“随着数字经济的发展，各行业的数据都出现了爆炸式的增长，如何快速从海量数据中提取出有效信息，最大化地挖掘数据价值，是所有转型的企业都在面临的问题。”
想要快速直观地以易于理解、内容简单的方式了解相关数据，就需要数据可视化来帮忙，数据可视化作为当今的潮流，能将数据更加直观清晰地展现出来，帮助人们更好地解读数据的意义，也能让业务人员和决策者更快了解业务的动态变化和市场趋势。
面对不同的业务情况，该如何选择可视化图形呢？下面，我们从饼图、柱形图、堆积柱、折线图、散点图这几种常见的可视化图形入手，为大家详细讲解它们分别适用于什么场景。
01 饼图（环形图/玫瑰图）
表示不同分类的占比情况，通过扇区大小来对比各种分类，分类数一般不要超过6个。
【适用场景】
（1）少数分类的占比情况：比如不同类别的产品销售额的占比情况。
（2）多个但少于6个分类的占比情况：比如不同销售市场的产品销售额的占比情况（当各类数值差异较小时建议使用玫瑰图）。
02 柱（条）型图
使用垂直或水平的柱子显示类别之间的数值比较。其中一个轴表示需要对比的分类维度，另一个轴代表相应的数值。
【柱形图适用场景】
适用于枚举的数据，比如地域之间的关系，数据没有必然的连续性。
【条形图适用场景】
条形图更适用于分类较多的场景（便于文本的排布）。
03 堆积柱（百分比）
堆积柱状图将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据的大小情况，它可以形象地展示一个大分类包含的每个小分类的数据，以及各个小分类的占比，显示的是单个项目与整体之间的关系。使用时建议：X轴分类不超过 12 个，映射到颜色的数据字段不超过 6 个。
【适用场景】
（1） 同时对比不同分组的总量大小，以及同一分组内不同分类的占比。如图显示的是不同产品类别在各个区域的销售情况，通过堆积柱状图，可以清晰对比同一种产品类别在哪个区域销售更好。
局限性：当分组过多时不适合使用。
（2）观察分类占比情况。如下图显示的是某公司在不同年份的不同产品类别的销量情况。
局限性：当分组过多时不适合使用。
04 折线图
用于显示一个或多个数据在一个连续的时间间隔或者时间跨度上的变化，可以反映数据随时间或有序类别而变化的趋势和各个数据之间的比较情况，和面积图类似，但面积图更适用于特定的业务。折线图在使用时，单条线的数据记录数要大于2，但是同一个图上不要超过5条折线。
【适用场景】
适用于表示时间或者连续数据上的趋势。
05 散点图
也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定。
【适用场景】
主要适用于查看业务数据的分布情况。
数据可视化是为了让数据更容易对比，并用它来讲故事，以此来帮助用户做出决策。进行可视化分析的最终目的是要实现数据对业务的赋能，而这不仅要求可视化的工具提供丰富的可视化效果，还需要通过数据的对比带来业务的洞察，Tempo BI就是这样一款集数据接入、准备、可视化分析于一体的自助式、企业级大数据分析应用平台。
01 拖拽式操作，降低数据分析门槛
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02 灵动的视觉交互，洞悉数据规律
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03 可视化场景，一键生成
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04 以图配数，所见即所得
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