研究表明，当今世界每 24 小时产生超过 2.5 万亿字节的数据。
是的，你没有看错。
您只能想象您的业务生成的数据量。虽然上面的数字看起来惊人，但它们以秒为单位增长。
那么如何从越来越大的数据中提取洞察力呢？
这就是为什么了解要使用的最可靠的数据可视化图表类型是值得的。
本博客将引导您了解需要尝试的前 5 种类型的数据可视化图表，尤其是在策划数据故事时。您还将遇到大量数据可视化设计示例来帮助您入门。
如果您打算将您的数据讲故事技能提升到一个新的水平，您不想错过博客的其余部分。
使用数据可视化讲故事
数据可视化在当今的商业环境中非常重要。
数据是现代的石油。是的，你没有看错。为了充分利用它，您需要可靠的策略和可靠的数据可视化图表类型。
随着每天数据的激增，理解它是一项艰巨且耗时的任务，主要是如果您使用手动方式。没有哪个行业的数据不那么重要。即使是传统上依赖直觉的音乐产业，也正在变得由数据驱动。
数据可视化实际上正在扩展到经济的各个领域。只要有数据，就有对数据可视化图表的需求。请记住，如果没有可靠的可视化策略，您将无法创建引人入胜的数据故事。
从网站指标和销售团队绩效到营销活动结果和产品采用率，您的企业需要跟踪一系列关键指标才能取得成功。
您需要一种快速有效的报告方法，让每个人都在同一页面上。
您知道要使用的最佳数据可视化图表类型吗？好吧，不要去任何地方发现更多。
在我们深入研究令人兴奋的数据可视化设计类型之前：让我们看看图表的洞察力驱动的好处。
在下面查看它们：
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快速清晰地了解洞察力
由于您可以使用多种类型的数据可视化图表，您现在可以更快地得出深入的见解。
是的，软件即服务 (SaaS) 市场中有大量的可视化工具，无论数据量和大小如何，您都可以快速及时地得出见解。
这意味着如果您 100% 使用这些工具，您将在每个工作日节省大量时间。此外，您的工作效率将呈螺旋式上升。换句话说，你可以用最少的时间完成很多事情。
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及时识别数据中的模式和趋势
你会同意我们说识别表格和电子表格中的数据趋势充其量是无聊的，最坏的情况是耗时的。没有数据可视化设计就不容易识别趋势和模式。
一些关系、模式和趋势是显而易见的，但其他的只能借助合适的图表来识别。
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数据讲故事
为了让您的数据故事获得即时支持，您需要选择合适的数据可视化图表类型。请记住，如果没有伴随故事来吸引目标受众的情绪，您的数据是非常无声的。
引人入胜的数据故事的核心是简单易读的数据可视化设计。
您需要尝试的前 5 种数据可视化图表类型
以下是您在进行数据分析时不应忽视的前 5 种数据可视化类型。
1. 散点图
散点图是一种非常容易阅读和理解的数据可视化设计。散点图的主要用途是可视化两个数值变量之间的关系。
可视化来源：ChartExpo
此外，散点图中的点描绘了单个数据点的值和趋势，当考虑到更大的图景进行可视化时。
让我们同意这一点。仅当您想要可视化数据中的相关关系时才使用此图表。此外，您的数据应该至少有 2 个具有因果关系的变量。
散点图中变量之间的关系可以是：正或负、强或弱、线性或非线性。
好处
- 散点图是我们推荐的用于随时间跟踪性能的数据可视化图表类型之一。
- 您可以快速确定数据流的范围，即数据中的最大值和最小值。
- 绘制这个图表很容易。
2. 双条形图
双条形图背后的核心原则是，并排显示数据是我们的大脑解码比较洞察力的重要视觉提示。
好处
- 相邻条形图是易于解释的数据可视化图表类型之一。
- 如果您的目标是创建简单的并排比较指标以获得高级见解，请使用这些图表。
3. 条形图
条形图是非常容易阅读和理解的数据可视化图表类型之一。
使用这些数据可视化设计来展示指标如何随时间变化。您还可以使用它来比较指标在一段时间内的表现。
可视化来源：ChartExpo
好处
- 条形图使数据中不同变量之间的比较更容易。
- 与其他类型的数据可视化图表相比，条形图是最容易绘制的。
- 这些图表很受欢迎，因为大多数人都熟悉它们，这意味着它们很容易解释。
4. 堆叠条形图
堆积条形图属于条形图家族。
标准条形图将各个数据点相互比较。但是在堆积条形图中，部分数据是相邻的（在水平条的情况下）。
每个条中的等效小节颜色相同。因此，这种格式可以很容易地比较每个条的整体和组成部分。
在堆积条形图中，您可以看到一系列数据的变化以及它们发生的位置。堆叠条形图有一种变体，称为100% 堆叠条形图。
请记住，您需要的图表取决于您要与观众交流的内容。
这种数据可视化设计的主要目标是比较分类变量级别之间的数值。为分类变量的每个水平绘制一个条形图。更重要的是，每个条的长度表示一个数值。
如果您更关心基于第二个分类变量的水平对每个主要条形的分解，请使用堆叠条形图。此图表中的每个条都由子条组成，每个子条对应于二级分类变量。
