7种基础图表类型：什么时候该用柱状图而不是折线图？

做数据可视化时，很多人直接套用模板，结果图表和想表达的意思完全对不上。问题不在工具，而在于没搞懂数据特征到图表类型的映射关系。

这篇文章不讲花哨技巧，只梳理7种基础图表的底层逻辑和适用场景。尤其是最容易混淆的柱状图和折线图，看完你不会再选错。

一、柱状图：比类别大小

核心语法：类别型数据（X轴）→ 数值对比（Y轴）

适合展示离散类别之间的数值差异，比如销售额、用户数、错误率等。

• 月份 vs 销售额

• 产品类别 vs 库存量

• 部门 vs 预算占比

关键特征：柱子之间有固定间距，强调个体比较而非连续趋势。

什么时候用：

• 类别数量不多（通常<15个）

• 重点是横向对比，而非时间走向

• 数据点之间没有必然的连续性

二、折线图：看趋势变化

核心语法：连续型数据（X轴）→ 数值变化（Y轴）

折线图的核心是连续性。X轴通常是时间序列，展示数据如何随时间演变。

• 日活用户30天走势

• 温度24小时变化

• 版本更新后错误率波动

关键特征：点与点用线连接，强调趋势、斜率、波动。

一个坑：如果X轴不是连续的（比如各城市销售额），用折线图会误导观众以为城市间存在某种"顺序关系"。

三、散点图：找变量关系

核心语法：数值（X轴）→ 数值（Y轴），通过点的分布找相关性

两个都是数值型变量时，散点图最直接：

• 广告投入 vs 销售额

• 页面加载时间 vs 跳出率

• 身高 vs 体重

进阶用法：加入第三个维度（点的大小或颜色），比如用气泡大小表示用户数量。

四、饼图：看局部占比

核心语法：类别 → 占比，总和必须为100%

饼图只适合做一件事：部分与整体的关系。

• 市场份额分布

• 预算分配比例

• 用户设备类型占比

使用铁律：

• 类别不超过6个

• 必须包含"其他"项兜底

• 别用3D效果，会扭曲比例

替代方案：当类别较多或需要精确对比时，横向柱状图往往更清晰。

五、面积图：看累积效应

核心语法：时间（X轴）→ 累积值（Y轴）

面积图是折线图的变种，用填充区域强调累积量。

• 月度销售额累积

• 用户增长总量

• 多产品收入堆叠（堆叠面积图）

注意：底层数据必须有可加性，否则会产生误导。

六、箱线图：看数据分布

核心语法：类别 → 离散程度

柱状图只展示均值或总和，箱线图则揭示分布全貌：中位数、四分位数、异常值。

• 不同班级成绩分布

• 各服务器响应时间稳定性

• A/B测试转化率对比

核心价值：识别异常值和分布偏态，这是均值 hides 的信息。

七、直方图：看单变量分布

核心语法：数值区间（X轴）→ 频数（Y轴）

直方图研究一个连续变量的分布形态：

• 用户年龄的集中区间

• 订单金额的分布规律

• 网站日PV的波动范围

与柱状图的区别：直方图的X轴是数值区间，且柱子之间无间距。柱状图的X轴是独立类别。

八、柱状图 vs 折线图：终极判断标准

回到标题问题，记住这个原则：

一句话总结：X轴是类别 → 柱状图；X轴是时间 → 折线图。

九、写在最后

图表选择不是审美问题，而是数据特征决定表达方式。先问自己三个问题：

1. 我的X轴是类别还是连续？

2. 我想表达的是对比、趋势还是分布？

3. 观众最需要get哪个信息点？

回答清楚这三个问题，图表类型会自己跳出来。

欢迎关注公众号：数据可视化仓库

DataVRAP 官方团队

专注低代码数据可视化，定期分享模板与技巧。