在工作中会发现很多人在做图表的时候，最容易出现错误的地方不是在对数据的处理上，而是在对图表的选择上。图表种类如此之多，什么场景下用什么图表展示最合适，确实是一个难题，一旦用了不合适的图表来表达数据，反而会“事倍功半”。
废话不多说，想解决这个难题，就来跟我看下在日常工作中，会常用到的6种类型的可视化图表，针对这些图表，我都列举了相应的适用场景和例举图表，内容很干，记得收藏备用。
1、占比类型
在有关比例的可视化中，我们主要对每一部分的大小占总数的百分比感兴趣，占比可以显示部分和整体的关系，比如：
- 公司某款产品的销售额占总销售额的超过30%
- 5月份，A产品的销售量占公司总销售量的首位
- 2001年客户市场份额少于整个行业的10%
你的主题中只要包括如下词汇如：占比、总数百分比、占百分比多少等字样时，可以肯定你是在制作一个部分和整体的关系图表。
公司人员学历构成
市场份额占比
入选影片占比
2、比较与排序类型
人们习惯于对比和排序，我们需要比较类别间的大小、高低，它们是相同的，还是比其它类别多或少？
- 2020年公司内所有部门的绩效排名
- 这个季度草莓奶茶和蜜桃奶茶的销量高低
- 2021年一季度中国的 GDP 和美国 GDP 的增速对比
我们可以从排名、大于、小于、高于、低于、相同之类的词汇中找到类别比较的线索。
华东、华北地区销量对比
TOP10 车型
3、时间趋势类型
时间序列数据无处不在，我们通过时间序列数据来观察这些事物是如何变化的。例如：
- 近6个月的股价变动
- 过去5年我司的盈利状况
- 过去10年的薪资水平均处于一个小幅增长的态势
- 21世纪的前20年，中国的贫困人口占总人口的比例持续降低
- 利率在过去的7个季度中上下波动
时间序列对比关系的触发词有：变化、增长、下降、减少、波动等，常见模式如下：
- 趋势性：数据随时间变化的呈整体上升或下降的趋势
- 季节性：数据在每年的特定季度、月份、周、日的数据波动
- 周期性：数据存在不固定频率的上升和下降时，表示该序列有周期性，通常与商业活动有关
2006 年到 2012 年的居民消费支出趋势
2020年上半年品类销售走势
4、频率分布类型
这种对比关系表示有多少个项目或类别符合一个数字发展的范围，比如：
- 1500 多个景点的中差评率分布
- 我司有多少员工的月薪超过 5 万元，有多少员工的月薪处于 3-5 万元之间，有多少员工的月薪在 1-3 万元区间等。
- 有多少员工的年龄小于 25 岁，25-30 员工人数有多少、超过 30 岁的员工人数有多少等。
- 我司 10 月份的客户订单金额主要集中在 20 万-30 万元之间；
- 多数客户订单的交付时长在 4-6 周之间；
这种对比关系的关键词包括：x 到 y 的范围，密度，频率，分布等。
男女年龄分布情况/人口金字塔
学生各科考试成绩分布情况
5、位置分布
位置分布是根据地理位置数据，通过地图展示不同分布特征，比如：
- 各个国家的产品出口目的地
- 全国排名前300的学校地区分布
- 全国各省份的销售额情况
- 国家/地区的各个区域的库存
- 江苏省各城市的房价情况
流向地图多应用于区际贸易、交通流向、人口迁移、购物消费行为、通讯信息流动、航空线路等场景
湖北省除武汉外新冠肺炎确诊病例
各航空公司的飞行计划
6、相关性
人们总是在找事物之间的相关性，统计学就是要寻找数据之间的关系。
相关性对比关系展示两个或多个变量之间的关系，比如：
- 人的身高和体重之间的关系
- 产品价格会影响销售额吗
- 天气和冰淇淋的销量有关系吗
当你的主题包括与什么相关，随什么增长，随什么减退，根据什么变化，或者不随什么增长等，那么就可以断定是一个相关性对比关系。
身高与体重的关系
流量来源分析
