时间拉长，看趋势会更清楚 。这么看的话，小熊妹就被洗的更白了：人家只是618，双十一，双十二，过年的时候花的多吗！平时是个积极的吃土小能手 。
其他条件不变，要考虑多个指标的内部结构，这时候可以用雷达图 。
但要注意，如果不同指标单位不一样，直接做雷达图会显得很奇怪，比如收入的单位是元，身高单位是厘米，颜值只能内心打分 。这时候可以对每个指标，单独做评分或者做标准化处理，处理成统一的评分或者指数，再做雷达图 。
三、复杂的数据可视化如果用数据描述复杂的问题，对象，指标，时间，细分四个方面，就有两个方面及以上发生变化，做图就会复杂 。
比如，我们不单单想知道小熊妹过去1年内每个月的消费，每个月的逛街次数，这两个孤立的数据 。我们还想知道：是不是逛街越多，花钱就越多 。这时候我们想发现的，是数据之间的相关关系，就可以做散点图（如下图所示） 。
散点图虽然不能严格论证相关关系，但是可以很直接的反应出来，如果散点图真的分布很散，就说明两个指标之间没啥关系，如果散点图出现一定的规律性，则表明有深入分析的机会点 。
这是数据可视化的第四个好处：方便 。做个图可比做各种模型，算各种检验值方便多了 。
如果想观察一个指标在不同时间的结构变化，可以用堆积图（如下图） 。
堆积图在分析问题的时候，非常有用！比如从上图，能直接看出来，小熊妹消费额变化，主要是网购份额变化导致的，真是网购小能手！
同样的，如果想对比两个对象的结构变化，也用堆积图比较合适 。相比饼图，堆积图在反应不同个体的差异的时候，看的更清楚 。比如下图，是不是一眼能看出来，萱萱是个吃货呢 。
如果想对比N个对象在不同时间的指标变化，可以用折线图 。这种对比会衍生出一种方法：趋势分析法，后续有机会再分享哦 。如下图所示：
如果想对比N个对象在N个指标的差异，可以用雷达图 。如下图所示：
四、小结反映内部结构：饼图、堆积图反映时间变化的：柱状图、折线图 。
- 反映排名顺序的：条形图
- 反映相关关系的：散点图
- 反映多个指标的：雷达图
五、更复杂的数据可视化可能大家看完，会问，如果是：N个对象、N个指标、N个时间、还带细分的，该怎么做可视化 。
这个也难不倒小熊妹，因为真遇到这个情况，就不是一张图表能说清楚的了 。大家感受下，这种N连击问题，在实际中是啥效果 。
这时候一定得先把问题整理成清晰的，一个一个独立的，相对简单的小问题，再一个个讲哦 。
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