學會這5個高階視覺化圖表+技巧，在領導面前脫穎而出不費力

學會這5個高階視覺化圖表+技巧，在領導面前脫穎而出不費力 1. 常用資料視覺化圖表的使用技巧1.1 1、柱狀圖1.2 2、條形圖1.3 3、餅圖1.4 4、散點圖1.5 5、雷达图2. 5個高階視覺化圖表2.1 1、資料視覺化地圖2.2 2、人口金字塔圖2.3 3、瀑布圖2.4 4、矩形樹圖2.5 5、百分百堆積柱狀圖3. 資料視覺化技巧3.1 1、避免使用鮮豔的顏色3.2 2、適當應用動態互動效果3.3 3、視覺化佈局3.4 4、善用視覺化工具不知道大家有沒有過這樣的經歷：老闆下令讓針對某項業務資料做個分析報告，明明和同事拿到的資料是一樣的，分析的業務指標也差不多，但交上去的報表總是不如同事的亮眼，比如像下面這兩份資料分析報告：這是一份銷售資料分析分析報告，單看這張分析報告看起來也馬馬虎虎，該有的指標基本都有，各類指標的變化趨勢也能一眼看出來，但是如果和下面這張銷售資料分析圖放在一起呢？很顯然，兩張資料分析結果放在一起，老闆自然一眼就看上第二個，而第一個人做出的努力就默默的被忽略了，甚至還會給老闆留下能力不行的差印象。因此，做資料分析，最後一步的視覺化展現相當重要。那麼如何做出高階的資料視覺化呢？優秀的資料視覺化作品可以用三個關鍵詞概括：準確、清晰、優雅。準確：精準地反饋資料的特徵資訊（既不遺漏也不冗餘，不造成讀者疏漏&誤讀細節）清晰：獲取圖表特徵資訊的時間越短越好優雅：美觀（顏色搭配）、協調（相同場景的圖表遵循統一規範）。想要準確、清晰的呈現資料，關鍵在於圖表的選用，下面給大家說說視覺化圖表的使用技巧： 1. 常用資料視覺化圖表的使用技巧常用的視覺化圖表一般有這幾個：條形圖、柱狀圖、折線圖、餅圖、散點圖、雷達圖等等，這些都是在資料視覺化過程中使用率很高的，但即便這些簡單的視覺化圖表大家十分熟悉，在使用的過程中還是有很多容易忽略的誤區 1. 1、柱狀圖柱狀圖通過柱高能夠比較清晰的反映資料的差異，一般情況下用來反映分類項目之間的比較，也可以用來反映時間趨勢。但是柱形圖的侷限在於它僅適用於中小規模的資料比較，當資料項比較多的時候就不易分辨。一般來說，最好不要超過10個。另外，柱狀圖的橫軸是時間維度，使用者習慣性認為存在時間趨勢。如果遇到橫軸不是時間維度的情況，建議用顏色區分每根柱子。 2. 2、條形圖條形圖用來反映分類項目之間的比較，適合應用於跨類別比較資料。在我們需要比較項類的大小、高低時適合使用條形圖。 3. 3、餅圖餅圖用來反應資料佔比，在需要描述某一部分佔總體的百分比時，適合使用餅圖。但在資料視覺化過程中能不用餅圖最好就不用，因為肉眼對面積大小並不敏感，最好在使用過程中要加上資料標籤，這樣會清晰一些。另外，餅圖在使用中最好不要超過6個部分，如果要表達的部分太多，就會導致人無法讀取確切的資料資訊，比如像下面這樣，這種情況最好是使用條形圖 4. 4、散點圖散點圖的資料為三維資料，使用兩組資料構成多個座標點，分析座標點的分佈情況，判斷兩個變數之間的關聯或分佈趨勢。比如通過上圖就可以看出哪些大區單票利潤較低，急需提升，比如廣泛聚集於右下角的第四大區，單票收入低於平均線，單票成本卻高於平均線。可以用顏色區分系列，也可以用散點大小定第三維度，這就衍生圖出了氣泡圖。 5. 5、雷达图雷達圖適用於多維資料（四維以上），且每個維度必須可以排序。對於一些多維的效能資料，如綜合評價，常用雷達圖表示。指標得分接近圓心，說明處於較差狀態，應分析改進；指標得分接近外邊線，說明處於理想狀態。資料點一般6個左右，太多的話辨別起來有困難。 2. 5個高階視覺化圖表除了上面幾個常用的資料視覺化圖表，再大家推薦幾個能夠讓視覺化結果煥然一新的幾個高階視覺化圖表 1. 1、資料視覺化地圖資料地圖也是我們在進行視覺化中經常會用的圖表之一，資料地圖可以最直觀的表達出資料之間的空間關係，因此在很多資料分析場景中被廣泛應用。比較常見的就是區域地圖、線地圖、點地圖，這些基本都是靜態地圖：除了靜態地圖，還有更高階的動態視覺化圖表，比如流向地圖，經常應用於區際貿易、交通流向、人口遷移、購物消費行為等場景，像這次疫情期間的人口流動狀況就可以使用流向地圖，動態的效果給人的視覺衝擊更強烈。 2. 2、人口金字塔圖人口金字塔圖一般用來現實顯示人口中各個年齡組的分佈，一般用來對比男女性的年齡分佈，如果做成動畫，視覺效果會十分高階，比如像下面這樣： 3. 3、瀑布圖若想表達兩個資料點間數量的演變過程，可使用瀑布圖。開始的一個值，在經過不斷的加減後，得到一個值。瀑布圖將這個過程圖示化，常用來展現財務分析中的收支情況。 4. 4、矩形樹圖上面說了柱形圖不適合表達過多資料項（比如上百）的資料，那應該怎麼辦?矩形樹圖出現了。它直觀地以面積表示數值，用顏色表示類目，類目維度下還可以有多個二級類目。如果用柱形圖表達，效果有多糟糕可想而知： 5. 5、百分百堆積柱狀圖百分百堆積柱狀圖是由柱形圖衍生而來的，不僅可以直觀的看出每個系列的值，還能夠反映出系列的佔比，尤其是當需要看某一單位的綜合以及各系列值的比重時。 3. 資料視覺化技巧 1. 1、避免使用鮮豔的顏色明亮鮮豔的顏色就像是把所有的字母都大寫了，這樣讀者很難集中注意力在某一個重要資料上。單調的顏色，反而能很好地用於資料視覺化，因為它們可以讓你的讀者理解你的資料，而不至於被資料淹沒，當你想要強調某一項資料時，可以使用鮮明的顏色。 2. 2、適當應用動態互動效果就像我剛才說的，動態的視覺效果給人的衝擊裡更大，在視覺化的過程中可以利用動態圖表來增強視覺化結果的互動性，比如動態地圖鑽取，圖表聯動等等 3. 3、視覺化佈局將最重要的檢視放置在頂部或左上角。眼睛通常會首先注意到該區域。視覺化中的檢視數量限制為三到四個。如果新增太多檢視，大局會被詳細資訊所淹沒。 4. 4、善用視覺化工具俗話說，工欲善其事必先利其器，巧用資料視覺化工具也能使視覺化結果事半功倍。有程式碼基礎的朋友可以用python的外掛庫，比如：matplotlib、Seaborn、ggplot、Plotly，或者E charts等圖表外掛。或者可以直接用資料分析軟體製作，比如FineBI、tableau等，內建的圖表類型很豐富，操作也相對來說比較簡單。 FineBI資料視覺化過程最後，希望大家都能做成漂亮美觀、令人眼前一亮的資料視覺化！感謝閲讀！FineReport提供最全免費功能版本，不用等待，直接點擊以下按鈕激活&下載！免費試用FineReport10.0> 獲得帆軟最新動態：數據分析，報表實例，專業的人都在這裡！加入FineReport臉書粉絲團！相關文章：掌握這15個視覺化圖表，初學者也能輕鬆玩轉資料分析教你玩轉資料視覺化，從此報表分析不用愁學會這個神操作，視覺化報表就能一鍵填報，效率遠超Excel http://mepopedia.com/forum/read.php?516,90691,90691#msg-90691 Sun, 25 Oct 2026 14:56:16 +0800 Phorum 5.2.7 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,90691,90691#msg-90691 學會這5個高階視覺化圖表+技巧，在領導面前脫穎而出不費力 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,90691,90691#msg-90691 不知道大家有沒有過這樣的經歷：老闆下令讓針對某項業務資料做個分析報告，明明和同事拿到的資料是一樣的，分析的業務指標也差不多，但交上去的報表總是不如同事的亮眼，比如像下面這兩份資料分析報告：

