本文一句话概括：数据可视化中，如何用最简单的图表高效地传递信息。
一、人人熟知的 3 类图表
看似简单的 3 类常挂在嘴边的「折柱饼」，你真的知道怎么使用吗？
@rubyxrli 在纽约的Uber数据可视化大会上所做演讲中提到：根据我的经验（基于原型研究超过10年）大多数可视化问题可以通过一些图表来解决。很少情况下，需要你去想出一个全新的表达方式。像条形图、折线图、散点图、透视表等「图形化主力」真的很难被替代！
对于大部分的企业级产品使用者来说，基本的图表类型，通常可以为大多数当前页面的问题作出解释，但是我们要做并不是简单地调用一个图表就结束了，如果想让你的页面更有效地传递结论、原因，可以让使用者探索更多可能性，甚至去发现新的分析思路，那么首先你需要掌握下面的分析套路。
二、3 个套路
「对比，细分，溯源」，给简单的图表加点「戏」
在数据分析中，分析思路一般可以概括为「对比，细分，溯源」，这也是《数据化管理》中提到六字箴言。首先我们来了解一下这六字箴言的具体含义。
此处引用部分《分析思维第三篇：数据分析的三板斧》内容。
1. 对比
对比分为横向对比和纵向对比。
- 横向对比是指和“他人”比较，比如，两个网站的用户流失率；
- 纵向对比是指按照某个维度，和“自己”比较，比如，这个网站上个月今天和这个月今天的用户流失率。
2. 细分
细分是指分维度、降低粒度来分析数据。
- 分维度是指增加维度，比如，离职率按照部门维度来分析；
- 降低粒度是指降低数据聚合的程度，比如，离职率不按年份，而按照月份来统计。
3. 溯源
溯源是指在对比、细分锁定到具体维度和粒度之后，依然没有结论，那就需要查看原始数据或相关联数据，洞察数据，从数据中寻找灵感。
三、3×3 实践
第一个 3 代表图表类型；第二个 3 代表分析套路。
了解分析思维的三个套路后，可以尝试在自己的图表中检验打钩。
下面我用几个例子来说明一下，如何打开图表设计的脑洞。
四、折线图
通常在一个数据概览页面，人们都会使用一个折线图，来表示一个关键指标的发展趋势，当然这么做非常直观，也非常准确。当我们为折线图添加一个对比的维度，就可以使折线图表达的内容更加丰满。
1. 横向对比
可以是横向对比“和他人比”。
2. 纵向对比
也可以是纵向对比“和自己比”。
3. 添加辅助元素，强化关键信息进行对比
- 参考型组件：参考线、趋势线、辅助区域等；
- 极值型组件：最高/低点、预警线等。
4. 细分维度
通过右上角的 TAB 切换，提升和降低数据聚合的程度。
五、柱 / 条形图
1. 横向对比
和别人比。
2. 细分维度
将维度拆分进行分析。
3. 在使用柱状图/条形图时，问问自己「对比」的呈现效果好吗？
这是使用者在使用柱形图做对比时，经常遇到的问题：
- X 轴类别数量过多，柱子非常密集；
- 轴文字标签数量过多，文字在 45%旋转后可读性降低。
这时，设计者应该试着旋转柱图，把它变成一个条形图。
4. 对比是好的，但不要做无用的对比
六、饼 / 环图
1. 纵向对比
饼/环图天生自带「纵向对比」的性质，但是除了用一个饼/环图之外，还有什么做法？
2. 细分维度
3. 溯源，显示更多详情帮助用户定位问题
4. 合并极小值的维度，在有需要的时候做细分
七、拓展：NxN 实践
- 第一个 N 可以代表图表类型，也可以代表页面，但需要是一个实体；
- 第二个 N 代表分析思路，上文中提到的 3 个套路只是众多分析思路中被总结出最为常用的，还可以根据不同业务场景的诉求去添加思路。
这个矩阵的表格填出来后，除了可以帮助设计者检验是否高度利用了图表区域之外，还可以总结出一份属于自己业务场景的图表指引，传递给下一个设计者使用。
八、结语
在企业级产品设计的领域中，用可视化的方式表达信息，让数据不再枯燥难懂，是一种常见的设计手法。
在真实的业务场景中，大部分用户青睐 dashboard（报表页面），来呈现「数据概览」、「数据监控」、「数据明细」等信息，其中的重要组成部分即「统计型图表」。如何恰当使用「统计型图表」来实现用户的分析目的？ 这对没有可视化基础的制作者来说，还是有一定的难度。
通过以下三步，让用户更高效地读取重要信息，驱动业务决策，实现商业价值。
本文用简单直白的工具方法，为「零基础」的图表制作者提供一种简单易学的思路，让你的图表在 Dashboard 里更全面、更有效地传递关键信息。