编辑导语：图表作为数据可视化的有效手段之一，在日常业务中经常被使用。不过，你的图表真的能够有效、高效地传递信息吗？本篇文章里，作者总结了数据分析的“套路”，介绍了简单易学的图表制作思路，一起来看一下。

本文一句话概括：数据可视化中，如何用最简单的图表高效地传递信息。

一、人人熟知的 3 类图表

看似简单的 3 类常挂在嘴边的「折柱饼」，你真的知道怎么使用吗？

@rubyxrli 在纽约的Uber数据可视化大会上所做演讲中提到：根据我的经验（基于原型研究超过10年）大多数可视化问题可以通过一些图表来解决。很少情况下，需要你去想出一个全新的表达方式。像条形图、折线图、散点图、透视表等「图形化主力」真的很难被替代！

对于大部分的企业级产品使用者来说，基本的图表类型，通常可以为大多数当前页面的问题作出解释，但是我们要做并不是简单地调用一个图表就结束了，如果想让你的页面更有效地传递结论、原因，可以让使用者探索更多可能性，甚至去发现新的分析思路，那么首先你需要掌握下面的分析套路。

二、3 个套路

「对比，细分，溯源」，给简单的图表加点「戏」

在数据分析中，分析思路一般可以概括为「对比，细分，溯源」，这也是《数据化管理》中提到六字箴言。首先我们来了解一下这六字箴言的具体含义。

此处引用部分《分析思维第三篇：数据分析的三板斧》内容。

1. 对比

对比分为横向对比和纵向对比。

横向对比是指和“他人”比较，比如，两个网站的用户流失率；纵向对比是指按照某个维度，和“自己”比较，比如，这个网站上个月今天和这个月今天的用户流失率。

2. 细分

细分是指分维度、降低粒度来分析数据。

分维度是指增加维度，比如，离职率按照部门维度来分析；降低粒度是指降低数据聚合的程度，比如，离职率不按年份，而按照月份来统计。

3. 溯源

溯源是指在对比、细分锁定到具体维度和粒度之后，依然没有结论，那就需要查看原始数据或相关联数据，洞察数据，从数据中寻找灵感。

三、3×3 实践

第一个 3 代表图表类型；第二个 3 代表分析套路。

了解分析思维的三个套路后，可以尝试在自己的图表中检验打钩。

下面我用几个例子来说明一下，如何打开图表设计的脑洞。

四、折线图

通常在一个数据概览页面，人们都会使用一个折线图，来表示一个关键指标的发展趋势，当然这么做非常直观，也非常准确。当我们为折线图添加一个对比的维度，就可以使折线图表达的内容更加丰满。

1. 横向对比

可以是横向对比“和他人比”。

2. 纵向对比

也可以是纵向对比“和自己比”。

3. 添加辅助元素，强化关键信息进行对比参考型组件：参考线、趋势线、辅助区域等；极值型组件：最高/低点、预警线等。

4. 细分维度

通过右上角的 TAB 切换，提升和降低数据聚合的程度。

五、柱 / 条形图1. 横向对比

和别人比。

2. 细分维度

将维度拆分进行分析。

3. 在使用柱状图/条形图时，问问自己「对比」的呈现效果好吗？

这是使用者在使用柱形图做对比时，经常遇到的问题：

X 轴类别数量过多，柱子非常密集；轴文字标签数量过多，文字在 45%旋转后可读性降低。

这时，设计者应该试着旋转柱图，把它变成一个条形图。

4. 对比是好的，但不要做无用的对比

六、饼 / 环图1. 纵向对比

饼/环图天生自带「纵向对比」的性质，但是除了用一个饼/环图之外，还有什么做法？

2. 细分维度

3. 溯源，显示更多详情帮助用户定位问题

4. 合并极小值的维度，在有需要的时候做细分

七、拓展：NxN 实践第一个 N 可以代表图表类型，也可以代表页面，但需要是一个实体；第二个 N 代表分析思路，上文中提到的 3 个套路只是众多分析思路中被总结出最为常用的，还可以根据不同业务场景的诉求去添加思路。

这个矩阵的表格填出来后，除了可以帮助设计者检验是否高度利用了图表区域之外，还可以总结出一份属于自己业务场景的图表指引，传递给下一个设计者使用。

八、结语

在企业级产品设计的领域中，用可视化的方式表达信息，让数据不再枯燥难懂，是一种常见的设计手法。

在真实的业务场景中，大部分用户青睐 dashboard（报表页面），来呈现「数据概览」、「数据监控」、「数据明细」等信息，其中的重要组成部分即「统计型图表」。如何恰当使用「统计型图表」来实现用户的分析目的？ 这对没有可视化基础的制作者来说，还是有一定的难度。

通过以下三步，让用户更高效地读取重要信息，驱动业务决策，实现商业价值。

本文用简单直白的工具方法，为「零基础」的图表制作者提供一种简单易学的思路，让你的图表在 Dashboard 里更全面、更有效地传递关键信息。

以上内容来自 AntV 蚂蚁数据可视化设计小组。

小组成员： 林外、完白、Moonland 幕阑、刘大拐弯儿、白弦、不过

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