好处
- 如果您的目标是比较数据点，则堆叠条形图比组合图表更有洞察力。
- 使用这种类型的数据可视化图表很容易发现异常值。
- 解释这张图表非常容易，即使对于非技术观众也是如此。
5. 甜甜圈图
圆环图几乎与饼图相同。但是，图表的中心被切掉了（因此得名“甜甜圈”）。使用此图表可视化构成数据整体的类别的比例。
可视化来源：ChartExpo
好处
- 甜甜圈图非常容易阅读和理解，即使对于非技术观众（或读者）也是如此。
- 可以更改此图表中的数据值以符合您的需求。
- 您可以快速绘制不同类型和颜色的甜甜圈图。
- 借助文本框、标签和图例，您可以轻松添加其他信息，以帮助观众更好地理解故事。
- 附加信息，例如聚合值，可以放置在圆环图的孔中。
- 这些图表的战略定位是比较有限的类别集。
- 甜甜圈图效果最好，尤其是当您的数据有限时。
创建富有洞察力的数据可视化设计的最佳工具
ChartExpo 是一个超越数据的数据可视化工具。
使用一整套工具（下）：
- 图表制作者
- 图表模板
- 数据小部件库
您可以轻松创建简单、易读且清晰易读的图表。
ChartExpo 非常容易使用来生成相邻、甜甜圈、堆积条形图、散点图、条形图和其他 80 多种类型的数据可视化图表。
它会变得更好。
该工具附带一个包含 80 多个图表的库。ChartExpo 中的数据小部件非常适合可视化地图数据、表格、百分比、仪表等。
我们是否提到您可以使用各种现成的图表轻松导出图表以轻松制作令人惊叹的社交媒体报告、销售报告和目标预测？
ChartExpo 适用于需要为各种目的创建数据可视化和可视化图形的任何人。例如，您可以为博客、报告、提案、学校报告、演示文稿、印刷品等创建图表。
但最重要的是，ChartExpo 是为那些需要在没有设计技能的情况下创建漂亮图表的人准备的。这个高度直观的工具提供了大量资源来改善设计师的视野并充分利用编辑器中提供的工具。
您是否需要一个美观的图表本身或作为仪表板的一部分，或在报告或提案中？不要再看了。ChartExpo 是您一直在寻找的工具。
ChartExpo 入门
您将 在 Google 表格上安装云托管插件。
有两种方法可以为 Google 表格安装 ChartExpo 插件：
- 第一种方法是访问 Google Workspace Marketplace 并在搜索栏中输入“ChartExpo”。
- 单击 ChartExpo 工具，然后按结果页面上的蓝色安装按钮。
- 这将开始安装过程。登录到您的 Google 帐户并授予插件的权限。
- 完成后，插件将安装并准备好在您下次打开 Google 表格时使用。
第二种方法：您可以直接从 Google Sheets App 下载 ChartExpo。
- 要开始使用，请单击顶部工具栏中的附加组件。
- 如图所示，按下 获取附加组件的选项。
- 在栏中搜索 ChartExpo。当 ChartExpo 工具出现在结果中时，单击它。
- 按蓝色的 安装按钮并在您的 Google 帐户中授予权限。
- 打开工作表并单击 附加组件菜单。
- 您将 在下拉菜单中看到ChartExpo – 最佳数据可视化工具选项。
- 现在单击创建新图表以访问 6 类图表。
- 单击数据故事所需的最佳数据可视化图表类型。
常见问题
什么是好的数据可视化？
合适类型的数据可视化图表应该建立数据的两个方面。首先，它应该显示过于复杂而无法用数据中的文字来解释的联系。其次，它使您的目标受众更容易理解数据故事并快速考虑建议。
图表的重要性是什么？
图表的主要功能是将原始数据转化为洞察力，以推动企业的增长和利润。使用图表创建与目标受众产生情感联系的数据叙述。
在您无法快速分析表格以获得高级见解的情况下使用图表。
什么是数据可视化工具？
数据可视化工具是旨在显示来自原始数据的见解的软件。尽管当今的工具在功能上有所不同，但它们允许您输入数据并以可视方式对其进行操作。
市场上可用的许多数据可视化设计工具都是人工智能驱动的，这意味着它们在处理数字方面效率更高。
包起来
恭喜您到目前为止已经阅读了该博客。
正如我们所说，要充分利用数据，您需要正确类型的数据可视化图表。为什么？
如果您想要快速接受，您不希望您的受众难以解读数据故事的含义和背景。使用正确的数据可视化设计将每天为您节省数小时并增强您的数据故事。
为您的数据故事选择合适的图表不必费力，甚至不需要耗费大量时间。
我们向读者推荐的数据可视化工具是 ChartExpo，因为它拥有全套工具：
- 图表制作者
- 图表模板
- 数据小部件库
这些功能使用起来很简单。您不需要编码或编程技能。此外，它生成的图表非常有洞察力且易于阅读，即使对于非技术观众也是如此。
这意味着您可以使用此工具轻松创建社交媒体报告、销售报告和目标预测。
因此，无论您是想创建引人入胜的数据故事还是充分利用数据，ChartExpo 插件都能满足您的一切需求。
立即试用 ChartExpo，以节省您用于创建自定义仪表板以跟踪洞察力的时间。