基础图表类型（一）：比较类图表
在数据可视化中，比较是最常见的分析需求之一。我们经常需要比较不同类别之间的数值，比较不同时间点的数据，比较不同组之间的差异。比较类图表正是为了满足这些需求而设计的。掌握比较类图表的特点和使用场景，是数据可视化的基本功。
柱状图：垂直柱状图、水平柱状图、分组柱状图、堆叠柱状图
柱状图（Bar Chart）是最常用的比较类图表之一。它使用矩形条的高度或长度来编码数值，非常适合比较不同类别的数据。
垂直柱状图
垂直柱状图（Vertical Bar Chart）是最常见的柱状图形式。在垂直柱状图中，类别放在横轴上，数值用柱子的高度来表示。垂直柱状图的优势在于，我们习惯从上到下比较高度，所以能够快速识别最大值和最小值。
垂直柱状图适合以下场景：类别数量不太多（通常不超过10个），类别名称不太长，需要强调数值的差异。比如，比较不同产品的销售额、比较不同地区的GDP、比较不同月份的访问量等。
下面是一个垂直柱状图的示例，展示了某公司四个季度的销售额：
从图中可以清楚地看到，第四季度的销售额最高，第二季度次之，第一季度最低。这种直观的比较是柱状图的核心优势。
水平柱状图
水平柱状图（Horizontal Bar Chart）是垂直柱状图的变体，将类别放在纵轴上，数值用条形的长度来表示。水平柱状图的优势在于，当类别名称较长时，有更多的空间来显示标签，不会出现标签重叠的问题。
水平柱状图适合以下场景：类别名称较长，类别数量较多，需要强调排序关系。比如，比较不同国家的GDP、比较不同产品的用户满意度、比较不同部门的员工数量等。
下面是一个水平柱状图的示例，展示了不同产品的销量排名：
分组柱状图
分组柱状图（Grouped Bar Chart）可以在同一个图表中比较多个系列的数据。它将不同系列的数据并排显示，每个类别有多个柱子，每个柱子代表一个系列。
分组柱状图适合以下场景：需要同时比较多个系列的数据，系列数量不太多（通常2-4个），需要强调不同系列在同一类别下的差异。比如，比较不同产品在不同地区的销售额、比较不同部门在不同季度的业绩、比较不同渠道在不同月份的转化率等。
下面是一个分组柱状图的示例，展示了三个产品在不同季度的销售额：
从图中可以清楚地看到，每个季度三个产品的销售额对比，以及每个产品在不同季度的变化趋势。分组柱状图让我们能够同时进行横向比较（同一季度不同产品）和纵向比较（同一产品不同季度）。
堆叠柱状图
堆叠柱状图（Stacked Bar Chart）将不同系列的数据堆叠在一起，每个柱子由多个部分组成，每个部分代表一个系列。堆叠柱状图可以展示整体的构成，同时也可以比较不同类别之间的总量。
堆叠柱状图适合以下场景：需要展示整体的构成，需要同时比较总量和部分，部分之间的相对大小有意义。比如，展示不同地区的收入构成（工资、奖金、其他）、展示不同产品的成本构成（材料、人工、其他）、展示不同渠道的流量构成（直接、搜索、社交）等。
下面是一个堆叠柱状图的示例，展示了不同地区的收入构成：
从图中可以清楚地看到，每个地区的总收入（柱子的总高度），以及每个地区不同收入来源的构成。堆叠柱状图让我们能够同时比较总量和构成。
堆叠柱状图不适合比较非底部的部分，因为它们的基准线不同。如果需要比较所有部分，应该使用分组柱状图。
条形图
条形图（Bar Chart）和柱状图在本质上是相同的，只是方向不同。条形图是水平方向的，柱状图是垂直方向的。但在实际应用中，条形图通常特指水平方向的图表。
基础条形图
基础条形图（Basic Bar Chart）是最简单的条形图形式，每个类别用一个条形来表示。条形图的优势在于，当类别名称较长时，有更多的空间来显示，不会出现标签重叠或旋转的问题。
基础条形图适合以下场景：类别名称较长，类别数量较多，需要强调排序。比如，比较不同国家的GDP、比较不同城市的房价、比较不同大学的排名等。
分组条形图
分组条形图（Grouped Bar Chart）可以在同一个图表中比较多个系列的数据，将不同系列的数据并排显示。分组条形图与分组柱状图类似，只是方向不同。
分组条形图适合以下场景：需要同时比较多个系列，类别名称较长，需要强调不同系列在同一类别下的差异。
堆叠条形图
堆叠条形图（Stacked Bar Chart）将不同系列的数据堆叠在一起，展示整体的构成。堆叠条形图与堆叠柱状图类似，只是方向不同。
堆叠条形图适合以下场景：需要展示整体的构成，类别名称较长，需要同时比较总量和部分。
折线图
折线图（Line Chart）使用线条来连接数据点，非常适合展示数据随时间的变化趋势。折线图的核心优势在于连续性，它能够清晰地展示趋势和变化。
单线图
单线图（Single Line Chart）是最简单的折线图形式，只有一条线。单线图适合展示单个指标随时间的变化趋势。
