图表以可视化的形式辅助大脑快速信息，当使用数据可视化时，可以发挥人脑对视觉信息快速处理的优势，让数据观看起来更加清晰明了。借助数据可视化方式，用户可以掌握数据的起伏、变化、波动甚至是趋势走向。数据可视化怎么做？本节Pixso设计师梳理了 7 种数据可视化的方式，让你的仪表板酷炫又实用！
1. 蛇形图（Snakes）
蛇形图的数据可视化方式，实际上是折线图，具体由散点图深化而成，像蛇一样弯曲而平滑。蛇形图可以显示随着时间而连续变化的数据，非常适合显示在相等时间间隔下的数据趋势。使用蛇形图时，尤其要注意网格背景线的处理，可以淡化或者设计为浅色虚线。
在蛇形图中，数据是递增还是递减、增减的速率、增减的规律、峰值等特征都可以清晰地反映出来。但蛇形图不能直观地看出各部分占整体的百分比，而且当因变量无序时，不适合使用蛇线图进行分析。
在下图Pixso社区的仪表板项目管理UI套件中，蛇形图的类别数据沿着水平时间轴线均匀分布，趋势变化清晰可见。
2. 嵌套甜甜圈（Nested donuts）
嵌套甜甜圈的数据可视化方式，如同缤纷多彩的甜甜圈层层嵌套，是柱状图关于笛卡尔坐标系转换到极坐标系的仿射变换，用于进行单个项目的比较。由于我们的视觉系统更擅长比较直线，所以嵌套甜甜圈从实用的角度来说，更多是一种审美上的需求。
嵌套甜甜圈的优势在于分类比较的结果较明显，劣势在于无法展现数据的变化趋势，适合展示数据量比柱状图更小。出于美观的追求，标签通常不能附加到相对应的圆圈上，因此具体数据要依赖于鼠标移动显现。此外，甜甜圈只可以比较一个维度，一个度量，数据最好不要超过七条。
3. 贝壳（Seashells）
贝壳图的数据可视化方式，如同海滩上依次排列的彩色贝壳，圆心角随半径变化，以圆心角大小和半径大小表示数据系列大小，可以得出大致的占比情况，给人强烈的差异感。贝壳图主要用于表现不同类目的数据在总和中的比例，通常用来描述量、频率或百分比之间的相对关系。
贝壳图的应用场景侧重于描述在整个系统中，每个个体所占的权重，如一年中各个季度的销售额的占比成分、公司各产品类别销售额占比、公司中各个部门的人数等，数据类别不宜超过10项。与传统的饼图相比，贝壳图会扭曲数据，无法准确传达数值，而且如果数据差异较大时，成图可能会不太美观。
4. 山脉图（Mountains）
山脉图即面积图，是在折线图的基础上形成的，它将折线图中折线与自变量坐标轴之间的区域使用颜色或者纹理填充。山脉图的数据可视化方式，强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。如Pixso社区中的完整的图标组件所示，各个线的起点是原点，线与线之间有交叉，展示随着时间而连续变化的定量。
山脉图可以进行层叠，方便比较数据，但是由于其互相遮盖，所以不能显示更多的记录。面积图可以展示一个或多个维度和度量，最好不要超过三片大山。我们也可以看到在股票市场上，将股票的逐日收市价使用面积图来表示，用来展示股市大致上的趋势。
5. 香肠（Sausages）
圆滚滚的香肠依次堆叠形成了香肠图，也就是堆积柱状图。与单个分类项的柱状图相比，香肠图可以在堆积状态下对比大类和大类中的小类。从单列来看，后面的数据永远以前面一个数据的末端作为起点。香肠图的数据可视化方式，支持多色配色，表现为不同的维度项或度量项分配一种颜色。
香肠图的主要功能是用于表示趋势、排序、分布、相关性等数据分析的含义。 而从堆积的角度来看，堆积是一种叠加，展示叠加之后局部与整体的成分关系。
6. 摩天大楼（Skyscrapers）
摩天大楼图表的数据可视化方式，由等距的立方体组成，占据了大量的空间。常态下，数据起点为“0”，仅对单个分类项的对比，支持对度量指标进行合计、最大值、最小值、平均值、计数、唯一计数的计算。但当摩天大楼突出显示它的屋顶时，可能会造成视觉误解，让用户分不清数据值是哪个。
7. 瀑布图（Waterfall Plot）
瀑布图形似瀑布流水，采用绝对值与相对值结合的方式，来表达数个特定数值之间的数量变化关系。这种效果的图形能够在反应数据多少的同时，更能直观的反应出数据的增减变化过程。如下图展示了收入&费用&利润的增减变化情况，蓝色柱条代表增加值，橙色柱条代表减少值。
瀑布图的数据可视化方式，可以展示两个数据点之间的演变过程，适用于解释两个数据值之间的差异是由哪几个因素贡献，每个因素的贡献比例，展示两个数据值之间的演变过程，如公司的现金流情况、个人生活费用花费等。
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