14种可视化图表怎么做？

在数据驱动的时代，数据可视化已成为必不可少的工具之一。14种可视化图表怎么做？本文将深入探讨这14种图表的制作方法及其应用场景，帮助你在不同场景下选择最适合的数据展示方式。我们会为每种图表提供专业且实用的制作步骤，让你不仅知道怎么做，还能明白为何这样做。通过阅读本文，你将获得以下核心价值：

• 全面了解14种常用的可视化图表及其应用场景
• 学习每种图表的具体制作步骤和注意事项
• 掌握选择合适图表的技巧，提升数据展示效果
• 推荐FineBI工具，简化图表制作过程，提升工作效率

一、柱状图

柱状图是最常见的可视化图表之一，主要用于比较不同类别数据的大小。它通过直观的条形长度展示数据的差异，非常适合展示离散数据和进行分类比较。

制作柱状图的步骤：

• 选择适合的数据集，确保数据是类别型的。
• 在Excel或BI工具中插入柱状图，选择数据范围。
• 调整图表样式，如柱状颜色、标签等，以提升可读性。

在制作柱状图时，需要特别注意数据的类别是否明确，以及是否有必要进行分组或堆叠展示。例如，对于销售数据，可以按季度或产品类别进行分组，制作堆叠柱状图以展示每个类别内部的数据分布。

