数据可视化的应用场景
数据可视化大屏幕、PC后台数据概览等，不局限于CRM、教育业务、金融业务等各类业务后台数据概览，皆可搭建。C端游戏UI中的六边形雷达图、豆瓣评分的条形图等也属于数据可视化的应用。
数据可视化还有哪些记账、金融、理财、直播数据以及地图等场景。
数据可视化的优点
1. 简介直观：一张图可能对标一个复杂庞大的数据表格。
2. 容易理解和记忆：人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字快100万倍。
3. 传递信息更丰富：让数据“说话”，传递比较、构成、分布、规律等有价值的信息。
本文主要聚焦“确定指标分析维度”以及“选定可视化图表类型”。
接下来，我们将详细探讨各种可视化图表类型及其使用场景。
可视化图表维度
同一个指标数据，偏比较维度的和偏构成维度的分析，从不同维度分析就会有不同的结果。
柱状图
用于描述分类数据之间的对比，十分通用。
使用情景：比较2019年广东、浙江、江苏、湖南、福建五个省份的营业额差距。
使用说明：分类不局限于地区、品类，可以是一个时间周期；数量应控制在5-12条，超出则易读性、简洁直观性会减弱。
条形图
本质与柱状图相同，都是比较数字大小，只是交换了XY轴的位置。
使用场景：比较福建省top15的门店营业额多少。
使用说明：当条目较多，大于12条，以及屏幕更多是竖长的时候，条形图更合适；多用于top排行或分类名称较长的情况；数量一般不超过30条，否则容易带来视觉和记忆负担。
折线图
适用于横轴为连续类别（如时间）且注重变化趋势的场景。
使用场景：查看今年5月份单日营业额情况并进行走势分析。
使用说明：横轴如果不是表示连续数值，折线图的意义不大；数量一般不少于3天，否则用柱状图更合适。
其他图表类型
以下将简要介绍面积图、玫瑰图、雷达图等，并说明其使用场景和注意事项。
各种图表均通过案例进行分析，抛开纯理论内容，基于实际业务情况出发做分析，什么情况下应用什么图表。
以下为其他图表的使用场景、说明及注意事项的简要介绍，不再一一列举每个图表的详细使用情景和说明，仅概括其共性和注意事项。
面积图
随时间的变化趋势和累积的值适用面积图。
雷达图
常用于的性能数据，如综合评分。
图
对比分类数据的数值大小以及是否达标。
漏斗图
适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分享。
旭日图
适合展示多层级数据的占比关系。