在使用数据分析工具进行可视化展示时，图表的选择往往影响着展示的最终效果，下面我们使用DataFocus数据分析工具来给大家进行在具体的不同分类情境下，选择合适图表的建议。
1.时间趋势分析
时间趋势分析是我们日常工作中使用最广泛的方法之一。对于这种类型的场景，我们通常可以选择折线图或直方图来更好地分析数据到时间趋势。例如，如上图所示，我们使用折线图来分析每个周产品销售额的趋势。
2.比较和排序分析
第二个是比较和排序分析。对于这种类型的场景，我们通常可以选择柱状图或条形图进行比较比较和排序，因为它们基于相同的基线，然后显示值。对于长度或高度，值和值之间的比较分析变得非常容易。
3.相关分析
我们经常有需要探索和分析的数据，例如研究单位价格与某种商品的销售之间的关系，研究员工出勤率与营业额之间的关系，以及研究温室温度与作物生长之间的关系。等等，这次使用散点图可能是我们的首选。然而，应该注意的是，相关性分析不保证绝对存在关系，而仅表示可能存在关系。通常，当使用散点图进行数据相关性分析时，我们还可以引入趋势线来进行辅助判断。
4.分布分析
分布分析也是我们用于进行数据可视化分析的更多方法之一。例如，我们想知道不同产品类型的销售额分布。此时，我们可能会选择使用饼图进行显示。
一般来说，饼图和堆积直方图主要用于数据分布分析，但应注意不要试图比较和分析不同系列饼图的数据分布，这无助于我们观察每个部分的变化数据。
5.定期数据分析
对于定期循环数据表征，例如业务估值——盈利能力，生产率，流动性，安全性和增长（对于快速比较定位短板指标），我们建议使用雷达图表进行显示。
6.地理数据分析
对于与地理位置信息相关的数据分析，地图是我们的首选类型，包括点地图，经纬图，热图，统计图等。由于地图可以与数据本身差异的分析进行比较，因此也可以与地理位置相结合进行分析，探索和地理位置信息以及其他相关业务价值。
7.渠道转换分析
漏斗图适用于分析具有明确的流程节点转换率的数据分析场景，例如Internet公司常用的平台用户访问阶段漏斗转换分析，用户生命周期漏斗转换分析等。
8.核心KPI指标分析
对于企业的核心KPI指标数据，我们通常可以使用KPI指标卡和文本组件进行直观的摘要显示。当用户查看仪表板时，一个引人注目的关键性能指标是一个关键点。他们似乎在大声引导用户：“从这里开始吧！”这些数字可用作对话框，并为下一个图表提供上下文。
9.表格显示
最后，它是一种适合直接使用表格的数据。例如，您需要查看准确的数据（例如需要重复检查的统计数据）和需要详细显示的数据。一般来说，我们可以结合颜色，并进一步直观地显示数据的数值分布。