柱状图的应用场景包括：

• 销售数据分析：展示不同产品的销售额。
• 市场调查：比较不同调查选项的受欢迎程度。
• 绩效评估：展示员工或部门的绩效数据。

二、折线图

折线图用于展示随时间变化的数据趋势，通过连续的点和线条展示数据的变化轨迹。它特别适合展示时间序列数据，如股票价格、气温变化等。

制作折线图的步骤：

• 选择时间序列数据，确保数据有时间维度。
• 在Excel或BI工具中插入折线图，选择数据范围。
• 调整图表样式，如线条颜色、数据点标记等，以提升可读性。

制作折线图时，需要特别注意时间维度的一致性，确保时间间隔均匀。如果数据间隔不均匀，可能会导致图表失真。此外，折线图也可以通过添加多条线展示多个系列的数据趋势。

折线图的应用场景包括：

• 财务数据分析：展示公司季度或年度的财务表现。
• 市场趋势分析：展示某产品的市场需求变化趋势。
• 科学研究：展示实验数据随时间变化的趋势。

三、饼图

饼图用于展示数据的组成部分及其占整体的比例，通过圆形的切片展示各部分的占比情况。它特别适合展示单一数据集的构成情况，如市场份额、人口分布等。

制作饼图的步骤：

• 选择构成型数据，确保数据可以按类别划分。
• 在Excel或BI工具中插入饼图，选择数据范围。
• 调整图表样式，如切片颜色、标签等，以提升可读性。

制作饼图时，需要特别注意数据类别的清晰度，并确保所有类别的总和为100%。对于类别较多的数据，可以考虑使用其他图表（如柱状图）以避免饼图过于复杂。

饼图的应用场景包括：

• 市场份额分析：展示不同品牌的市场占有率。
• 预算分配：展示公司预算的各项支出比例。
• 人口统计：展示不同年龄段人口的比例分布。

四、条形图

条形图与柱状图类似，但条形图是水平显示的，适合展示较长的类别名称。它通过条形长度展示数据的大小，适合比较不同类别数据的大小。

制作条形图的步骤：

• 选择适合的数据集，确保数据是类别型的。
• 在Excel或BI工具中插入条形图，选择数据范围。
• 调整图表样式，如条形颜色、标签等，以提升可读性。

制作条形图时，需要特别注意类别名称的长度，水平显示可以避免类别名称过长导致的拥挤问题。此外，条形图也可以通过堆叠展示多个系列的数据。

条形图的应用场景包括：

• 员工绩效：展示不同员工的绩效评分。
• 产品销量：比较不同产品的销售量。
• 市场调查：展示调查选项的受欢迎程度。

五、散点图

散点图用于展示两个变量之间的关系，通过点的分布展示数据的相关性。它特别适合展示变量间的相关性和趋势，如身高与体重、广告投入与销售额等。

制作散点图的步骤：

• 选择两个变量的数据集，确保数据成对出现。
• 在Excel或BI工具中插入散点图，选择数据范围。
• 调整图表样式，如点的颜色、形状等，以提升可读性。

制作散点图时，需要特别注意数据的成对性，确保每个点都有对应的X和Y值。此外，散点图可以通过添加趋势线展示数据的整体趋势。

散点图的应用场景包括：

• 科学研究：展示实验变量间的关系。
• 市场分析：展示广告投入与销售额的相关性。
• 健康数据：展示身高与体重的关系。

六、面积图

面积图与折线图类似，但通过填充颜色展示数据的累积情况。它特别适合展示多个系列数据的累积变化，如市场份额的变化趋势等。

制作面积图的步骤：

• 选择时间序列数据，确保数据有时间维度。
• 在Excel或BI工具中插入面积图，选择数据范围。
• 调整图表样式，如填充颜色、透明度等，以提升可读性。

制作面积图时，需要特别注意数据的累积性，确保每个系列的数据是累积的。此外，面积图可以通过多系列展示不同数据的累积变化。

面积图的应用场景包括：

• 市场份额分析：展示不同品牌的市场份额变化。
• 销售数据分析：展示不同产品的销售额累积变化。
• 财务数据分析：展示公司不同项目的收入累积变化。

七、雷达图

雷达图用于展示多个变量的数据，通过多边形展示数据的分布。它特别适合展示多维数据的比较，如绩效评估、产品对比等。

制作雷达图的步骤：

• 选择多个变量的数据集，确保数据有多个维度。
• 在Excel或BI工具中插入雷达图，选择数据范围。
• 调整图表样式，如多边形颜色、标签等，以提升可读性。

制作雷达图时，需要特别注意数据的维度一致性，确保每个变量的数据都在同一量纲。此外，雷达图可以通过多个多边形展示不同系列的数据。

雷达图的应用场景包括：

• 绩效评估：展示员工不同方面的绩效评分。
• 产品对比：展示不同产品在多个指标上的表现。
• 市场分析：展示不同品牌在多个方面的市场表现。

八、箱线图

箱线图用于展示数据的分布情况，通过箱形展示数据的四分位数、最小值、最大值和异常值。它特别适合展示数据的分布情况和异常值，如成绩分布、收入分布等。

制作箱线图的步骤：

• 选择连续型数据，确保数据有一定的分布。
• 在Excel或BI工具中插入箱线图，选择数据范围。
• 调整图表样式，如箱形颜色、标签等，以提升可读性。

