【數據思維】Chart.Guide 視覺化圖表的學習網站，告訴你如何正確的選擇與使用圖表？

1. 圖表該如何選？怎麼用？
2. 如何提升圖表的視覺化效果？
3. 如何用圖表說一個有說服力的好故事？

圖表選擇的聰明對策，用「點、線、面」來判斷

點：展現資料之間的關聯

• 散布圖：呈現兩組資料之間的關聯或分布。比方說，消費者購買力與購買頻率之間的關聯；各產品的市占率與成長率之間的分布。
• 泡泡圖：呈現三組資料之間的關聯或分布。比方說，在客戶關係管理（CRM）中有一個經典的RFM模型，會使用泡泡圖來呈現在一段時間內，客戶最近一次購買的時間、購買的頻率以及購買金額之間的關聯與分布情況。

線：展現資料隨時間變化的趨勢

• 折線圖：呈現單組或多組資料的變化趨勢。比方說，過去十年公司營收年成長率的變化；不同產品銷售額各自的成長趨勢。
• 斜線圖：呈現二個時間點的資料變化，又稱為斜率圖（slopegraphs）。比方說，企業過去兩年員工在各項指標上的滿意度變化；公司各項產品營收比例在上、下半年的變化。

面：展現資料之間的規模的比較

• 長條圖：呈現單組或多組資料的大小比較。比方說，台灣各縣市的降雨量比較。長條圖也可以用來呈現資料隨時間變化的趨勢，但座標軸必須從零開始，不像折線圖可以透過改變座標軸來放大或壓縮變化的幅度。
• 圓餅圖：展現多組資料在比例大小的比較。比方說，不同手機品牌在市占率的比較；產品成本中各項目的大小比較。
• 瀑布圖：呈現資料之間的增減變化過程。比方說，銷售收入與稅後淨利之間，各項成本的增減變化。
• 雷達圖：呈現單組或多組資料在不同維度的比較。比方說，不同員工在各項能力上的相對表現比較。

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1. 類別比較（Categories Comparison）
2. 時間序列（Time or Trend）
3. 局部整體（Part-to-whole）
4. 關係層級（Relationship）
5. 數據分布（Distribution）
6. 地理空間（Geospatial）

• 利用長條圖展現類別數據的比較時，記得要適當地排名順序，讓趨勢或異常點更容易被展現出來。
• 數據單獨存在並沒有意義，記得加上「目標值」或「參考基準」做為比較對象，可以讓數據的呈現更有意義。
• 折線圖可以就由調整縱軸的起始值，來讓折線的變化更為明顯或弱化；但是在使用長條圖時，縱軸的起始值必須從零（原點）開始。
• 在同一張折線圖中，使用雙縱軸來同時表示兩個不同單位的折線時，要小心交錯的折線可能會錯誤暗示受眾「反轉」的跡象。

圖表使用的聰明對策，用「TOP原則」來思考

對象：圖表是給誰看的？

目的：傳達的訊息是什麼？希望對方看完後的反應是？

場合：圖表用什麼形式展現？