前天，小熊妹的同事发过来一张图，问：“小熊小熊，你能从这个图里看出啥问题吗？”（如下图） 。
小熊妹当时就震惊了！从这张图，我们可以直观、清晰、明确的看出：“这位同学，你不会做数据图呀!”两个人比身高，不应该背靠背吗，为啥要叠罗汉呢……
那正确的图该咋画呢？今天小熊妹认真科普一下哦 。做数据图只是个通俗说法，行业习惯叫：数据可视化 。数据可视化，可以做出很多炫酷的图表，但也不是乱做的，需要遵循一些基本规范 。
一、什么时候该做可视化？当数据描述很简单的时候，是不需要做可视化的 。
比如：小熊妹12月份全月个人消费了10000元 。这时候只有1个对象，1个指标，1个时间，也没有细分这10000元到底都花到哪里去了，这就属于典型的简单数据，这时候不用做可视化，直接展示出来就好了，多清晰（如下图） 。
如果需要描述的数据变得复杂，就可以用图表的形式，让数据变得更容易看，更容易理解 。评价数据是否复杂的，是对象，指标，时间，细分四个方面 。下边来一个个看看吧~
二、简单的数据可视化其他条件不变，当对象从1个变成N个，这时候可以用条形图来展示 。比如大家看到小熊妹一个月花了10000大洋！就会想：“哇塞，小熊妹是不是个败家娘妹呢？”
这个只有1个人肯定看不出高低，是勤俭持家还是败家，得和其他妹纸比一比（如下图） 。
条形图很适合做多个对象之间的比较 。
因为这种从上到下的陈列方式，很符合人们心中“皇榜”“赛马图”的格局，因此一看过去便知道高低，比直接陈列数字看的清楚 。这就是数据可视化的第一个优势：清晰 。
只是，只是这么一对比，就显得小熊妹真的很败家了！才不是呢，哼！
其他条件不变，要考虑一个指标的内部结构，这时候可以用饼图 。比如光看小熊妹月消费1万，看起来很败家，可到底花到哪里了呢？如果在北上深这种高消费城市，日常生活都不止1万吧 。所以得看看这一万块的构成，这就是内部结构了（如下图） 。
饼图很适合看内部结构组成 。
因为切大饼的方法，很直观，能一眼看到占大头的是哪里 。这就是数据可视化的第二个优势：直观 。
只是，只是这么一对比，小熊妹的败家似乎更加实锤了！居然有那么大比例网购！肯定在12月剁手剁了不少，熊爪子估计都剁没了！
其他条件不变，要考虑一个指标的时间变化，这时候可以用条形图 。比如想知道小熊妹是一直这么败家，还是偶尔剁剁手，光看一个月数据不行，还得多几个月，这时候可以如下图：
诶？这么一看，似乎为小熊妹洗白了一点：人家只是双十一，双十二的时候才败家吗，平时吃土吃的可积极了！这就是数据可视化的第三个优势：发现规律 。数据走势本身，能反应很多问题 。
如果把时间再放长一点，条条数量更多，可能看不清楚，这时候可以用折线图，比如看小熊妹过往2年的数据，这样至少有24个数，用折线图看的更清楚（如下图） 。推荐阅读
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