实用标准文案
作者： 阮一峰
\数据可视化\可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。
图表是\数据可视化\的常用手段，其中又以基本图表----柱状图、折线图、饼图等等----最为常用。
用户非常熟悉这些图表，但如果被问道，它们的特点是什么，最适用怎样的场合（数据集）？恐怕答得上来的人就不多了。
本文是电子书《Data Visualization with JavaScript》第一章的笔记，总结了六种基本图表的特点和适用场合，非常好地回答了上面的问题。
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零、序言
进入正题之前，先纠正一种误解。
有人觉得，基本图表太简单、太原始，不高端，不大气，因此追求更复杂的图表。但是，越简单的图表，越容易理解，而快速易懂地理解数据，不正是\数据可视化\的最重要目的和最高追求吗？
所以，请不要小看这些基本图表。因为用户最熟悉它们，所以只要是适用的场合，就应该考虑优先使用。 一、柱状图（Bar Chart）
柱状图是最常见的图表，也最容易解读。
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它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。年销售额就是二维数据，\年份\和\销售额\就是它的两个维度，但只需要比较\销售额\这一个维度。
柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
通常来说，柱状图的X轴是时间维，用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X轴不是时间维的情况，建议用颜色区分每根柱子，改变用户对时间趋势的关注。
上图是英国足球联赛某个年度各队的赢球场数，X轴代表不同球队，Y轴代表赢球数。
二、折线图（Line Chart）数据
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折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。
它还适合多个二维数据集的比较。
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上图是两个二维数据集（大气中二氧化碳浓度，地表平均气温）的折线图。 三、饼图（Pie Chart）
饼图是一种应该避免使用的图表，因为肉眼对面积大小不敏感。
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大数据可视化-基本图表
