掌握這22種圖表 讓你的數據分析更具說服力！

在數據分析的世界中，圖表是一種不可或缺的工具。它能將抽象的數據轉化為直觀的視覺資訊，幫助你快速理解數據的意義。透過掌握22種圖表，你可以針對不同的分析需求，選擇最適合的方式來呈現數據，進一步提升說服力。這些方法能量化圖表對結果的影響，幫助你更精準地解讀數據。

一、圖表是什麼

圖表是一種將數據轉化為視覺化資訊的工具。它能幫助你快速理解複雜的數據，並以直觀的方式呈現關鍵資訊。透過圖表，你可以更有效地傳遞數據的價值，讓觀眾輕鬆掌握重點。圖表不僅僅是數據的展示工具，更是影響觀眾理解的關鍵因素。選擇適合的圖表類型，能讓你的數據分析更具說服力。

二、圖表的基本分類

在數據分析中，選擇合適的圖表類型至關重要。不同的圖表能以獨特的方式呈現數據，幫助你更清晰地解讀資訊。以下是六大圖表分類及其應用場景。本次所有圖表的製作均使用了自助式BI工具FineBI，FineBI簡單易用，只需拖拽操作即可進行數據分析。FineBI還擁有豐富的可視化和智能圖表功能，是數據分析的神器！

1.佔比類圖表

佔比關係圖表是一種常用於展示各部分佔總體的比例關係的數據圖。它通常呈圓形或者條形，被分割成不同的扇形或條形區域，每個區域的大小的圖表分析能夠表示相應數據圖表部分所佔的比例或百分比。

①圓餅圖

圓餅圖是最常見的佔比類圖表之一。它利用角度來表現各部分的比例，適合用於展示簡單的數據分佈。例如，企業可以用圓餅圖來顯示不同產品的市場占有率。需要注意的是，圓餅圖的部分比例應保持真實性，避免誤導觀眾。

儘管圓餅圖在一些情況下非常有用，但也需要注意，當扇形區域數量較多時，圓餅圖可能會變得複雜難以閱讀。在這種情況下，其他數據圖型別如柱狀圖或堆疊柱狀圖可能更適合展示資料的比例關係。

②環形圖

環形圖是圓餅圖的變形版本，中心部分被挖空，形成環狀。這種設計能更直觀地展示多層級的數據比例。例如，環形圖可以用於展示年度預算分配，並且能清晰地表現各部門的支出比例。

③矩形樹狀圖

矩形樹狀圖以面積大小來表示數據的比例。這種數據圖通常採用矩形框或方塊來表示不同的層次，其中每個矩形代表一個資料元件，而矩形的大小和位置反映了其在層次結構中的位置和相對重要性。

矩形樹狀圖表非常適合展示層次結構資料，如組織架構、檔案目錄、家譜等。每個矩形代表一個層次中的元素，而矩形之間的巢關係表示了層次結構。矩形樹狀圖通常支援分支的展開和摺疊功能，允許使用者查看特定階層式詳細資訊或簡化圖表以減少複雜性。同時，使用者可以透過點選或懸停來獲取更多資訊，改善使用者體驗。

2.比較類圖表

比較類圖表能幫助你直觀地比較數據之間的差異，適合用於分析多組數據的變化。

①柱形圖

柱形圖利用長度來衡量數據大小，是最精確的比較工具之一。它能幫助你快速識別最大值和最小值。每個垂直柱子表示一個類別或資料點，高度反映數值。適用於各領域的資料比較和趨勢展示。

②條形圖

條形圖與柱形圖類似，但其橫向排列更適合展示長列表數據。通常由一系列水平或垂直的條形構成，條形的長度表示相應類別或數據點的數值，以直觀呈現它們之間的關係。條形圖適用於比較數據類別、展示分佈和觀察時間趨勢等多種圖表分析需求。

③堆積條形圖

堆積條形圖常用於比較多個資料系列的相對比例和構成。該數據圖表中的每個條形被分成多個段落，代表不同資料系列，這些圖表分析段落在同一位置堆疊在一起，形成整體條形。每個條形的高度表示總數值，而不同段落的高度表示它們在總值中的貢獻。這使觀衆能夠一眼看出各部分之間的相對重要性，同時又不失整體構成的視角。

④範圍條形圖

範圍條形圖用於展示數據的範圍，例如最低值和最高值之間的差距。它能幫助你快速了解數據的分佈情況，適合用於分析溫度變化或價格波動。

首先，範圍條形圖表適用於比較不同資料點之間的變化幅度。觀衆可以輕鬆地識別哪些資料點具有更大或更小的範圍，進而更好地理解資料的差異。其次，範圍條形圖在科學研究和實驗中常用於展示資料的誤差或不確定性。這有助於研究人員更全面地考慮測量或取樣中的不確定性因素，提高了資料的可靠性。

