Data Viz Project 的智能筛选工具是数据可视化领域的宝藏，能帮你快速找到适合的图表类型。工具的核心是通过四个维度 ——FAMILY（类型）、INPUT（数据输入）、FUNCTION（功能）、SHAPE（形状）—— 进行精准匹配，覆盖超过 200 种图表类型。接下来，我会一步步教你怎么用，以及如何根据数据特点选对图表。
? 一、工具界面与基础操作
Data Viz Project 的官网设计很直观。进入主页，顶部菜单栏有个 “ALL” 按钮，点一下就能看到所有图表类型。但更高效的方式是用筛选功能：
- 筛选入口：页面左侧有四个筛选维度，分别是 FAMILY、INPUT、FUNCTION、SHAPE。每个维度都有下拉菜单，你可以单选或多选条件。
- 实时更新：选好条件后，页面会自动刷新，只显示符合条件的图表。比如，你选 FAMILY 为 “Chart”，INPUT 为 “Single numerical variable”，FUNCTION 为 “Distribution”，SHAPE 为 “Bar”，就能看到所有符合条件的柱状分布图。
- 详情查看：点击任意图表，会进入详情页，里面有定义、适用场景、实际案例和设计建议。比如折线图的详情页会告诉你适合展示时间序列数据，还会举股票走势的例子。
? 二、数据类型（INPUT）与图表匹配
数据类型是选图表的基础。Data Viz Project 把 INPUT 分为以下几类：
1. 单数值变量（Single numerical variable）
- 适用图表：直方图、箱线图、密度图。
- 案例：分析员工工资分布，用直方图展示不同工资区间的人数，箱线图显示中位数和四分位数。
- 注意：直方图的分组区间要合理，避免数据过于分散或集中。
2. 双数值变量（Two numerical variables）
- 适用图表：散点图、气泡图、热力图。
- 案例：研究广告投入与销售额的关系，散点图能直观显示两者的相关性，气泡图还能加入第三个变量（如市场份额）。
- 技巧：散点图可添加趋势线，热力图用颜色深浅表示数据密度。
3. 分类变量（Categorical variable）
- 适用图表：柱状图、条形图、饼图。
- 案例：比较不同产品的销量，柱状图适合垂直展示，条形图适合类别名称较长的情况，饼图用于显示各部分占比。
- 注意：饼图的类别不宜过多，超过 5 类可能会显得混乱。
4. 时间序列（Time series）
- 适用图表：折线图、面积图、蜡烛图。
- 案例：展示每月销售额变化，折线图清晰显示趋势，面积图强调累积效果，蜡烛图适合金融数据。
- 技巧：时间轴要连续，避免跳跃。
? 三、分析功能（FUNCTION）与图表匹配
FUNCTION 指你想用数据传达的信息类型，比如比较、分布、趋势等。
1. 比较（Comparison）
- 适用图表：柱状图、条形图、哑铃图。
- 案例：对比不同地区的产品销量，柱状图用高度表示数值，哑铃图显示两个时间点的差异。
- 注意：确保坐标轴从 0 开始，避免视觉误导。
2. 分布（Distribution）
- 适用图表：直方图、箱线图、小提琴图。
- 案例：分析客户年龄分布，直方图展示频率，箱线图显示数据范围和异常值，小提琴图同时展示分布和密度。
- 技巧：直方图的分组数可参考斯特吉斯公式。
3. 趋势（Trend over time）
- 适用图表：折线图、面积图、斜率图。
- 案例：跟踪股价变化，折线图直观，面积图突出整体趋势，斜率图比较多个项目的变化率。
- 注意：时间间隔要一致，比如都是月数据或季度数据。
4. 部分到整体（Part to whole）
- 适用图表：饼图、圆环图、树状图。
- 案例：展示预算分配，饼图显示各部分占比，树状图适合多层级结构。
- 技巧：树状图可按数值大小排序，便于比较。
? 四、图表形状（SHAPE）与设计建议
SHAPE 指图表的外观形式，不同形状有不同的视觉效果。
1. 柱状图（Bar）
- 垂直柱状图：适合比较不同类别，如各部门销售额。
