高手总结的15个技巧，让你轻松玩转数据可视化！

接下来，，看看数值构成随时间变化的案例：第一大区(包含四个重点地区)近四年收入构成的趋势要如何可视化?自己想一想，再下滑看推荐方案。

△ 业务数据

△ 堆叠面积图

推荐方案是堆叠面积图，可以展现分量(地区)对于总量(大区)的贡献，并显示总量(大区)的变化过程。需要说明的是，地区收入的起点并非从 y=0 开始，而是在下面的地区基础上逐层叠加，最后组成一个整体。

4. 累计比较 – 堆叠柱状图

如果将上图X轴的标签文字(即年份)和图例(即地区)互换(如下图A)，用来看每个地区近四年的收入构成，用哪个图更合适?

△ 堆叠柱状图

是不是觉得都可以?那图中 X1 有何含义?堆叠面积图 A 方案和堆叠柱状图 B 方案都可以表现累加值。差别在于，堆叠面积图的 x 轴是连续数据(如时间)，堆叠柱状图的 x 轴是分类数据。此案例中的 x 轴是非连续的分类数据，因此用 B 方案更适合。

5. 累计增减 – 瀑布图

若想表达两个数据点间数量的演变过程，可使用瀑布图。开始的一个值，在经过不断的加减后，得到一个值。瀑布图将这个过程图示化，常用来展现财务分析中的收支情况。

△ 瀑布图

以上就是「构成」类常用图表，可归纳如下。

三、分布&联系

通过分布&联系型图表能看到数据的分布情况，进而找到某些联系，如相关性、异常值和数据集群。

常见使用场景：客户的年龄段分布?单票成本与收件量的关系?

1. 两个变量 – 散点图

仍以业务为例，下图为全国网点的单票成本/收入分布情况。

△ 散点图

单单这样看，可能看不出什么，如果加两条平均线就不一样了。

加了平均线，就知道哪些网点高于平均线，哪些低于平均线。但网点那么多，总不能逐个点击查看是哪个大区的，给散点加上颜色后，就很有意义了。

通过此图，可以看出哪些大区单票利润较低，急需提升，比如广泛聚集于右下角的第四大区，单票收入低于平均线，单票成本却高于平均线。

2. 三个变量 – 气泡图

大家都知道，网点总利润除了和单票利润有关，还和体量(即收件量)有关，用散点的面积大小表示收件量，就变成了气泡图。

△ 气泡图

3. 结合地图 – 热力图

气泡图与地图结合可演变为热力图。通过热力图，能看到哪些网点收派件量较多，需进行资源调配。

△ 热力图

以上是 「分布&联系」类的常用图表，可归纳如下：

小结

当我们拿到数据后，先提炼关键信息，明确数据关系及主题，再选择合适的图表进行可视化。希望下图能给各位一些参考(结合可视化专家 Andrew Abela 的图表选择指南，进行了简化调整)。

（编辑：东莞站长网）

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