常用來表達數據的圖

關於長條圖，注意下面幾點:

• 它們非常適合比較和排名。
• 易於理解。 其中最準確的圖表。
• 它們具有極高的靈活性，因為它們可以與多個維度，堆疊/分組條形圖甚至高/低基數一起使用。
• 請注意強制0選項，因為它可能會更改數據的解釋。
• 如果軸中的文本太長，請將方向更改為水平。 這提高了可讀性，並允許您在每個條形的末尾顯示數字，而不必擔心標籤重疊。
• 條形圖也可用於表示趨勢。 然而，這種風格不是像線圖那樣傳達連續性的概念，而是促進了時期之間的直接比較。


關於點圖由於以下原因，非常有用：

• 它們非常適合比較和排名。
• 它們易於理解且非常準確。
• 由於墨水使用較少，因此點圖比條形圖更輕。 如果您的界面開始變得混亂，那麼它們可能是更好的選擇。
• 點圖通常具有較高的數據-墨水比率。
• 您可以通過更改顯示的符號的顏色和類型（點，正方形，菱形等）來使用多個維度。
• 如果使用太多維度，它們可能非常難以閱讀，因此請勿過度使用。 我的建議是使用最多三個數據系列[X 軸、Y 軸、與顯示符號或顏色]。

關於折線圖，以下是它們的一些優點：

• 它們被廣泛使用且易於理解。
• 它們可以處理多個維度（同樣，最好不要過度使用它）。
• 垂直折線圖通常不能很好起作用。 大多數人從左到右閱讀這些可視化，並將這種移動理解為橫越過去到現在，並且根據數據，將來也是如此。 因此，除非有充分的理由不這樣做，否則建議使用水平折線圖來表示，並應用數值：升序模式對它們進行排序。
• 添加符號強調每個期間的開頭，可以幫助用戶發現缺失值。
• 除了更改線條的顏色外，還可以更改其寬度和样式（連續，虛線或點線）以創造在視覺的提示效果。


關於堆積面積圖，

儘管非常受歡迎，但應謹慎使用堆積面積圖。 這些圖形可能會產生誤導，因為它們僅使用軸作為第一個組件的起點。 之後，新元素一個放在另一個之上; 因此，為了正確解釋它們，您需要關注圖層的大小而不是頂線的形狀。

關於坡度圖，

這種表示是基於傳統的折線圖，它專門顯示兩個不同時間點的前後比較。 以下是關於斜坡圖的一些要點：
• 儘管它們沒有提供太多細節，但它們是發現兩個時期之間排名變化的好方法。
• 如果您正在處理一些品項，則可以保留 Legend 並使用在點上顯示數值讓表達加更具體。
• 您可以通過將所有元素保持為灰色並僅突出顯示所選值來創造更有趣的可視化。 有了這個，您可以專注於特定元素，而且不會丟失其餘數據提供的背景脈絡。

關於雷達圖

季節性通常使用雷達圖表示;  例如，在嘗試找出具有最高值的月份。  但是，由於它們的圓軸，使它們很難以方便解讀。 大多數時候，傳統的折線圖效果更好，所以在創建雷達之前要三思而後行。

關於餅圖，使用時請注意以下幾點：

•  餅圖僅適用於表示部分與整體的關係。
• 永遠不要使用三維餅圖。 圖形的角度和深度很容易欺騙讀者。
• 如果您的餅圖具有超過五個或六個切片，則將其替換為條形圖或其他可視化可能是個好主意。
• 當兩個切片具有相似的大小時，對值進行排序可以幫助用戶。


關於散點圖

散點圖是分析兩個變量（相關性）之間關係的最佳方法。 它們還可以幫助用戶一次可視化多個品項，以便定義集群或發現異常值。 這是探索新數據集的絕佳選擇。 以下是關於散點圖的一些方便點：

• 散點圖通常受益於在兩個軸上使用網格線。

• 儘管最簡單的散點圖基於兩個指標，但您可以通過更改氣泡大小和顏色來顯示最多四個測量值。

• 大多數情況下，由於顯示的元素數量，散點圖沒有 Legend。 但是，您可以解決此問題，並讓用戶通過添加描述性彈出來識別每個氣泡。


關於表格，

儘管它們可能不太吸引人，但表格通常是呈現數據的最佳方式。 它們可以在狹小的空間中顯示大量信息，並提供有價值的功能，如拖放列，交互式排序和旋轉。 此外，還可以通過添加視覺提示，sparkline 和 Minichart 來進一步增強它們的表達。