随着数据在我们的生活中继续扮演着越来越重要的角色------无论是职业上还是个人生活上------我们经常需要可视化这些数字来真正理解它们在说什么。然而，有这么多的数据可视化选项可供选择，要知道哪一个最适合每个场景可能会让人不知所措。没有指导，就像用错误的图表找到潜在的见解一样，很容易模糊潜在的见解。
如今，依靠各种在线图表选择工具来精确定位正确的图表，包括 Highcharts 自己的图表选择器。对于刚接触数据可视化的人来说，这些工具可以帮助缩小适合其特定用例的图表范围。对于更有经验的数据从业者来说，当您遇到不太熟悉的用例或需要新的可视化方法时，他们可以提供宝贵的灵感。
虽然使用图表选择器肯定可以提高选择正确图表的机会，但它并不总是像看起来那么简单。
即使在使用图表选择器确定正确的图表类别（步骤 1）之后，您仍然必须浏览两个额外的步骤：步骤 2，在该类别中选择最适合的图表;第 3 步，使图表设计与您的目的和受众保持一致。
为了探索人们如何使用图表选择器识别正确的图表，我将研究 Highcharts 版本如何引导人们完成此过程。这个特殊的工具与 Highcharts 广泛的可视化库集成，您可以选择从其不同的库（Highcharts、Highcharts Stock 或 Highcharts Maps）绘制图表。
第 1 步：确定正确的图表类别
图表选择器不是直接跳转到特定的图表类型，而是主要关注将您的用例与正确的图表类别相匹配。确定最符合您的数据类型和目标的图表类别后，您必须确定哪个选项适合您的需求和受众。Highcharts 图表选取器使用两步过程来帮助识别正确的图表类别。
明确数据类型
开始可视化数据之前，确定您正在使用的数据类型会很有帮助。虽然某些图表选择器不会询问数据类型，但 Highcharts 工具会使用此信息来过滤掉不适合的图表类型。虽然这是一种有用的方法，但您必须能够识别两种主要类型的数据：分类 数据和连续数据。
分类数据为 一组组或类别提供值，它可以是名义数据 或有序 数据。正如您在以下名义数据示例中看到的那样，这些值没有固有的顺序：
- **眼睛颜色：**蓝色、棕色、绿色、淡褐色、绿色、灰色
- **宠物类型：**狗、猫、鸟、鱼、爬行动物
序数数据对值具有固有的顺序。如您所见，必须以特定方式对它们进行排序，才能最有意义：
- **满意度评分：**差、一般、良好、优秀
- **香料水平：**温和、中度、辣度、超辣度
连续数据 由测量值而不是计数值组成，并且可以采用范围内的任何值，包括分数和小数。它有两种子类型：比率 和间隔。
- 比率数据 具有相等的间隔和一个真实的、有意义的零，允许对大小进行有效的比较（例如，"两倍"或"一半"）。
在以下比率数据示例中，您还会注意到它们不支持负值：
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**重量：**100公斤是50公斤的两倍（0公斤=无重量）
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**时间：**10分钟是20分钟的一半（0分钟=没有时间）
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**距离：**3 公里是 1 公里的三倍（0 公里 = 无距离）
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区间数据在值之间也具有相等的区间，但其零点是任意的，因此使用比率（如"两倍"）比较值没有意义。以下是一些区间数据示例：
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**温度（摄氏度或华氏度）：**0°C 并不意味着"无温度"
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**智商分数：**智商为 0 并不意味着"没有智力"
