1、图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表-柱状图、折线图、饼图等等最为常用。用户非常熟悉这些图表,但如果被问道，它们的特点是什么，最适用怎样的场合（数据集）？恐怕答得上来的人就不多了.本文是电子书Data Visualization with JavaScript第一章的笔记，总结了六种基本图表的特点和适用场合,非常好地回答了上面的问题。序言进入正题之前，先纠正一种误解.有人觉得，基本图表太简单、太原始，不高端，不大气，因此追求更复杂的图表。但是，越简单的图表，越容易理解,而快速易懂地理解数据，不正是数据可视化”的最重要目的和最高追求吗？所以，请不要小看这些基本图表。因为用户最熟悉它们
2、，所以只要是适用的场合，就应该考虑优先使用。一、柱状图（Bar Chart）柱状图是最常见的图表,也最容易解读.它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y）,但只有一个维度需要比较.年销售额就是二维数据，年份”和”销售额就是它的两个维度,但只需要比较”销售额”这一个维度.柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集.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。上图是英国足球联赛某个年度各队的赢球场数，X轴代表不同球队，Y
3、轴代表赢球数.二、折线图（Line Chart）数据折线图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.它还适合多个二维数据集的比较。上图是两个二维数据集（大气中二氧化碳浓度，地表平均气温）的折线图。三、饼图（Pie Chart）饼图是一种应该避免使用的图表，因为肉眼对面积大小不敏感。上图中,左侧饼图的五个色块的面积排序,不容易看出来。换成柱状图，就容易多了。一般情况下,总是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.四、散点图（Scatter Chart）散点图适用于三维数据集,但其中只有两维需要比较。上图是各国的医疗支出与
4、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。五、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。上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.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。比如下图就是通过颜色，表示每个点的风力等级。六、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（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。下面是迈阿密热火队首发的五名篮球选手的数据。除了姓名，每个数据点有五个维度,分别是得分、篮板、助攻、抢断、封盖。画成雷达图，就是下面这样。面积越大的数据点，就表示越重要。很显然，勒布朗詹姆斯（红色区域）是热火队最重要的选手.需要注意的时候，用户不熟悉雷达图，解读有困难.使用时尽量加上说明，减轻解读负担。作者： 阮一峰来自：36大数据