单线图适合以下场景：只有一个系列的数据，需要展示趋势，时间点是连续的。比如，展示股票价格的变化、展示气温的变化、展示网站访问量的变化等。
下面是一个单线图的示例，展示了某产品在过去12个月的销量趋势：
从图中可以清楚地看到，产品销量整体呈上升趋势，虽然在3月和6月有小幅下降，但总体趋势是向上的。折线图的连续性让我们能够清晰地看到这种趋势。
多线图
多线图（Multi-line Chart）可以在同一个图表中展示多个系列的数据，每个系列用一条线来表示。多线图适合同时比较多个指标的变化趋势。
多线图适合以下场景：需要同时比较多个系列，系列数量不太多（通常不超过5个），需要展示趋势和对比。比如，比较不同产品的销量趋势、比较不同地区的温度变化、比较不同渠道的转化率变化等。
下面是一个多线图的示例，展示了三个产品在过去12个月的销量趋势对比：
从图中可以清楚地看到，三个产品的销量都呈上升趋势，但产品A的销量最高，产品B次之，产品C最低。多线图让我们能够同时看到每个产品的趋势和不同产品之间的对比。
面积图
面积图（Area Chart）是折线图的变体，将折线下方的区域填充颜色。面积图可以强调数值的大小，同时也可以展示趋势。当有多个系列时，可以使用堆叠面积图来展示整体的构成。
面积图适合以下场景：需要强调数值的大小，需要展示趋势，需要展示累积效果。比如，展示不同渠道的流量累积、展示不同产品的销售额累积、展示不同地区的用户增长累积等。
下面是一个堆叠面积图的示例，展示了三个渠道的流量累积：
面积图适合展示累积效果，但如果需要精确比较不同系列在同一时间点的数值，应该使用分组柱状图或多线图。
雷达图：多维度数据比较
雷达图（Radar Chart），也称为蜘蛛图（Spider Chart）或极坐标图（Polar Chart），使用多个轴从中心点向外辐射，每个轴代表一个维度，数据点用多边形来表示。雷达图适合同时比较多个维度的数据。
雷达图适合以下场景：需要同时比较多个维度，维度数量不太多（通常5-8个），需要展示综合表现。比如，比较不同产品的多维度评价、比较不同员工的多项能力、比较不同地区的多项指标等。
雷达图的优势在于，它能够在同一个图表中展示多个维度，让我们能够全面了解一个对象的综合表现。雷达图的局限性在于，当维度数量较多时，图表会变得复杂难读，而且不同维度之间的比较不够直观。
下面是一个雷达图的示例，展示了三个产品在五个维度上的评分：
从图中可以清楚地看到，产品A在设计和品牌方面表现突出，但在价格方面较弱；产品B在各个维度上表现均衡；产品C在价格方面有优势，但在其他方面相对较弱。雷达图让我们能够全面了解每个产品的综合表现。
雷达图不适合精确比较，因为不同维度之间的角度关系不够直观。如果需要精确比较，应该使用分组柱状图。
图表选择决策树
在实际应用中，我们经常面临一个问题：应该选择哪种图表？这个问题的答案取决于多个因素：数据的类型、比较的目的、展示的场景等。
决策树的第一步：比较什么？
首先，我们需要明确要比较什么。是要比较不同类别的数值？还是要比较不同时间点的数据？还是要比较不同组之间的差异？
如果要比较不同类别的数值，应该考虑柱状图或条形图。如果类别数量不多，类别名称不长，应该使用垂直柱状图。如果类别数量较多，类别名称较长，应该使用水平条形图。
如果要比较不同时间点的数据，应该考虑折线图或面积图。如果只有一个系列，应该使用单线图。如果有多个系列，应该使用多线图。如果需要强调累积效果，应该使用面积图。
如果要同时比较多个维度，应该考虑雷达图。但要注意，雷达图不适合精确比较，只适合展示综合表现。
决策树的第二步：有多少个系列？
如果只有一个系列，选择相对简单。如果是类别比较，使用基础柱状图或条形图。如果是时间序列，使用单线图。
如果有多个系列，需要考虑系列之间的关系。如果需要比较不同系列在同一类别下的差异，应该使用分组柱状图或分组条形图。如果需要展示整体的构成，应该使用堆叠柱状图或堆叠条形图。如果需要比较不同系列的趋势，应该使用多线图。
决策树的第三步：展示的场景是什么？
不同的展示场景对图表有不同的要求。如果是报告或演示，应该选择清晰、简洁的图表。如果是交互式探索，可以选择更复杂的图表，让用户能够深入探索。
如果是打印输出，应该考虑颜色在黑白打印时的效果，避免使用过多依赖颜色的设计。如果是屏幕显示，可以使用更丰富的颜色和交互效果。
小结
比较类图表是数据可视化中最常用的图表类型。掌握柱状图、条形图、折线图、面积图、雷达图等图表的特点和使用场景，能够帮助我们更好地展示数据，支持决策。
在接下来的章节中，我们将学习分布类图表和关系类图表，了解如何展示数据的分布特征和变量之间的关系。