在前面提到的内容中我们不难发现数据分析能够在企业发挥很大的作用，但是对于数据分析还是需要学习很多的知识，尤其是在进行数据分析的时候需要重视细节。因为数据分析需要严谨的态度，如果忽视了细节，那么就会一着不慎满盘皆输。在表达数据分析结果的时候我们会用到很多的图表。这样才能够做好数据分析。在这篇文章中我们会为大家具体讲讲数据分析中用到的图表。
我们在进行数据分析的时候，需要将数据应用到场景，这是因为每个行业都有对数据需求的相关场景，将数据带入到场景里，才能真正实现数据驱动。提取确定的数据关键指标，根据不同的量度做出横向或纵向的对比，如果能够进行有针对性的分析，能够帮助我们更加全面地把握数据价值。这就需要我们了解行业特点，熟悉业务，确定数据指标，选择合适的图表进行分析。
那么怎么做好图表呢？对于不同的分析结果需要用不同的图表来表达，图表有很多，下面就给大家具体讲一下各个图表的实际情况。
首先说一下散点图。散点图是显示若干数据系列中各数值之间的关系，适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。散点图的有点就是对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。缺点就是在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。
接着说条形图，条形图适合用于显示各个项目之间的比较情况，可参考柱状图。优势也很明显，每个条都清晰表示数据，直观。
饼状图适用于显示各项的大小与各项总和的比例。优点就是明确显示数据的比例情况，尤其合适渠道来源等场景。缺点就是肉眼对面积大小不敏感。
雷达图适用于雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序，数据点一般6个左右，太多的话辨别起来有困难。优点主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。
折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。容易反应出数据变化的趋势。
柱状图适用场合是二维数据集，但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。
还有很多图，但是这些图是比较流行的，这些图表就能够很好的表达出数据分析的结果了，希望这篇文章能够给大家带来帮助，大家在进行数据分析的时候一定要这一爱好数据分析的数据可视化，这样才能够做好数据分析。
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