1. 柱形图&条形图
柱形图使用垂直的柱子显示类别之间的数值比较，其柱子条数不宜过多（柱子过多坐标轴标签可能会显示不全）。
条形图和柱形图类似，但柱子条数可相对多一些。
柱形图和条形图适用于比较对比类需求：
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适用场景：数据量对比
其中堆积柱形图&条形图还可用于占比类的需求：
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适用场景：系列对比
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2. 折线图&面积图
折线图用于显示数据在一个连续的时间间隔或者时间跨度上的变化，它的特点是反映事物随时间或有序类别而变化的趋势。
需要注意的是折线图的数据记录数要大于2，可用于大数据量的趋势比较，但是同一个图上最好不要超过5条折线
面积图是在折线图的基础之上形成的, 它将折线图中折线与自变量坐标轴之间的区域使用颜色填充，颜色的填充可以更好的突出趋势信息。
面积图的填充色要带有一定的透明度，透明度可以很好的帮助使用者观察不同系列之间的重叠关系，没有透明度的面积会导致不同系列之间相互遮盖。
折线图比较适用于趋势类的需求：
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适用场景：数据量随时间的变化趋势，系列趋势对比
面积图还可制作成堆积面积图，除了趋势类的需求还适用于比较和占比类的需求：
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适用场景：系列占比，时间趋势占比
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3. 饼图
饼图广泛得应用在各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类
饼图不适用于多系列的数据，因为随着系列的增多，每个切片就会变小，最后导致大小区分不明显，同时多个饼图之间的数值也不好进行比较。
饼图适用于比较一个数据分类上各个模块的大小占比的需求：
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注：饼图可通过设置其内径大小转变为圆环图
饼图还可制作成多层饼图的样式，展现不同分类数据占比，同时还能体现层级关系：
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适用场景：系列占比、系列大小对比（玫瑰图）
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4. 散点图&气泡图
散点图将两个变量以点的形式展现在直角坐标系上，点的位置由变量的数值决定，通过观察数据点的分布情况，可以推断出变量间的相关性
制作散点图所需数据最好多一些，否则相关性不明显
散点图适用于分布和关联类的需求：
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适用场景：相关性分析、 数据分布情况
气泡图是一种多变量图表，是散点图的变体，除X、Y轴所代表的的变量值，每一个气泡的面积代表第三个数值数据
需要注意的是，气泡图的数据大小容量有限，气泡太多会使图表难以阅读。
气泡图适用于比较和分布类的需求：
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适用场景：分类数据对比，相关性分析
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5. 仪表盘
仪表盘(Gauge)是一种拟物化的图表，刻度表示度量，指针表示维度，指针角度表示数值，可直观的表现出某个指标的进度或实际情况
需要注意的是为了视觉上的不拥挤，指针的数量不宜过多。
仪表盘适用于区间比较类的需求：
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仪表盘还可制作成环形和试管型，表现占比情况：
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适用场景：时钟，比率展现
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6. 雷达图
雷达图用于比较多个量化变量，比如看看哪些变量具有相似的值，或者是否存在极端值。雷达图也有助于观察数据集内哪些变量的值比较高或者低，因而适用于展示工作表现。
需要注意的是雷达图上多边形过多会使可读性下降，使整体图形过于混乱；变量过多，也会造成可读性下降，因为一个变量对应一个坐标轴，这样会使坐标轴过于密集。
雷达图适用于比较类的需求：
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雷达图还有一种堆积柱形的样式，可用于分类和系列间的双向比较，同时还能体现占比情况：
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适用场景：维度分析、系列对比，系列权重分析
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7. 框架图编辑
框架图是将等级以树形结构的形式展现的一种可视化手段，可以将层次关系清晰地展示出来。
框架图适用于层级关联类的需求：
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适用场景：层级展示，流程展示
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8. 矩形树图
矩形树图适合展现具有层级关系的数据，能够直观体现同级之间的比较。相比起传统的树形结构图，矩形树图能更有效得利用空间，并且拥有展现占比的功能。
需要注意的是矩形树图适合有权重关系的层级表现，若不需要体现占比，框架图可能更清晰明了。
矩形树图比较适用于占比和关联类的需求：
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适用场景：带权的树形数据、树形数据占比情况
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9. 漏斗图
漏斗图可以展示每一阶段的占比情况，直观体现各模块的大小。
需要注意的是系列不宜过多，否则容易显得拥挤，效果不佳。
漏斗图适用于比较排名类的需求：
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同时，对比类的需求漏斗图也同样可以满足，多个漏斗图横向排列，数据对比度也十分清晰：
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适用场景：数据排名，占比情况，标准值对比
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10. 词云图
词云，是文本数据的视觉表示，由词汇组成类似云的彩色图形，用于展示大量文本数据，能快速感知最突出的文字。
词云所需数据量需要稍大些，数据的区分度也需要比较大，否则效果不明显，并且不适合要求准确的分析。
词云适用于突出比较类的需求：
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适用场景：关键词搜索
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11. 甘特图
甘特图直观地表明任务计划是在何时进行及实际进展与计划要求的对比。管理者由此很方便的了解到一项任务(项目)的进展。
甘特图适用于流程进度类与时间相关的需求：
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同时流程的关联性的需求也可实现：
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适用场景：项目进度，事物随时间推移的状态变化，项目流程
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12. 地图
地图分为区域地图、点地图和流向地图。
（1）区域地图是一种在地图分区上使用是颜色来表示一个范围值的分布情况的地图。
适用于对比突出和分布类的需求：
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（2）点地图是一种通过在地理背景上绘制相同大小的点来表示数据在地理空间上分布的方法
通过点的分布可以很方便得掌握数据的总体分布情况，但是当需要观察单个具体的数据的时候，它是不太适合的。
点地图适用于分布类的需求：
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将点替换为气泡，不仅能显示分布情况还能粗略比较各地区数据的大小：
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（3）流向地图体现了源地和汇地之间的互动数据，常用连接空间单元几何重心之间的线段来表达，线的宽度或颜色来表示源地和汇地之间的流向数值。
有助于说明地理迁移的分布，动态流向线的使用还减少视觉上的混乱。
流向地图适用于分布、比较和流向类的需求：
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13. 热力地图
热力地图用来表示地理范围内各个点的权重情况，除了以地图为背景图层，还可以使用其他图片
热力图适用于分布和突出类的需求（常用彩虹色系）：
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