做數據分析，通常需要用哪些圖表？
數據分析涉及的圖表大致分類如下圖「視覺字典」所示（由於內容較多，圖片很難完整展示，有需要的朋友可私信「圖表」獲取該視覺字典下載鏈接：
總的來說，圖表各種各樣，需要根據實際需要選擇使用，一般情況下，在選擇圖表時需要考慮一下幾個方面的要素：
一、想通過圖表表達什麼東西？是數據之間的對比？還是體現數據之間的關係？或者看一看不同分組數據的分佈情況？還是看看各部分數據的構成比例等等。
確定了表達的目的，纔好確定到底選用哪一類圖表更加合適。
二、看錶達的數據點的個數情況如果只有一個數字，那麼可能只需要一個簡單的大數字標籤，如果數據是少數幾個，可以使用柱狀圖、餅圖等等都可以，按表達目的選擇即可；如果數據量很大，可能需要考慮散點圖、折線圖等等變化方式，又或者需要考慮數據如何拆分成不同的圖表來表達——確保每一個圖表有明確的觀點，而不是一堆數據密密麻麻地堆砌在一起。
有大神曾經給出過圖表選擇應用思路，供參考如下圖所示：
傳統的數據分析因為工具的易用性問題而使得多維度的數據分析很難展現，而且，現在數據分析隨著數據維度的不斷增加，或者需要深入分析的數據點越來越多，使用傳統的數據分析工具進行簡單的結果構圖往往很難達到要求。
隨著敏捷BI工具（如微軟的Power BI、Tableau等）的蓬勃發展，多維度、多層級的數據分析問題得到了很好的解決，比如：
1、可以將分析維度平面化成切片器（篩選按鈕），極大提升多維度隨時切換分析的便利性
2、多層次組合的數據深化或鑽取，避免多層次數據表達的關聯性缺失
3、按需排除特殊值或異常數據單獨分析，避免對異常值特殊處理導致的數據失真
通過敏捷BI工作還能解決很多傳統數據分析過程中需要苦苦思索如何表達數據的問題，而可以通過非常快捷的方式為業務用戶同時提供多種可交互的數據形式，用戶可按需探索、試驗，從而發現問題，解決問題。
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