⑤詞雲

詞雲圖透過展示正文中不同單詞的頻率或重要性，以不同字體大小或顏色的方式呈現這些單詞。這使觀衆可以一目瞭然地看到哪些單詞在正文中更常出現，有助於快速理解正文的關鍵主題和內容。詞雲圖通常用於正文分析、情感分析、關鍵詞提取和視覺化正文摘要等應用領域。

⑥雷達圖

雷達圖表通常用於比較多個資料維度的變化和關係。它的主要特點是將不同資料維度表示為從圖表中心延伸出的軸線，每個軸線代表一個維度，而資料點的位置相對於這些軸線表示不同維度的值。雷達圖可以幫助觀衆直覺地理解多個變數之間的關係，尤其適用於展示圖表分析資料的相對比較，例如產品特性、能力評估或績效比較。

3.趨勢類圖表

趨勢類圖表能幫助你追蹤數據的變化，適合用於分析時間序列數據。

①折線圖

折線圖用於展示資料隨時間或其他連續變數的變化趨勢。在折線圖中，資料點透過連結成直線來表示變化的趨勢，因此得名。這種數據圖表通常在橫軸上表示時間或其他連續變數，縱軸上表示相應的數值。折線圖有助於觀衆直覺地識別趨勢、模式和變化，因此在各種領域中廣泛用於趨勢分析、股市走勢、氣象預測、銷售趨勢等方面。

②面積圖

面積圖用於展示資料隨時間或其他連續變數的變化趨勢，並突出了資料的累積效應。與折線圖類似，面積圖的橫軸通常表示時間或其他連續變數，而縱軸表示數值。不同之處在於，面積圖透過填充折線下方的區域，強調了累積值的變化，使觀衆能夠更清晰地看到趨勢和相對變化的大小。

③垂直瀑布圖

垂直瀑布圖用於展示不同類別或時間段內的數值變化，強調了數值的逐級累積效應。在垂直瀑布圖中，資料以垂直的條形依次排列，每個圖表的條形代表一個類別或時間段，其高度表示數值的大小。不同之處在於，每個條形之間有連結線，用於顯示數值的累積變化，這使得觀衆可以清晰地看到數值是如何從一個階段過渡到下一個階段的。

4.頻率分佈類圖表

頻率分佈類圖表適合用於分析數據的分佈情況，幫助你快速掌握數據的集中趨勢與變化範圍。以下是三種常見的頻率分佈圖表及其應用場景。

①直方圖

直方圖以長條的高度表示數據的頻率分佈，適合用於分析連續數據的分佈情況。直方圖的主要用途之一是幫助人們理解資料的分佈趨勢。透過觀察直方圖分析圖表，可以快速瞭解資料集中的主要特徵，如中心位置、散佈範圍和集中度。這對於探索資料、識別資料模式以及檢查潛在的異常值都非常有幫助。

②分佈曲線圖

分佈曲線圖以平滑的曲線來表示數據的分佈趨勢，適合用於分析大規模數據的整體形態。例如，企業可以利用分佈曲線圖來分析顧客購買行為的頻率分佈，進一步優化產品定價策略。分佈曲線圖能幫助你快速掌握數據的整體趨勢，並且能直觀地比較不同數據集的分佈差異。

③箱型圖

箱型圖常用於展示資料分佈的關鍵特徵。箱型圖圖表包括了中位數、四分位數、資料的範圍，以及可能存在的離羣值。這種圖表分析的核心元素是一個箱子，箱子的上邊框表示資料的第三四分位數，下邊框表示第一四分位數，箱子內部的橫線是資料的中位數。箱子的長度代表了資料分佈的範圍，而箱子外的點可能是離羣值。箱型圖不僅可以幫助觀衆理解資料的集中趨勢和分散度，還有助於檢查潛在的異常值。

5.相對性關係圖表

相對性關係圖表能幫助你分析數據之間的關聯性，適合用於探索變數之間的相互影響。

①散點圖

散點圖通常用於呈現兩個變數之間的關係和相互影響。在散點圖中，每個資料點代表了資料集中的一個資料對，其中一個變數位於橫軸上，另一個變數位於縱軸上。這種圖表分析使我們能夠快速識別兩個變數之間的聯動性，無論是正相關、負相關還是無關。

散點圖的一個重要應用是異常值檢查，因為異常值通常在數據圖中表現為與其他資料點明顯不同的點。此外，散點圖還可以用於展示資料點的分佈情況，觀察密度和分佈模式，或者尋找潛在的趨勢線，以便進行趨勢分析和預測。

