- 柱状图（Bar Chart）：
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比较不同类别或组之间的数量差异：柱状图可以用于比较不同产品、地区、时间段等的销售额、市场份额等。
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显示不同时间段的数据变化：通过绘制柱状图，可以观察到销售额、网站流量等随时间的变化趋势。
- 折线图（Line Chart）：
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展示随时间的连续数据变化：折线图适用于显示如销售收入、股票价格、温度等随时间的变化情况。
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比较多个数据系列的变化趋势：可以同时绘制多个折线图来比较不同产品、部门或市场的发展趋势。
- 饼图（Pie Chart）：
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展示各部分占总体的比例关系：饼图用于分析市场份额、产品组成、人口比例等。
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比较不同类别之间的相对大小：通过比较不同扇形的大小，可以了解各个类别的相对重要性。
- 条形图（Column Chart）：
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与柱状图类似，适用于比较不同类别之间的数量差异。
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当类别名称较长时，条形图可以更清晰地展示标签。
- 散点图（Scatter Plot）：
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显示两个变量之间的关系：散点图可以用于发现销售收入与广告投入、温度与湿度等变量之间的相关性。
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识别数据中的模式或异常值：通过观察散点的分布情况，可以发现数据中的聚集、趋势或离群点。
- 地图（Map）：
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展示地理位置相关的数据：地图可以用于显示不同地区的销售分布、人口密度等信息。
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按地理区域进行数据分析：通过颜色、标记等方式，在地图上呈现不同地区的数据差异。
- 漏斗图（Funnel Chart）：
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展示流程或转化过程中的各个阶段：漏斗图适用于分析销售漏斗、用户注册流程等。
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比较不同渠道或产品的转化率：通过比较不同漏斗的宽度，可以了解各个环节的转化率情况。
- 仪表图（Gauge Chart）：
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展示关键指标的当前状态和目标范围：仪表图常用于监控销售目标达成情况、网站流量等。
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显示警戒区域或异常情况：可以通过设置阈值，在仪表图上显示出正常范围和异常状态。
- 雷达图（Radar Chart）：
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比较多个变量的综合表现：雷达图用于评估员工绩效、产品竞争力等多个维度的表现。
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发现不同变量之间的相对优势和劣势：通过比较不同雷达图的形状和面积，可以了解各个方面的表现情况。
- 组合图（Combination Chart）：
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将多个图表组合在一起，同时展示和比较不同数据维度：组合图可以综合分析多个指标之间的关系。
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更全面地呈现复杂数据：通过组合不同类型的图表，可以提供更丰富的信息和洞察