制作箱线图时，需要特别注意数据的分布情况，确保数据有明显的分布特征。此外，箱线图可以通过多个箱形展示不同系列的数据分布。

箱线图的应用场景包括：

• 成绩分布：展示学生成绩的分布情况。
• 收入分布：展示公司员工收入的分布情况。
• 市场分析：展示不同产品价格的分布情况。

九、瀑布图

瀑布图用于展示数据的累积变化，通过色块展示数据的增加或减少。它特别适合展示数据的累积过程，如财务数据的盈亏变化等。

制作瀑布图的步骤：

• 选择累积型数据，确保数据有累积过程。
• 在Excel或BI工具中插入瀑布图，选择数据范围。
• 调整图表样式，如色块颜色、标签等，以提升可读性。

制作瀑布图时，需要特别注意数据的累积过程，确保每个数据点都有明确的累积效果。此外，瀑布图可以通过色块展示数据的增加或减少情况。

瀑布图的应用场景包括：

• 财务数据分析：展示公司收入与支出的累积变化。
• 销售数据分析：展示销售额的累积变化。
• 项目管理：展示项目进度的累积变化。

十、漏斗图

漏斗图用于展示数据的逐级减少情况，通过漏斗形状展示数据的转化过程。它特别适合展示转化率数据，如销售漏斗、网站转化等。

制作漏斗图的步骤：

• 选择转化型数据，确保数据有逐级减少过程。
• 在Excel或BI工具中插入漏斗图，选择数据范围。
• 调整图表样式，如漏斗颜色、标签等，以提升可读性。

制作漏斗图时，需要特别注意数据的转化过程，确保每个数据点都有明确的转化效果。此外，漏斗图可以通过漏斗形状展示数据的逐级减少情况。

漏斗图的应用场景包括：

• 销售漏斗：展示销售过程中的转化率。
• 网站转化：展示网站各页面的转化率。
• 市场分析：展示市场推广活动的转化效果。

十一、热力图

热力图用于展示数据在空间上的分布情况，通过颜色强度展示数据的密度。它特别适合展示地理数据和空间数据，如人口密度、销售热区等。

制作热力图的步骤：

• 选择地理数据或空间数据，确保数据有地理位置或空间坐标。
• 在Excel或BI工具中插入热力图，选择数据范围。
• 调整图表样式，如颜色强度、标签等，以提升可读性。

制作热力图时，需要特别注意数据的空间分布，确保数据有明确的地理位置或空间坐标。此外，热力图可以通过颜色强度展示数据的密度。

热力图的应用场景包括：

• 人口密度：展示不同地区的人口密度。
• 销售热区：展示不同地区的销售热区。
• 市场分析：展示市场推广活动的热区。

十二、树状图

树状图用于展示数据的层级关系，通过树状结构展示数据的层次。它特别适合展示层次结构数据，如组织结构、产品分类等。

制作树状图的步骤：

• 选择层级数据，确保数据有明确的层次关系。
• 在Excel或BI工具中插入树状图，选择数据范围。
• 调整图表样式，如节点颜色、标签等，以提升可读性。

制作树状图时，需要特别注意数据的层次关系，确保每个节点都有明确的层级。此外，树状图可以通过树状结构展示数据的层次关系。

树状图的应用场景包括：

• 组织结构：展示公司的组织结构。
• 产品分类：展示产品的分类结构。
• 市场分析：展示市场的层次结构。

十三、瀑布图

瀑布图用于展示数据的累积变化，通过色块展示数据的增加或减少。它特别适合展示数据的累积过程，如财务数据的盈亏变化等。

制作瀑布图的步骤：

• 选择累积型数据，确保数据有累积过程。
• 在Excel或BI工具中插入瀑布图，选择数据范围。
• 调整图表样式，如色块颜色、标签等，以提升可读性。

制作瀑布图时，需要特别注意数据的累积过程，确保每个数据点都有明确的累积效果。此外，瀑布图可以通过色块展示数据的增加或减少情况。

瀑布图的应用场景包括：

• 财务数据分析：展示公司收入与支出的累积变化。
• 销售数据分析：展示销售额的累积变化。
• 项目管理：展示项目进度的累积变化。

十四、桑基图

桑基图用于展示数据的流动情况，通过流动线展示数据的流向。它特别适合展示数据的流动过程，如能源流动、资金流动等。

制作桑基图的步骤：

• 选择流动型数据，确保数据有明确的流动方向。
• 在Excel或BI工具中插入桑基图，选择数据范围。
• 调整图表样式，如流动线颜色、标签等，以提升可读性。

制作桑基图时，需要特别注意数据的流动方向，确保每个数据点都有明确的流向。此外，桑基图可以通过流动线展示数据的流动情况。

桑基图的应用场景包括：

• 能源流动：展示能源的流动情况。
• 资金流动：展示资金的流动情况。
• 市场分析：展示市场的流动情况。

总结

本文详细介绍了14种常见的可视化图表及其制作方法与应用场景。从柱状图、折线图到桑基图，每种图表都有其独特的优势和适用场景。选择合适的图表类型是数据可视化的关键，它不仅能

本文相关FAQs

1. 14种可视化图表怎么做？

在大数据分析中，可视化图表是数据呈现的重要方式。要制作14种不同类型的可视化图表，我们需要了解每种图表的特点和适用场景。以下是常见的14种可视化图表及其制作方法：