②波士頓矩陣圖

波士頓矩陣圖是一種戰略管理圖表工具，幫助組織評估其產品組合或項目組合。這種數據分析圖將各個項目或產品根據兩個關鍵因素，市場份額和增長潛力，劃分為四個象限。這四個象限分別代表了明星（市場份額高、增長潛力高）、金牛（市場份額高、增長潛力低）、問題兒童（市場份額低、增長潛力高）和犬（市場份額低、增長潛力低）。

③氣泡圖

氣泡圖以氣泡的大小來表示數據的權重，適合用於分析多維數據。氣泡圖常用於展示三個變數之間的關係。與散點圖類似，氣泡圖使用點來表示資料，但每個點的大小和顏色也反映了第三個變數的資訊。

在氣泡圖中，橫軸和縱軸通常表示圖表的兩個變數，點的橫座標和縱座標表示它們之間的關係。而每個點的大小代表了第三個變數的數值，通常是透過比例尺來表示的，較大的氣泡表示數值較大，較小的氣泡表示數值較小。此外，氣泡的顏色也可以用來表示第四個變數，增加了圖表的資訊密度。

6.地圖類圖表

地圖類圖表能幫助你分析地理數據的分佈情況，適合用於展示空間相關的資訊。

①區域地圖

區域地圖以顏色或陰影來表示數據的地理分佈。區域地圖的優勢在於能直觀地展示數據的空間分佈，幫助你快速找到重點區域。

②點地圖

點地圖是指把一系列離散的數據點按照位置信息標註在地圖上。適合需要把大量具有相同屬性的地址信息同時展示在地圖上的業務場景。比如展示連鎖店分佈、加油站分佈、銀行網點分佈等。

③熱力地圖

熱力圖通過指定的半徑範圍進行數據疊加計算，然後與梯度顏色進行數據映射，不同的顏色深度代表不同的數據密度。通常適用於數據量比較多且在一定地域範圍內相對密集的業務場景。比如展示某個商圈的人流分佈、某個景區的客流分佈、某個區域的車流分佈等。

④流向地圖

流向地圖以箭頭來表示數據的流動方向，適合用於分析物流或人流的移動情況。例如，城市規劃者可以利用流向地圖來分析通勤路線的流量，進一步優化交通規劃。流向地圖能幫助你快速掌握數據的流動趨勢，提升決策效率。

以上就是數據分析時常用到的22種圖表類型，通過將資料轉化為圖表的形式，業務人員能夠更直觀地展示業務狀況。同時，利用資料分析對業務指標進行全面分析，並提出可行的決策，使老闆眼前一亮！

三、如何選擇適合的圖表

選擇適合的圖表是數據分析中不可忽視的一環。正確的圖表能幫助你清晰地傳遞資訊，而錯誤的選擇可能導致誤解甚至錯誤決策。以下將介紹三步驟選擇法以及避免常見錯誤的技巧，幫助你提升數據視覺化的效果。

1.三步驟選擇法

明確分析目標

在選擇圖表之前，首先要明確你的分析目標。你需要問自己：這份數據是要展示趨勢、比較差異，還是分析分佈？例如，若你的目標是展示地理分佈，地圖類圖表如熱力地圖會是理想選擇。臺灣手搖飲料密度地圖的案例就展示了如何利用顏色深淺來呈現不同縣市的手搖飲料店密度，讓觀眾一目了然。

確定數據類型

接下來，確認數據的類型。數據是時間序列、分類數據，還是多維數據？例如，若你分析的是時間序列數據，折線圖能幫助你追蹤趨勢；若是多維數據，氣泡圖則能同時展示多個維度的資訊。零售公司利用雲端數據管理系統自動收集門店銷售數據，快速分析市場趨勢，正是數據類型與圖表選擇相結合的成功案例。

選擇圖表類型

最後，根據目標與數據類型選擇最適合的圖表。這一步需要考慮圖表的可讀性與觀眾的理解能力。例如，若你的觀眾對數據不熟悉，簡單的柱形圖或條形圖會比複雜的雷達圖更容易理解。食品公司利用數據自動化工具蒐集消費者評價，並用直方圖分析數據分佈，成功提升產品調整速度，這正是選擇合適圖表的實例。

2.避免常見錯誤

避免過度複雜

圖表過於複雜會讓觀眾感到困惑，甚至忽略關鍵資訊。選擇適當的圖表類型能有效傳達訊息。例如，過多的顏色或圖形元素可能分散注意力，降低可讀性。根據統計，適當的色彩與簡單的設計能提升圖表的說服力，幫助觀眾快速掌握重點。

避免誤導性呈現

誤導性的圖表可能對觀眾造成錯誤的印象。例如，未經清洗的數據或不準確的比例會影響圖表的可靠性。數據的清洗與整理是製作可靠視覺化的基礎。確保數據準確性，並選擇正確的比例與標籤，能讓你的圖表更具說服力。