互联网的普及与便捷工具的持续涌现，为每个人带来了无需专业知识或数据专长就能进行直观数据可视化的能力，这使得将复杂的数据简单化、低成本的转化为图、表成为了可能。这样的改变是积极的，但也带来了一种本能倾向，即将数据可视化作为一种汇报时的必备“流程”，导致有时为了展示而进行数据可视化，可能制作出的图表并不能真正传达完整的信息。
如演讲和沟通专家南希·杜瓦特所说，我们要避免“只展示图表”的误区，而要重视人的行为和背后的曲线变化。这提示我们在进行数据可视化时，要明确目的和核心信息。接下来，我们将详细探讨如何根据不同的需求和目的选择合适的图表类型。
一、数据可视化的两大目的：陈述与探索
基于数据的性质和需要传达的意图，我们首先需要将数据可视化划分为陈述型和探索型两种目的。前者主要用于正式场合向他人传达信息，后者则更多用于探索数据的潜在规律和趋势。
二、陈述型数据可视化
对于陈述型数据可视化，我们应选择那些能清晰、简洁地传达信息的图表类型。常用的如线状图、柱状图、饼状图和散点图等。这些图表应设计得足够简单，以至于听众能够迅速理解其所传达的信息。
三、探索型数据可视化
探索型数据可视化则更为开放和灵活，其目的是通过数据的探索和分析来发现新的洞见。这包括假设检验、从数据中寻找规律和趋势等。对于这种类型的数据可视化，我们可能需要使用更为复杂的图表类型，如旭日图、玫瑰图等。
四、常见可视化图表的详细解析
本部分将详细介绍各种常见图表的适用场景和特点，如饼图、旭日图、折线图、面积图等。这些图表各有其优势和适用范围，选择合适的图表类型对于有效传达信息至关重要。
五、使用Data Analytics数据可视化软件的建议
Data Analytics是一个强大的数据可视化工具，可以帮助我们快速制作出专业且具有吸引力的数据可视化看板。使用该软件时，我们应注重数据的处理和分析，确保数据的准确性和可靠性。我们应结合具体需求选择合适的图表类型，并通过简单的拖拽操作来制作出符合需求的数据可视化作品。
六、总结
数据可视化是一种有效的信息传达方式。在选择和使用数据可视化工具时，我们应明确目的和需求，选择合适的图表类型和工具。我们还应重视数据分析的核心地位，确保数据可视化为我们的决策提供有力的支持。
在此过程中，DataHunter等工具可以为我们提供很大的帮助。它们可以帮助我们快速接入数据、制作出专业的数据可视化看板，并支持直观的数据分析。这些工具的使用将大大提高我们的工作效率和决策质量。
- 重视数据分析，善用DataHunter -
本文中的所有图表均是使用Data Analytics数据可视化软件制作而成，原数据已进行脱敏处理。