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图表是解决数据的重要组成部分，因为它们是一种将大量数据压缩为易于了解的格局的办法。数据可视化能够让受众疾速 Get 到重点。
数据可视化的图表类型极其丰富多样，而且每种都有不同的用例，通常，创立数据可视化最艰难的局部是确定哪种图表类型最适宜手头的工作。
本文中，数维图小编将为大家介绍数据可视化图表类型的第四篇 ——“局部与整体类”图表，应用这些图表。
沉积条形图
作为条形图 (柱形图) 的变体，沉积条形图 / 柱形图显示堆栈与整个条形或柱形之间的关系。整个条形 / 列也能够显示为 100%。在这种状况下，堆栈以百分比显示整个条形 / 列的绝对局部。
发散条形图
发散条形图 (发散柱形图) 是相似于惯例条形图的图表。通常用于显示问卷或考察的后果，但不限于此用例，如上例所示。在发散条形图中，应用对比色来显示要比拟的类别。此图表的一个十分常见的变体称为“发散重叠条形图”，它增加了额定的段。换句话说，它与惯例重叠条形图十分类似，但两头有一个额定的基线。然而发散沉积条形图是沉积条形图的一个十分好的代替计划，因为它更容易将沉积条图与它进行比拟。
人口金字塔
与发散条形图十分类似，人口金字塔是一种专门可视化人口之间年龄和性别散布的图表。人口金字塔通常由人口统计学家应用，能够成为许多报告中非常简单和不错的补充。
图标数组
图标数组是分明地可视化单位比例的图形。图标数组应用图标矩阵，通常为 100. 这些图标中的每一个都代表某物 (即人) 的一个单位。而后将图标的一部分着色以示意咱们数据中的数值。其余图标可能显示为灰色甚至不存在。图标数组是一种十分常见的图形类型，非常容易解释。
华夫饼图
华夫饼图与图标数组十分类似。然而，它不是应用不同的图标，而是由 100 个方形 (甚至圆形) 单元格组成的网格组成。每个单元格代表 1%。此网格模式通常显示实现目标 (或实现百分比) 的进度，但也可用于显示局部到整体的奉献。华夫饼图通常被称为饼图的方形替代品，并且非常容易解释。它们看起来的确像华夫饼。
饼图
饼图能够说是最受欢迎的图表类型，是一种圆形图，可可视化局部与整体的关系。它显示了如何将数据划分为具备特定值的类别 (切片)，但它始终保持一个类别的值与这些类别的总和(饼图) 之间的分割。这意味着切片加起来应该是一个逻辑总和。如果数据以百分比示意，则总数应向上舍入到一百。如果数据采纳绝对值(例如美元)，则类别应造成有意义的总计。饼图只实用于几个类别，否则，图表将变得不可读。当一个类别与其余类别相比十分大或十分小时，它也非常适合。
圆环图
圆环图实际上与饼图雷同，两头有一个空圆孔的显著区别，使其相似于甜甜圈。然而，圆环图的数据比饼图更好，并且数据由扇区的长度而不是外表示意，后者更易于解释。圆环图的另一个长处是，核心的空间可用于增加题目或从数据派生的重要值。
半圆形圆环图
此图表的工作形式与一般饼图或圆环图雷同，只是所有类别的总和会产生半个圆而不是一个残缺的圆。它能够作为仪表图的根底，办法是应用切片显示进度或增加指针。
玛莉美歌图
Marimekko 图表是一种二维沉积图，它通过不同段的不同高度和柱形宽度来形容数据。这些列将缩放以填充整个可用图表区。Marimekko 最罕用于剖析营销和销售数据。
矩形树状图
矩形树状图由多个类别组成，每个类别都有一个矩形。如果要解决数据中的子类别，则能够将这些类别细分为较小的矩形。矩形区域的大小传播值。因而，矩形树状图是疾速查找类别外部和类别之间关系的十分有用的图表。另一个益处是无效利用空间，这使得同时显示大量数据变得容易。
圆形树状图
圆形树状图用于应用嵌套圆圈显示分层数据。它就像树状图一样，但应用圆形而不是矩形。每个圆圈代表一个类别，其子类别位于其中。圆圈越大，该类别的价值就越大，反之亦然。
树形图
树形图是示意树或网络结构的图。它由重叠的分支组成，用于可视化分类关系(对象之间的分层关系)。树形图在生物学中通常用于显示基因的聚类，但它们能够阐明任何类型的分组数据。
维恩图
维恩图应用重叠的圆来阐明两组或多组我的项目之间的逻辑关系。维恩图应用重叠的圆圈来阐明概念、想法、类别或组之间的相似性、差异性和关系。组之间的相似性在圆圈的重叠局部示意，而差别在圆圈的非重叠局部示意。维恩图，也称为汇合图或逻辑图，宽泛用于数学、统计学、逻辑、教学、语言学、计算机科学和商业畛域。
夕阳图
夕阳图也称环形图、多级饼图等，是显示分层数据的现实抉择。通过一系列环显示层次结构，这些环针对每个类别节点进行切片。每个环对应于层次结构中的一个级别，核心圆圈示意根节点，层次结构从根节点向外挪动。具备多个类别级别的夕阳图显示了外环与内环的关系。
漏斗图
漏斗图是一种图形示意模式，可描述连贯的阶段和一系列数据值。在漏斗图中，因变量的值在流程的后续阶段会减小。漏斗图常常在演示文稿、报告、营销资料和仪表板中应用漏斗图来阐明产品或服务的销售状况。每当须要显示随工夫缩小的数据时，都能够应用漏斗图。漏斗的每个局部都会显示总计的百分比，并且该值会随着向下挪动而减小。所有部件加在一起的值应等于 100%。
总结
综上所述，局部整体类图表具备显著的劣势和实用场景，对集体和组织来说都是有用的工具，因为它以清晰易懂的形式无效地显示数据，从而更好地进行数据分析和决策。但同时，也须要留神到此类图表的不足之处，防止在不适宜的场景应用。
心愿本文能帮忙您理解 “局部与整体类” 可视化图表，如果你想疾速创立丑陋适合的数据可视化，能够尝试用 Sovitchart 在线数据可视化工具中设计，能够轻松制作出合乎需要的图表。
