用柱状图替代饼图。但是有一个例外，就是反映某个部分占整体的比重，比如贫穷人口占总人口的百分比。

4. 散点图

• 适用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似XY轴，判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集，但其中只有两维数据是需要比较的。另外，散点图还可以看出极值的分布情况。

• 特性：对于处理值的分布和数据点的分簇区域（通过设置横纵项的辅助线），散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是最佳图表类型。

例如下图是各国的医疗支出与预期寿命，三个维度分别为国家、医疗支出、预期寿命，只有后两个维度需要比较。为了识别第三维，可以为每个点加上文字标示，或者不同颜色。

5. 气泡图

• 适用场合：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。例如下图是卡特里娜飓风的路径，三个维度分别为经度、纬度、强度。点的面积越大，就代表强度越大。

• 特性：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。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。

6. 雷达图（Radar Chart）

• 适用场合：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（国籍就不可以排序）。但是，它有一个局限，就是数据点最多6个，否则无法辨别，因此适用场合有限。

• 特性：面积越大的数据点，就表示越重要。主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。

小结

• 参考文献

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