近些年来，数据可视化成为了热门趋势，因为它在数据分析过程中扮演着非常重要的角色，是分析师手中的优秀工具。好的可视化图表是会讲故事的，它向人们展示了数据背后的规律。这样数据可视化便显得更加直观、有意义，也更能帮助数据易被人们理解和接受。
接下来就以SovitChart平台为例，对数据可视化过程中的常用图表类型进行总结，以便将繁杂的、大量的数据变得轻松易懂。
01、柱状图
柱状图是最常用的图表之一，用垂直或者水平的柱子表示不同分类数据的数值大小，可以看到数据的变化趋势。随着时间的发展柱状图也衍生出许多旁支，如人口图、瀑布图、堆积图等，其中人口图一般用来表现两种指标的差异，而瀑布图主要用来表现利润趋势及合计使用。
柱状图
柱状图02、折线图
折线图与散点图关系密切，一般说来将散点图的各个散点用折线连接起来，当散点越多的时候，折线就越平滑，趋近于曲线，能够贴切的反应连续型变量的规律。
折线图03、面积图
面积图是折线图的变形模式，只不过是折线图下面成了密闭的面积，其业务含义与折线图类似。
面积图04、饼图
饼图主要在表达占比关系时使用，一般占比表达的维度不会很多，差异性也不会过大。
饼图05、气泡图
气泡图主要用来表示两个数值型变量间的关系，每一个点的位置映射着两个变量的值。通过点的位置来表示数据的大小，可以观察不同分类数据的相关关系，点的分布情况以及多个元素的区域情况。
气泡图06、雷达图
雷达图是指将多个分类的数据量映射到坐标轴上，对比不同属性的特点，可用于表示各项数据指标的变动情况和好坏趋势。很多时候会用来表现分布占比情况，如天气，投资分布等。
雷达图07、箱形图
箱形图（Box-plot）又称盒须图、盒式图或箱线图，因形状如箱子而得名。常见于质量管理、人事测评、探索性数据分析等统计中。它主要能反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较。
箱形图08、K线图
股票的常用分析手段，用于显示股票按照时间的推移所呈现出来的变化及趋势。
K线图09、仪表盘
仪表盘是一种用于单个指标值的表现方式，有值显示，也有占比显示，一目了然。
仪表盘10、渲染地图
渲染地图是指可以在地区上，显示指标值的图，通常跟行政区划的数据一起使用，通过颜色的深浅来表达值的高低，让人一眼就分辨出高低值的分布情况。
渲染地图11、标点地图
标点地图是指在地图上标记某个特定位置，显示的数据值越大标点越大，还能用额外的颜色表示出来。
标点地图12、流向地图
用于表示数据的流动情况，例如人口迁移的时候，能看到从一线城市出发到其他地区的情况。另外也可以用主干线图观察飞机的航行路径。
流向地图13、风险图
风险图，又称风险图谱或风险矩阵图，是一种可预测危险发生和伤害的严重程度的风险评估分析方法。它由【风险事项点】和【风险区域】两个部分组成，可直观反映某个风险事项的风险等级，主要用于风险评估领域。
风险图14、螺旋气泡图
与气泡图类似，但没有坐标轴。每个气泡代表一个值，值越大气泡越大；值最大的放中间，其它气泡围绕最大的那个且气泡排列顺序是逆时针从小到大，可以用来表示学历结构等。
螺旋气泡图15、漏斗图
简而言之是指以漏斗的形式来展现分析结果。由于漏斗图可以很直观地展现业务流程，便于我们快速发现业务流程中存在问题并指导人们立即解决。通常用于网站分析、电商运营分析等。
漏斗图16、架构图
架构图是一个比较统称的概念，不论是系统架构图、流程架构图还是组织架构图，都是让人可以清晰的get到分类、构成及关系等。
架构图17、词云图
词云图，也叫文字云，是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现。词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息，使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨。
标准词云图：用来表示词语的权重，词语出现的频率越高，词语就越大。
热词球图：词语频率越高，出现的次数就越多。
词云图18、迷你图
迷你图是在表格中显示的统计图，通常将多个统计图简化后的放在一起展示，就算是篇幅很大的表格，依然能正常且流畅的显示。
迷你图19、其他高阶图
其他的高阶统计图如力导向图，和弦图和节点和弦图等，等着大家更加持续深入的探索来了解他们吧。
其他高阶图20、自定义统计图
对于某些项目来说，通用的统计图已经难以满足需求，这时候自定义统计图就该粉墨登场了，他们通常会有更加华丽的视觉设计和更贴近业务的展现形式，如下：
自定义统计图
自定义统计图由于SovitChart是基于ECharts进行开发的，所以ECharts中的图表基本都可以直接通过拖拽的方式进行使用，基本做到了零代码编程。更大化的丰富了图形的展现方式，提升开发效率！
欢迎大家留言提供更好的图表。我们使用图表，不只是为了好看，虽然好看的报告面向老板和合作方很有优势。但图表更多的是围绕业务进行分析，得到我们想要的结果。
