10种数据可视化图表设计师快收好！
更新时间：2023-10-26 14:54:47
图表可以说我们从小学就开始接触、学习了，他有很多个种类，比如柱状图、折线图、饼图、散点图等等。随着大数据时代的到来，数据越来愈多，也变得冗杂起来，看似数据多了好像很不错，但是要把他真正利用起来才好，如果收集了一堆数据，但是却不能那个运用恰当的方法展示、分析出来数据可视化图表的信息内容，那可真是太浪费了。今天我们就给大家介绍 10 种数据可视化图表，设计师朋友们赶紧收好了，在设计中总会用到的！接下来我们就以即时设计的数据可视化图表资源为例，详细介绍一下这 10 种数据可视化图表，一起来看～
1、柱状图
柱状图可以说是大家最常见的数据可视化图表类型之一了，他是通过柱的高度来展示数据与数据之间的差异，可以比较直观的反映出各数据之间的差别来，方便我们更加清楚、快速的了解当前数据。但是柱状图只有一个变量，比较适用于小规模的数据分析，并不太适用于有大量的数据分析任务时使用。
在 Ant Design 图表库中，有 4 个柱状图类型，分别是数据量少、比较简单的基础柱状图，堆叠柱状图，百分比堆叠柱状图，分组柱状图，瀑布图，都是蛮基础常用的柱状图数据可视化图表。
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2、条形图
条形图和柱状图一样，也是大家比较常见的一种数据可视化图表类型。他和柱状图差不多，只不过他的数据变量要更多一点，由于他的数据图是横着展示的，所以他所容纳的数据类目也要更多更长，比较适用于相对大量一点的数据比较任务。条形图的数据可视化图表展现类型也要多一点，有基础、分组、堆叠、百分比堆叠条形图，还有双向条形图、区间条形图等。
3、折线图
折线图想必大家也是不陌生的。他是把一堆数据可视化图表上的点用直线连起来，一般用来表示连续的时间或间隔内的数据变化情况，可以采用不同的、对比度强的颜色来绘制。他比较适用于需要展现数据跟随时间变化的发展趋势类的数据可视化图表制作。但是一个数据可视化图表上的折线图条数不易过多，否则会使整个数据图表变得杂乱无章，起到反效果。
折线图的数据可视化图表类型有 3 个：基础折线图、多条折线图、曲线折线图。
4、面积图
面积图可以说是在折线图的基础上形成的，先有折线图，再有面积图。他是通过用颜色填充折线图下半部分区域来展示各个折线图与折线图之间的差异。面积图可以更好的展示出数据的发展趋势。在填充颜色时，不要实打实的填充，要留有一定的透明度，且颜色的使用要有对比度，这样在展示数据时会更加快捷的观察到数据之间存在的关系。
在 TVision 数据可视化图表库中，除了基础的面积图，还展示了分组面积图、堆叠面积图、平滑面积图、百分比堆叠面积图 4 种面积图的数据可视化图表类型。
5、饼图、环图及玫瑰图
饼图、环图及玫瑰图这 3 个数据可视化图表都是用占据的百分比来表示数据与数据之间的差异的，他的应用范围还蛮广的，但是受其大小限制，能展示的数据百分比有限，如果有太多数据，他们的百分比大小差异可能肉眼很难看出来，反而会对数据信息的传达造成干扰，一般只用于数据体量比较小的百分比对比。
6、水波图
水波图其实也和饼图他们差不多，也是用数据百分比来传达信息，但是受形式所限，一般只适用于2个数据之间的简单比较。
7、散点图或气泡图
散点图是由 x 轴和 y 轴上的 2 个数据变量决定其位置，有基础散点图、多散点图、多形状散点图，我们在绘制散点图数据可视化图表时，可以使用不同的颜色、形状来区分不同的数据。
气泡图的话不仅决定位置，还决定气泡的大小，比较直观，基本上一眼就能看出很多数据之间的信息，比如哪个数据显示这里最近发展的好，规模大什么的。数据可视化图表类型基本上可以分为基础气泡图、多气泡图以及二者的带文字版本。
9、雷达图
雷达图的话，他是以一个共同的点为基准，把一个个变量分开，以不同的程度大小来表示这些数据，然后放在这样的一个二维的数据可视化图表上，可以更加直观的展现出多变量之间的发展、对比情况，清楚的观察优势及劣势，看看是否有极值出现等，比较适合全面的评价一个事物，如公司的经营状况、盈利、人的特长和不足或者性格、情绪类型等等。
10、漏斗图
漏斗图显示的是一段比较长的时间范围内或大的空间范围内，每个阶段所占的比例。他比较适用于周期比较长、范围比较广的、流程多、环节多的数据可视化图表制作，比如人口普查这一类有着超长周期、超多数据和流程的数据可视化图表。他的数据可视化图表类型分为基础、尖底、对比、对称、横向、柱状漏斗图，适用于多种场景。
以上就是关于 10 种数据可视化图表的全部内容介绍啦，分别是柱状图、条形图、折线图、面积图、饼图 / 环图 / 玫瑰图、水波图、散点图 / 气泡图、雷达图、漏斗图，这 10 种数据可视化图表类型都是我们比较经常见到的。还有一些不太常见的数据可视化图表，比如直方图、箱型图、热力图、词云图等，因为相对来说我们可能不会那么频繁的使用这些数据可视化图表类型，所以今天就不多做介绍了。大家有兴趣的话，可以去即时设计的资源广场搜索【数据可视化图表】了解一下。希望今天的内容能帮助你更加深刻的了解数据可视化图表的更多知识。