0x01 常用图表对比
1.柱状图 VS 条形图
相同点：
柱状图和条形图的数据结构是相同的，都是由「一个分类字段+一个连续数值字段」构成。
当数据的记录数不大于12条，分类字段的字符长度小于5时，此时柱状图和条形图可以互换。
不同点：
柱状图：若分类字段，恰好是「时间序列」，此时建议使用柱状图，因为柱状图能更好地体现数据随时间的变化情况。
条形图：若分类字段的字符长度较长，且数据的记录数大于12，此时建议使用条形图。一方面，斜置的文字和用户阅读的习惯相悖，同时也占用页面空间，影响可视化图表的美感。
2.柱状图 VS 直方图
相同点：
柱状图和直方图的数据结构是相同的，都是由「一个分类/分组字段+一个连续数值字段」构成。
都是由柱形条构成。
不同点：
分析目的和适用场景不同。「柱状图」主要是比较数据的大小，「直方图」是用来展示数据的分布。
映射到X轴上的数据属性不同。在柱状图中，X轴上的变量是分类数据，例如不同的手机品牌、店铺或网站在售商品的分类。在直方图中，X轴上是连续的分组区间，这些区间通常表现为数字，且一般情况下组距是相同的，例如将在售商品的价格区间分为的“0-10元，10-20元……”。
宽度代表的意义不同。在柱状图中，柱子的宽度没有实际的含义，一般为了美观和整齐，会要求宽度相同；在直方图中，柱子的宽度代表了区间的长度（即组距），根据区间的不同，柱子的宽度可以不同，但其宽度原则上应该为组距的整倍。
表示数据大小的方式不同。柱状图，是通过柱形条的高度，来映射数据的大小，且柱子之间有间隔；直方图，是通过高度（频数直方图）或面积（频率直方图）来表示数据的大小，且柱子之间紧密相连，没有间隔。
3.堆叠柱状图 VS 百分比堆叠柱状图
相同点：
堆叠柱状图和百分比堆叠柱状图，都适合用来展示分类数据的构成对比或构成随时间的变化趋势。
当映射到X轴上的数据为时间序列时，此时可以用堆叠面积图or百分比堆叠面积图来代替。
不同点：
堆叠柱状图：既可以对比各构成部分的数值差异，还可以观测各组数据的整体差距。
百分比堆叠柱状图：只能对比整体中的各构成部分的占比差异，无法对比不同整体的差异。
4.折线图 VS 面积图
折线图和面积图可以互换的情况：
折线图和面积图不能互换的情况：显示构成或占比时，应该使用面积图☞堆叠面积图or百分比堆叠面积图。
相同点：
折线图和面积图展示的是数据随时间的变化趋势，因此映射到X轴的数据类型一般为「时间/日期」。
二者均可以展现一个或多个变量和时间的关系，这种关系包括，周期性变化、季节性变化、异常波动等。
在大部分情况下，折线图和面积图是可以互换的。
不同点：
折线图：通过数据点的纵坐标来映射数值的大小，一般只用来表示数据的趋势。
面积图：通过面积来映射数值的大小，「面积图」除了可以替换折线图外，还可以用来表示整体及其构成部分随时间的变化趋势。
注意点：
当使用面积图表示多系列的趋势时，需要对代表不同系列的面积区块颜色设置透明度，透明度可以减少不同系列之间的遮盖，帮助我们看到不同序列之间的重叠关系和更多信息。
当一个图表中，系列值过多时，折线图会比面积图更直观，因为减少了系列的覆盖和重叠，能更清晰的看看到各个系列的趋势变化。
5.堆叠面积图 VS 百分比堆叠面积图
相同点：
堆叠面积图和百分比堆叠面积图，映射到X轴的均为【时间序列】。
两者都可以展示各构成部分，随时间的变化趋势，只不过「堆叠面积图」的是构成部分的实际值随时间的变化趋势，「百分比堆叠面积图」展示的是构成部分的占比随时间的变化趋势。
不同点：
堆叠面积图：除了可以展示各构成部分随时间的变化趋势，还可以展示整体随时间的变化趋势。
百分比堆叠面积图：只能展示各构成部分占总体的比例随时间的变化，无法观测总体随时间的变化趋势。此外，从任何一个时间节点纵切下来，各部分占比之和必须为100%，即必须等于该节点的整体。
6.堆叠面积图 VS 堆叠柱状图
相同点：
堆叠面积图和堆叠柱状图的数据集格式类似，都是由「一个分类字段+多个连续数值字段」构成，且多个连续数值字段，是一个整体的各组成部分。
两者都可以观测某一节点的总体数值和各组成部分的具体数值，都有数据对比的功能。
不同点：
堆叠面积图：堆叠面积图的分类字段，一般是时间序列。当既需要分析整体随时间的变化趋势，又要了解整体的各构成项随时间的变化情况时，应该使用【堆叠面积图】。从其目的可以看出，堆叠面积图的分类字段(即时间序列)，是按照时间的先后顺序排列的。
堆叠柱状图：堆叠柱状图的分类字段，一般是非时间类型的分类数据。当既要对比不同整体的数据大小，又要观测整体各构成项的数据大小时，应该使用【堆叠柱状图】。若整体的构成项过多，为了突出重点，需要对构成项进行重新归类，展示TOP5的分类，剩下则归为「其他」。
7.散点图 VS 气泡图
相同点：
散点图和气泡图，均是用来展示数据分布情况的一种图形。
散点图和气泡图，都是将两个字段映射到x,y轴的位置上，(x,y)的取值确定一个圆点或气泡在直角坐标系中的位置。
不同点：
散点图：一般用来展示二维数据(x,y)的分布，侧重于研究二维数据的两个变量x,y之间的相关性，如身高和体重之间的相关关系。散点图中，还可以展示多组数据系列的对比，比如男性身高体重和女性身高体重分布规律的对照。
气泡图：一般用来展示三维数据（x,y,z）的分布情况，相较于散点图，气泡图增加了一个维度的数据展示，且将其数值映射到气泡的大小上。气泡图，也可以展示多组数据系列的分布，以发现不同系列的分布规律和差异。
注意点：
一般来说，散点图主要是用于研究数据集的分布规律和相关性，并不是很侧重去看每个数据点的具体取值。当数据集数量过大时，不适合将全部数据点展示在散点图中，此时需要对总体进行抽样显示，通常采用分层抽样的方法进行，但是分层抽样的依据和影响因素需要依据具体的业务场景而定。
相较于散点图，气泡图不太适合过多数据容量的情况，气泡太多会使图表难以阅读。此外，对于气泡图中隐藏的一些数据信息，通常可以使用交互来辅助图标信息的阅读，如悬停显示详细数据、缩放观测被遮盖的数据点等。
0x02 作业
1.想了解一下全部发货物品的单价的分布情况，每10元作为一个区间？
2.展示销售额TOP5的产品二级大类？
3.按月份展示商品的销售数量趋势？
4.展示不同年份的商品的销售数量，及其不同年份三种运输方式的数量占比？
