随着时代的发展，会有越来越多的数据积累。但是，这些密集的数据可读性较差，没有意义，而数据可视化更直观和有意义，可以帮助数据更容易被人们理解和接受。

因此，使用适当的图表来可视化数据非常重要。本文总结了图表的特点，并总结了一张思维导图，帮助您更快地选择显示数据特征的图表类型。

接下来，我将依次介绍常见的图表类型，分析它们的适用场景和局限性，以帮助大家更直观地传达通过图表表达的信息。

1. 直方图

显示多个类别的数据变化以及同一类别中变量之间的比较。

§ 适用：比较分类数据。

§ 限制：太多的类别不能显示数据特征。

类似图表：

1. 堆积柱形图。比较同一类别的变量之间的差异和不同类别的变量之和。

2. % 堆积柱形图。拟合以显示同一类别中每个变量的比例。

2. 条形图

类似于条形图，只是两个轴是相反的。

§ 适用：类别名称过长，每个类别名称会有大量空白。

§ 限制：类别过多无法显示数据特征。
类似图表：

1. 堆积条形图。比较同一类别的变量之间的差异和不同类别的变量之和。

2. 百分比堆积条形图。拟合以显示同一类别中每个变量的比例。

3. 双向直方图。比较同一类别的正负数值差异。

3. 折线图

显示数据随时间的趋势或序数类别的波动。

§ 适用：有序类别，如时间。

§ 限制：无序类别不能显示数据特征。
类似图表：

1. 面积图。以面积显示值的大小。展示次数随时间变化的趋势。

2. 堆积面积图。同一类别的变量之间的差异和不同类别的变量之和。

3. 百分比堆积面积图。比较同一类别中每个变量的比例差异。

4. 条形图

结合柱形图和折线图在同一个图表上呈现数据。

§ 适用：同时显示两个项目数据的特征。

§ 限制：直方图和折线图都存在缺陷。

5. 散点图

用于发现变量之间的关系。

§ 适用：具有大量数据点，结果更准确，如回归分析。

§ 局限：数据量少时，会比较混乱。
类似图表：

§ 气泡图。用气泡代替散点图的数值点，面积的大小代表数值的大小。