這是一份銷售資料分析分析報告，單看這張分析報告看起來也馬馬虎虎，該有的指標基本都有，各類指標的變化趨勢也能一眼看出來，但是如果和下面這張銷售資料分析圖放在一起呢？

很顯然，兩張資料分析結果放在一起，老闆自然一眼就看上第二個，而第一個人做出的努力就默默的被忽略了，甚至還會給老闆留下能力不行的差印象。因此，做資料分析，最後一步的視覺化展現相當重要。那麼如何做出高階的資料視覺化呢？

優秀的資料視覺化作品可以用三個關鍵詞概括：準確、清晰、優雅。

準確：精準地反饋資料的特徵資訊（既不遺漏也不冗餘，不造成讀者疏漏&誤讀細節）

清晰：獲取圖表特徵資訊的時間越短越好

優雅：美觀（顏色搭配）、協調（相同場景的圖表遵循統一規範）。

想要準確、清晰的呈現資料，關鍵在於圖表的選用，下面給大家說說視覺化圖表的使用技巧：

1. 常用資料視覺化圖表的使用技巧

常用的視覺化圖表一般有這幾個：條形圖、柱狀圖、折線圖、餅圖、散點圖、雷達圖等等，這些都是在資料視覺化過程中使用率很高的，但即便這些簡單的視覺化圖表大家十分熟悉，在使用的過程中還是有很多容易忽略的誤區

