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今天我们来说一说数据可视化，想必很多人在入门数据分析之后，就会经常进行可视化的工作， 数据时代的快速发展，很难让人一眼看懂数据。如何拉近用户与数据之间的关系，灯果可视化帮你轻松搞定数据可视化大屏图表
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无论数据间的复杂程度如何，都可以分为比较/构成两种类型
让我们一起来简单区分了解这几种类型
首先可以在灯果可视化组件界面中查看各图表
一：比较
基于对数据的对比，通常会用到比较型的图表，用户通过图表可以轻松的观察出数据之间的差异
1：当数据类型较少时可以采用柱状图
2：玫瑰图
玫瑰图适合对比大小相近的数值。它不适合对比差异较大的数值，因为数值过小的类目会难以观察。依然建议数据量不超过30条，超出可考虑条形图。
3:当数据类型较多时，则更适用条形
4：查看数据之间的变化趋势可以采用折线图
5：对于性能的数据展示一般采用雷达图
就各经营指标 来看，当指标值处于标准线以内时，说明该指标低于平均水平，需要加以改进;若接近最小圆圈或处于其内，说明此指标处于极差状态，是企业经营的危险标志，若处于标准线外侧，说明该指标处于理想状 态。
二：构成
1：饼状图
若对于数据与其占比情况来看， 饼状图比柱状图更适用，当然这也适用于数据类型较少的情况。
2：环形图
环形图与饼状图的区别在于中心区域位置可以显示文本信息等
3：堆叠面积图 查看累计趋势
堆叠面积图显示总量的变化过程 。 需要说明的是，起点并非从 y=0 开始，而是在下面的地区基础上逐层叠加，最后组成一个整体。
当我们拿到数据后，先提炼关键信息，明确数据关系及主题，再选择合适的图表进行可视化 ， 所谓一图胜千言，图表用的好，真的是会事半功倍的 轻松掌握这些图表，让你的老板为你汇报方案鼓掌。