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**一天中的时间：**00：00（午夜）并不意味着"没有时间过去
通过区分这两种数据类型，图表选择器工具可以立即消除不兼容的图表。例如，如果要显示过去一周的每日气温（连续数据），图表选择器会建议您使用折线图，而不是更适合分类数据的饼图。
定义您的主要目标
下一步的重点是阐明您的意图。要选择正确的图表类别，图表选择器必须了解图表背后的目标或目的。简单来说，就是了解您想在图表中显示或显示的内容。在更深层次上，它与您试图帮助受众回答什么类型的问题有关，或者您希望向受众展示什么样的见解。
**图表选择器通常将数据可视化效果组织成如下类别：**
- 比较显示类别或组之间的相似性或差异。例如，条形图可用于比较不同产品的销售数量。
- "合成"显示部分如何构成整体。例如，饼图可以显示来自不同地区的总收入的百分比。
- 显示数据如何随时间变化。例如，折线图可以显示网站访问量在整个月内每天的波动情况。
- 关系表示两个或多个变量如何相互连接或相互影响。例如，散点图可以显示经验年限和薪水如何相互对应。
- 分布描述了值如何在范围内分布。例如，直方图可以显示所有客户订单中订单值的频率。
- 层次结构显示结构中的组织或排名级别。例如，组织结构图可以显示团队如何映射到不同的职能部门。
- Flow揭示了节点、阶段或位置之间的移动方式。例如，桑基图可以显示贷款申请如何通过不同的审批阶段。
一旦你缩小了合适的类别，您通常会从该类别中有多个图表可供选择。虽然图表选择器排除了不合适的情况，但仍由您决定哪一个最适合您的特定需求。您不想选择第一个似乎适用于您的数据的选项，而另一个选项可能远远优于它。目标不仅仅是选择可视化，而是找到能够以最清晰的方式传达信息的可视化。
在实践中，您可能会发现您的可视化需求服务于多个目的。在某些情况下，您可能会发现您有多个目标，这可能会使流程复杂化。您需要确定所有相关目标，然后根据对您的信息和受众的重要性对它们进行排名。当您完成其余步骤时，此排名变得至关重要。在步骤 2 中，您将把次要目标纳入图表选择标准，在步骤 3 中，您将使用颜色、强调和注释等设计元素来解决次要目标。这种分层方法可确保您的可视化具有多种用途，而不会影响清晰度或让受众感到困惑。为了了解这在实践中是如何运作的，让我们跟随营销专业人士完成此过程。
用例：确定正确的图表类别
为了说明这些步骤中的每一个在现实场景中是如何发挥作用的，让我们 来应对为领导力演示选择正确图表的挑战。她希望可视化上个季度产生了多少潜在客户，以及它们如何在关键客户群（小型企业、中型市场和企业）中分布。
利用Highcharts Chart Chooser，首先确定自己的数据类型。确定它是分类的，因为每个潜在客户都分配给三个离散段之一。需要通过这个单一的可视化来达到多种目的，概述了她的所有目标：
- 显示潜在客户总量（组成）
- 显示来自每个区段（组成）的比例
- 突出显示哪个细分市场贡献了最多的潜在客户（比较）
遵循多重目标的框架，根据对信息和听众的重要性对它们进行排序。
主要目标是构成，因为想帮助领导了解这三个部分对整个领导池的贡献。
第二个目标是通过强调小企业主导其他细分市场来进行比较。
Highcharts Chart Chooser将组合作为她的主要目标，建议使用饼图、环图、堆叠柱图和树状图等选项，这些选项适合于部分到整体的关系。
如果坚持将比较作为她的主要目标，将有图表选项，如条形图、径向图、柱状图等，这些选项可以突出显示类别之间的值差异。然而，由于组合是主要目标，图表选择者推荐了一组不同的选项。如果没有将数据类型指定为分类，那么将有地图、散点图和折线图作为选项，尽管它们更适合连续数据。
在这个由三部分组成的系列的下一篇文章中，我们将探讨确保您选择的图表能够清楚地传达您的信息或帮助您的受众正确理解和解释数字的关键考虑因素。作为预览，您正在可视化的度量类型------无论是总数、比率、百分比变化还是累积值------也会影响哪个图表最有效。
继续关注下一篇文章，看看在设计正确图表的过程中会发生什么！