- 水平柱状图：适合类别名称较长，如不同城市的人口。
- 堆积柱状图：显示整体中的各部分，如各产品在总销量中的占比。
2. 折线图（Line）
- 普通折线图：展示趋势，如年度气温变化。
- 阶梯折线图：强调数据在时间点的变化，如股票收盘价。
- 区域折线图：填充折线下方区域，增强趋势感。
3. 饼图（Pie）
- 普通饼图：显示比例，如市场份额。
- 圆环图：中间可添加文本或图标，如公司 logo。
- 爆炸饼图：突出某一部分，如重点产品的销量占比。
4. 散点图（Scatter）
- 普通散点图：显示两个变量的关系，如身高与体重。
- 气泡散点图：加入第三个变量，如人口数量。
- 连接散点图：显示数据点的变化路径，如用户行为分析。
? 五、200 + 图表类型分类解析
Data Viz Project 的图表类型按 FAMILY 分为以下几类：
1. Chart（图表）
- 常见类型：柱状图、折线图、饼图、散点图。
- 高级类型：瀑布图、桑基图、漏斗图。
- 适用场景：数据比较、趋势分析、流程展示。
2. Diagram（图示）
- 常见类型：流程图、组织结构图、SWOT 分析图。
- 高级类型：节点链接图、力导向图、树状图。
- 适用场景：流程管理、关系展示、层级结构。
3. Geospatial（地理空间）
- 常见类型：地图、热力图、点密度图。
- 高级类型：等值线图、三维地图、路线图。
- 适用场景：地理位置分析、区域比较、路径规划。
4. Plot（绘图）
- 常见类型：直方图、箱线图、密度图。
- 高级类型：小提琴图、蜂群图、抖动图。
- 适用场景：数据分布分析、异常值检测、密度估计。
5. Table（表格）
- 常见类型：普通表格、交叉表、热力表格。
- 高级类型：树状表格、矩阵表格、透视表。
- 适用场景：数据汇总、对比、多维分析。
? 六、使用技巧与注意事项
- 多维度筛选：结合 FAMILY、INPUT、FUNCTION、SHAPE 四个维度，缩小搜索范围。比如，你想找一个展示时间序列数据的趋势图表，可同时选择 FAMILY 为 “Chart”，INPUT 为 “Time series”，FUNCTION 为 “Trend over time”，SHAPE 为 “Line”。
- 参考实际案例：每个图表的详情页都有实际设计示例，点击 “See more examples” 可查看更多灵感。比如，你想做一个城市人口分布的可视化，可参考案例中的热力图设计。
- 避免过度设计：图表的目的是传达信息，不是炫技。避免使用过多颜色、特效或复杂布局，保持简洁清晰。
- 验证数据准确性：在生成图表前，确保数据准确无误。比如，检查时间序列数据的时间顺序是否正确，分类数据的标签是否一致。
- 导出与分享：虽然 Data Viz Project 本身不支持直接导出图表，但你可以截图或参考设计示例，用其他工具（如 Excel、Tableau）生成。
? 七、实际案例演示
假设你有一份销售数据，包含不同产品在不同季度的销售额。你想分析各产品的销售趋势和占比，以及比较不同产品的表现。
- 筛选条件：
- FAMILY：Chart
- INPUT：Time series（季度数据）
- FUNCTION：Trend over time（趋势）和 Part to whole（占比）
- SHAPE：Line（折线图）和 Pie（饼图）
- 图表选择：
- 折线图展示各产品的销售额随季度的变化趋势。
- 饼图显示各产品在总销售额中的占比。
- 设计优化：
- 折线图用不同颜色区分产品，添加数据标签显示具体数值。
- 饼图按销售额降序排列，突出主要产品。
通过 Data Viz Project 的智能筛选工具，你可以快速找到合适的图表类型，避免在众多选项中迷失。记住，数据可视化的核心是清晰传达信息，工具只是辅助，关键还在于对数据的理解和分析。多实践，多尝试，你会发现数据背后的故事越来越生动。
该文章由dudu123.com嘟嘟 ai 导航整理，嘟嘟 AI 导航汇集全网优质网址资源和最新优质 AI 工具。