1. 1、柱狀圖

柱狀圖通過柱高能夠比較清晰的反映資料的差異，一般情況下用來反映分類項目之間的比較，也可以用來反映時間趨勢。但是柱形圖的侷限在於它僅適用於中小規模的資料比較，當資料項比較多的時候就不易分辨。一般來說，最好不要超過10個。

另外，柱狀圖的橫軸是時間維度，使用者習慣性認為存在時間趨勢。如果遇到橫軸不是時間維度的情況，建議用顏色區分每根柱子。

2. 2、條形圖

條形圖用來反映分類項目之間的比較，適合應用於跨類別比較資料。在我們需要比較項類的大小、高低時適合使用條形圖。

3. 3、餅圖

餅圖用來反應資料佔比，在需要描述某一部分佔總體的百分比時，適合使用餅圖。但在資料視覺化過程中能不用餅圖最好就不用，因為肉眼對面積大小並不敏感，最好在使用過程中要加上資料標籤，這樣會清晰一些。

另外，餅圖在使用中最好不要超過6個部分，如果要表達的部分太多，就會導致人無法讀取確切的資料資訊，比如像下面這樣，這種情況最好是使用條形圖

4. 4、散點圖

散點圖的資料為三維資料，使用兩組資料構成多個座標點，分析座標點的分佈情況，判斷兩個變數之間的關聯或分佈趨勢。比如通過上圖就可以看出哪些大區單票利潤較低，急需提升，比如廣泛聚集於右下角的第四大區，單票收入低於平均線，單票成本卻高於平均線。

可以用顏色區分系列，也可以用散點大小定第三維度，這就衍生圖出了氣泡圖。

5. 5、雷达图

雷達圖適用於多維資料（四維以上），且每個維度必須可以排序。對於一些多維的效能資料，如綜合評價，常用雷達圖表示。指標得分接近圓心，說明處於較差狀態，應分析改進；指標得分接近外邊線，說明處於理想狀態。資料點一般6個左右，太多的話辨別起來有困難。

2. 5個高階視覺化圖表

除了上面幾個常用的資料視覺化圖表，再大家推薦幾個能夠讓視覺化結果煥然一新的幾個高階視覺化圖表

1. 1、資料視覺化地圖

資料地圖也是我們在進行視覺化中經常會用的圖表之一，資料地圖可以最直觀的表達出資料之間的空間關係，因此在很多資料分析場景中被廣泛應用。比較常見的就是區域地圖、線地圖、點地圖，這些基本都是靜態地圖：

除了靜態地圖，還有更高階的動態視覺化圖表，比如流向地圖，經常應用於區際貿易、交通流向、人口遷移、購物消費行為等場景，像這次疫情期間的人口流動狀況就可以使用流向地圖，動態的效果給人的視覺衝擊更強烈。

2. 2、人口金字塔圖

人口金字塔圖一般用來現實顯示人口中各個年齡組的分佈，一般用來對比男女性的年齡分佈，如果做成動畫，視覺效果會十分高階，比如像下面這樣：

3. 3、瀑布圖

若想表達兩個資料點間數量的演變過程，可使用瀑布圖。開始的一個值，在經過不斷的加減後，得到一個值。瀑布圖將這個過程圖示化，常用來展現財務分析中的收支情況。

4. 4、矩形樹圖

上面說了柱形圖不適合表達過多資料項（比如上百）的資料，那應該怎麼辦?矩形樹圖出現了。它直觀地以面積表示數值，用顏色表示類目，類目維度下還可以有多個二級類目。如果用柱形圖表達，效果有多糟糕可想而知：

5. 5、百分百堆積柱狀圖

百分百堆積柱狀圖是由柱形圖衍生而來的，不僅可以直觀的看出每個系列的值，還能夠反映出系列的佔比，尤其是當需要看某一單位的綜合以及各系列值的比重時。

3. 資料視覺化技巧

1. 1、避免使用鮮豔的顏色

明亮鮮豔的顏色就像是把所有的字母都大寫了，這樣讀者很難集中注意力在某一個重要資料上。單調的顏色，反而能很好地用於資料視覺化，因為它們可以讓你的讀者理解你的資料，而不至於被資料淹沒，當你想要強調某一項資料時，可以使用鮮明的顏色。

2. 2、適當應用動態互動效果

就像我剛才說的，動態的視覺效果給人的衝擊裡更大，在視覺化的過程中可以利用動態圖表來增強視覺化結果的互動性，比如動態地圖鑽取，圖表聯動等等

3. 3、視覺化佈局

將最重要的檢視放置在頂部或左上角。眼睛通常會首先注意到該區域。

視覺化中的檢視數量限制為三到四個。如果新增太多檢視，大局會被詳細資訊所淹沒。

4. 4、善用視覺化工具

俗話說，工欲善其事必先利其器，巧用資料視覺化工具也能使視覺化結果事半功倍。有程式碼基礎的朋友可以用python的外掛庫，比如：matplotlib、Seaborn、ggplot、Plotly，或者E charts等圖表外掛。或者可以直接用資料分析軟體製作，比如FineBI、tableau等，內建的圖表類型很豐富，操作也相對來說比較簡單。

FineBI資料視覺化過程

最後，希望大家都能做成漂亮美觀、令人眼前一亮的資料視覺化！
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