第五章创建图表
同一种数据，往往有多种可视化呈现的方式。然而，在我们将数据可视化的过程中，却经常会被“惯性思维”所束缚，觉得显示占比就要采用饼图，展示数据变化趋势只用折线图，那今天我们在DataFocus中来一起了解，除了饼图还可以有哪些图形可以展示占比，除了折线图，展示数据趋势还能用什么图形。
DataFocus作为一款新型的数据可视化工具，与以往传统的拖拽方式不同，其采用的是搜索式，这种交互方式大大降低了数据可视化的难度，节约了大量的人力成本以及时间成本，我们通过类似谷歌一样的搜索方式进行搜索，系统实时返回结果，并智能展示最适图形，DataFocus目前支持的图形种类有35种，分为基础图形以及高级图形，基础图形又包括：柱形图、折线图、饼图、雷达图、位置图、组合图等，高级图形有桑基图、平行图、时序图、热力图、打包图等，基本满足企业的数据可视化需求。本章主要通过实例来详细的介绍针如何创建图表，以及图表的个性化配置等。数据源来自于一份超市销售数据：
5.1表格
DataFocus的表格大致可以分为两类，一类是数值表，用于查看制图是用到的数值，可以在表格基础上修改聚合、筛选、排序。
另一种就是数据透视表，数据透视表使用所需的数据结构必须满足两个属性列和一个及以上的数据列。区别于数值表，在数据透视表上可以对数据的小计行和总计行进行计算，因此更适合将数据进行分类汇总处理。
5.2基础图形
DataFocus系统中支持的基本图表有柱状图、堆积柱状图、折线图、面积图、饼图、环图、散点图、气泡图、条形图、堆积条形图、漏斗图、帕累托图、KPI指标、仪表图、雷达图、位置图、数据透视表，这些都是日常分析中最长出现的图表类型，系统会根据用户当前输入的字段类型和字段个数，自动推荐比较合适的图表类型，然后用户也可以利用“图表转换”按钮选择更加美观合适的图表类型，基本能够满足用户的日常可视化需求。
1、柱状图
柱状图几乎是图表中的万能存在，遇到不能确定用什么图表的情况，用它，准没错。柱状图的特点是利用柱体的高度反映数据的差异，效果非常直观。建议将数据排序后使用，效果更佳，适用于分类或时间类型的数据。
2、堆积柱状图
堆积柱状图就是多属性里列的柱状图，除了可以利用图形高度反应总体数据的差异，也可以计算各个组成部分的占比情况，尤其是当需要查看总体以及对比各系列值的不同比重时，最适合使用堆积柱状图。
3、折线图
我们平时生活中最常见的折线图就是股票的涨跌数据，总能观察到红线条和绿线条，数据的涨跌非常显眼，因此折线图比较适合用在基于时间的数据类型上，最好是连续的数据，可以非常明显看到数据的走势波动。
4、面积图
面积图与折线图较为相似，区别就是折线图是点的上下波动，面积图则是利用有颜色的部分数据面积的大小来表示变量数据的大小，也适用于时序数据或分类数据。
5、饼图
饼图多是用来展示数据中不同类别数据的占比情况，显示各类别数据的比例，无需利用公式，饼图即可计算饼中各元素占总体的百分比。
6、环图
环图其实就是空心的饼图，使用方法以及效果和饼图也是一致的。
7、散点图
散点图，也称“相关图”，是由两个数值变量在x、y轴上的交叉点绘制而成的图表，多用来观察各个数据点之间的关系以及分析变量之间的联系，还可以直观的看出数据的分布情况以及特殊的离群值。
8、气泡图
气泡图与散点图的不同之处在于在图表中额外添加一个数值变量的情况，可以用气泡大小表示，角度比较多维，效果美观，适用于反映销售场景需要同时比较两个数值的情况。
9、条形图
条形图近似等于将柱状图按顺时针旋转90度，区别柱状图，条形图利用图形长度来反应数据的差异。当变量数目较多时，更加适合使用条形图，但条形图的类目一般也不超过30条，否则会造成视觉负担，影响对比结果。
10、堆积条形图
堆积条形图就是将堆积柱状图顺时针旋转90度，对比每一横条的长度总和以及其中各系列的长度情况。和条形图类似的，堆积条形图也不适用于基于时间的数据。
11、漏斗图
漏斗图适用于一个连续流程的完成情况分析，显示各个阶段的转化率，尤其是在网站分析的用户转化的场景下很理想，能够完整的展示用户从进入到实现购买的最终转化之间的每个流程，并直观显示出整体流程的转化率情况，显示出问题所在。
12、帕累托图
帕累托图是按照发生频率大小顺序绘制的直方图，是将出现的质量问题和质量改进项目按照重要程度依次排列而采用的一种图表，可以用来分析质量问题，确定产生质量问题的主要因素。
13、KPI指标
KPI指标可以配置添恰当的数据单位，适用于高亮