• 折线图：用于显示数据的变化趋势。可通过Excel、Tableau等工具输入数据并选择折线图模板。
• 柱状图：适合比较不同类别的数据大小。在Excel中选择数据区域后插入柱状图即可。
• 饼图：显示各部分占整体的比例。输入数据后在工具中选择饼图类型。
• 散点图：展示两个变量之间的关系。在Excel中分别选择X轴和Y轴数据，然后插入散点图。
• 面积图：类似折线图，但填充了下方区域，适合显示累积数据。选择数据后插入面积图。
• 条形图：与柱状图类似，但条形图的条是水平的。适合显示较长标签的数据。
• 气泡图：扩展了散点图，通过气泡大小表示第三个变量。输入三列数据后插入气泡图。
• 雷达图：展示多变量的数据比较，适合多维度数据。在Excel中选择雷达图模板即可。
• 热力图：通过颜色深浅表示数据的大小。可以使用Python的Seaborn库生成。
• 箱线图：展示数据的分布和异常值。Python的Matplotlib库中有现成的函数。
• 瀑布图：显示数据的累积效应。Excel和Tableau都有此功能。
• 树图：表示层级数据。可以用D3.js库生成。
• 桑基图：展示数据流向。可以用Python的Plotly库生成。
• 地理图：展示地理位置相关的数据。使用Google Maps API或Python的Folium库。

2. 如何选择合适的可视化图表类型？

选择合适的可视化图表类型取决于数据的性质和你想表达的信息。以下是一些选择图表类型的建议：

• 趋势和变化：如果你想展示数据随时间的变化，折线图是最佳选择。
• 类别比较：对于不同类别数据的比较，柱状图或条形图是不错的选择。
• 比例关系：饼图和面积图适合展示各部分在整体中的占比。
• 分布情况：散点图和箱线图能很好地展示数据的分布和异常值。
• 多变量关系：气泡图和雷达图能够展示多变量之间的关系。
• 地理数据：地理图非常适合展示地理位置相关的数据。

了解这些图表的特点和适用场景可以帮助你更有效地传达数据背后的故事。

3. 在企业大数据分析中，如何利用可视化图表提升决策效率？

可视化图表在企业大数据分析中扮演着重要角色，能够大大提升决策效率。以下是一些实用的建议：

• 快速识别趋势和异常：通过折线图和箱线图，你可以快速识别数据中的趋势和异常值，从而及时采取措施。
• 直观展示复杂数据：复杂的数据通过可视化图表可以变得简单易懂，让非技术人员也能轻松理解。
• 支持实时数据分析：利用实时数据更新的热力图和地理图，可以即时掌握市场动态和地理分布情况。
• 增强数据对比：通过柱状图和雷达图，可以轻松对比不同类别和维度的数据，辅助决策。
• 发现潜在关联：散点图和桑基图可以帮助你发现和分析数据之间的潜在关联，提供决策依据。

通过合理使用可视化图表，企业可以更高效地进行数据分析，做出更明智的决策。

4. 制作可视化图表时有哪些常见错误？如何避免？

尽管可视化图表是强大的工具，但不当使用会导致误导。以下是一些常见错误及其避免方法：

• 选择不合适的图表类型：确保图表类型与数据性质和分析目标匹配。例如，不要用饼图展示趋势数据。
• 忽略数据完整性：确保数据完整和正确，避免由于数据缺失或错误导致的误导性图表。
• 过度装饰：简洁清晰是关键，过多的颜色和图案会分散注意力，影响信息传达。
• 误导性轴刻度：轴刻度要合理设置，避免人为夸大或缩小数据变化。例如，Y轴不应从非零起点开始。
• 忽视数据上下文：图表应包含必要的注释和标签，确保读者能理解数据的背景和意义。

注意这些问题，制作简洁、准确的可视化图表，确保数据分析结果的有效传达。

5. 推荐一个制作可视化图表的工具

在众多可视化工具中，FineBI是一个非常值得推荐的BI工具。它不仅支持多种图表类型，还具备强大的数据分析和展示功能。FineBI操作简单，并且可以与多种数据源无缝对接，非常适合企业用户。

如果你想尝试使用FineBI制作可视化图表，点击下面的链接即可在线免费试用：

FineBI在线免费试用