图表作为数据展示的生动形式，可以帮助我们理解和分析数据，下面就看看小九为大家带来的5种不常见的图表形式吧！

图表入门很简单，一个折线图、一个饼图就算入门了，并且这些图表在日常中的使用概率也更高，似乎占据了80%的各种报表，但这并不意味着图表的潜力只限于此。

不少朋友希望学习图表除了能满足日常工作之外，还能满足其他的需求，譬如满足领导日渐提高的审美需求，譬如追求与众不同，或是希望体验些学习图表的乐趣。

因而今天这篇文章主要是给大家分享一些比较少见，但作用很大的图表，并还附加了具体的制作流程，以下均由九数云BI制作，以供大家欣赏和进一步学习，希望在日常工作中，也会有些帮助。

1、图表形式：金字塔图

主要作用：主要用于呈现与人口有关的指标变化，譬如出生率、死亡率或者人口的总体水平。

优点：金字塔图的两组数据位于同一条垂直基线上，有利于看出整体的分布情况。

缺点：布局可能会引起一些混乱，用户可能会认为纵轴左边是负值，右边是正值。

操作流程：以下图表均以九数云BI工具制作，回复“BI”即可获取！

Step 1:将「人口统计表」导入「数据准备」下的业务包中

Step 2:数据加工，添加字段【0】和【性别】

Step 3:创建图表，在图表类型处选择对比柱状图，将年龄拖入纵轴，将人口和人口1字段都拖入横轴。

2、图表形式：旭日图

主要作用：旭日图可以在层次结构的多个级别上显示部分和整体的比例，如地理区域数据、公司上下层级、季度月份时间层级等等。

优点：旭日图同时也能呈现部分和整体或层级的关系

缺点：与所有圆形图一样，旭日图难以快速看出数据的模式，如果数据太多，就会显得很杂乱。

操作流程：

Step 1:创建组件，导入【门店销售数列表】

Step 2:选择图表类型【多层饼图】

Step 3:配置标签、大小、颜色

3、图表形式：雷达图

主要作用：每个分类都拥有自己的数值坐标轴，这些坐标轴由中心向外辐射， 并用折线将同一系列的值连接。用以显示独立的数据系列之间，以及某个特定的系列与其他系列的整体之间的关系。

优点：能在相对紧凑的空间内进行多重比较

缺点：随着线条的增加将变得更加复杂，交错的线条会增加阅读难度。

操作流程：

Step 1:导入数据，并创建组件

Step 2:选择雷达图并将待分析区域维度下的字段拖入横纵轴中

Step 3:设置图表属性（标签、提示、细粒度、背景）等

4、图表形式：南丁格尔玫瑰图

主要作用：玫瑰图通过扇形的面积和半径显示数据的占比情况，可以展示每一数值相对于总数值的大小、数据在某一时间段的变化。

优点：同时可以显示数据随时间的变化以及部分和整体的关系

缺点：靠外部分必然较大，因此会被过度强调，数据失真比较严重

具体操作：

Step 1:新建仪表板，并将「合同签约时间」拖入维度中，「合同金额」、「回款金额」拖入指标中

Step 2:选择图表类型【玫瑰图】，并选择年月显示

Step 3:对图形进行排序、半径、样式等属性设置

5、图表形式：瀑布图

主要作用：瀑布图反映了一个公式：从某个初始值开始，增加或减少，得到一个最终值，采用绝对值与相对值结合的方式，来表达数个特定数值之间的数量变化关系。

优点：能够在反映数据多少的同时显示数据随时间的变化

缺点：瀑布图是一种非标准的图表类型，需要用户花较多的时间阅读。

具体操作

Step 1:上传【工资组成】数据，并创建自助数据集

Step 2:新建仪表板，并将「项目」字段拖入到维度中，「y轴值」、「数据」字段拖入到指标中，在图表类型下点击「瀑布图」。

Step 3:美化图表标签、颜色、图例

在数据可视化的世界里，除了以上5种图表，还有很多其他的图表，譬如气泡图、词云图、矩形块图、迷你图、流向地图等，这些图表的也许使用频率不高，使用条件也受限，但在一众的折线图、饼图之中，更能吸引用户的兴趣，而这何尝不能满足图表可视化的目的。

最后，给大家分享一款大多数人都在用的数据分析工具：九数云BI，它是一款零代码的SaaS BI，是面向个人、团队及中小企业的一款云端数据分析及可视化平台，旨在为个人及企业提供比excel更强大、比SQL查询更简便的“零代码”工具，帮助用户快速提高数据大局观， 优化业务流程并提升效率。用户可将业务产生的数据进行上传，然后经过专业的处理与分析，输出可视化数据与图表。通过这种方式，业务人员及企业的管理人员可以随时了解和掌握企业的运营数据，从而更好地进行资源配置与流程优化。

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