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数据可视化:柱状图、雷达图等六种基本图表的特点和适用场合
2014—11—30 数据挖掘与数据分析
“数据可视化”可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。
图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表—-柱状图、折线图、饼图等等—-最为常用.
用户非常熟悉这些图表，但如果被问道,它们的特点是什么,最适用怎样的场合(数据集）？恐怕答得上来的人就不多了.
本文是电子书《Data Visualization with JavaScript》第一章的笔记，总结了六种基本图表的特点和适用场合，非常好地回答了上面的问题。
序言
进入正题之前,先纠正一种误解。
有人觉得，基本图表太简单、太原始，不高端，不大气，因此追求更复杂的图表。但是,越简单的图表，越容易理解，而快速易懂地理解数据,不正是"数据可视化”的最重要目的和最高追求吗？
所以，请不要小看这些基本图表。因为用户最熟悉它们,所以只要是适用的场合,就应该考虑优先使用。
一、柱状图（Bar Chart）
柱状图是最常见的图表，也最容易解读。
它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y）,但只有一个维度需要比较.年销售额就是二维数据，”年份”和”销售额”就是它的两个维度，但只需要比较”销售额"这一个维度。
柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异.肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
通常来说,柱状图的X轴是时间维，用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X轴不是时间维的情况，建议用颜色区分每根柱子，改变用户对时间趋势的关注。
上图是英国足球联赛某个年度各队的赢球场数，X轴代表不同球队，Y轴代表赢球数.
二、折线图（Line Chart）数据
折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合.
它还适合多个二维数据集的比较。
上图是两个二维数据集（大气中二氧化碳浓度,地表平均气温）的折线图。
三、饼图（Pie Chart）
饼图是一种应该避免使用的图表,因为肉眼对面积大小不敏感。
上图中，左侧饼图的五个色块的面积排序，不容易看出来。换成柱状图，就容易多了。
一般情况下，总是应该用柱状图替代饼图.但是有一个例外，就是反映某个部分占整体的比重，比如贫穷人口占总人口的百分比。
四、散点图（Scatter Chart)
散点图适用于三维数据集,但其中只有两维需要比较。
上图是各国的医疗支出与预期寿命，三个维度分别为国家、医疗支出、预期寿命,只有后两个维度需要比较。
为了识别第三维，可以为每个点加上文字标示，或者不同颜色。
五、气泡图（Bubble Chart）
气泡图是散点图的一种变体,通过每个点的面积大小，反映第三维.
上图是卡特里娜飓风的路径，三个维度分别为经度、纬度、强度.点的面积越大，就代表强度越大.因为用户不善于判断面积大小，所以气泡图只适用不要求精确辨识第三维的场合.
如果为气泡加上不同颜色（或文字标签）,气泡图就可用来表达四维数据.比如下图就是通过颜色,表示每个点的风力等级.
六、雷达图(Radar Chart）
雷达图适用于多维数据(四维以上）,且每个维度必须可以排序（国籍就不可以排序）.但是，它有一个局限，就是数据点最多6个,否则无法辨别，因此适用场合有限。
下面是迈阿密热火队首发的五名篮球选手的数据。除了姓名,每个数据点有五个维度，分别是得分、篮板、助攻、抢断、封盖。
画成雷达图，就是下面这样。
面积越大的数据点，就表示越重要。很显然，勒布朗·詹姆斯（红色区域）是热火队最重要的选手。
需要注意的时候，用户不熟悉雷达图，解读有困难。使用时尽量加上说明，减轻解读负担.
作者： 阮一峰
来自：36大数据