应该使用哪种图表？
应该使用哪种类型的图表来最佳地传达数据洞察？本指南将帮助您为工作选择合适的可视化。
选择正确的图表归结为两个问题：数据是什么样子的，以及您想传达什么？
让 Metabase 为您选择图表
Metabase 处理了许多细节（例如最大限度地减少图表垃圾），这样您就可以专注于通过可视化传达您想表达的内容。对于使用查询构建器构建的问题，Metabase 会猜测并显示合适的图表。例如，如果您选择一个度量，如订单数量，并按时间对这些订单进行分组，Metabase 将自动选择一个折线图，以绘制每个时间间隔的订单数量。虽然 Metabase 猜测正确的图表类型很方便，但它并非每次都有效：某些可视化需要额外输入（例如，Metabase 无法自动知道显示进度条，因为您需要告诉 Metabase 目标应该是什么）。
原生查询，然而，情况则不同。Metabase 总是以表格形式返回结果，因此如果您需要表格以外的内容，则必须自己选择可视化类型。Metabase 还设置了一些防护措施；例如，如果您的结果中没有地理数据（如坐标或州），Metabase 会将地图可视化选项置灰。但是不要执着于只选择一种可视化——您总是可以构建仪表盘来使用多个图表显示数据。
两大图表主宰一切
在此之前，我们应该注意：您不必使用所有图表类型来进行适当的分析。大多数时候，您只需要老式的主力：表格和折线图。
表格
通常您会希望一次性查看大量度量、列出它们的精确值，并能够对这些度量进行排序。也许您只是想添加或删除一些列，或者添加几个筛选器，以便人们轻松查找特定值。这就是表格的作用。Metabase 中的表格是最通用的可视化类型之一，因此请查看我们关于表格可视化功能的全面介绍的文章。
如果您还想汇总行分组（例如在季度结果分组中查看年度小计），或者切换列和行，您会希望使用数据透视表。请查看如何创建数据透视表来汇总数据。
折线图
您也经常会希望将数据呈现为时间序列，以查看特定度量随时间的变化（例如滚动7天平均值），这时您就可以使用折线图了。折线图为数据提供了简单的形状，从而可以轻松查看数字是呈上升趋势、是否周期性，或者过去 X 周的最大值是多少，等等。
说完这些，让我们来看一些常见场景，以帮助您选择合适的可视化图表来传达您的发现。
当您只有一个值时
在这种情况下，您有几个选择。
静态数字
对于静态数字，或者至少是不经常变化的数字，请使用（恰如其分的）数字可视化，这对于一目了然的值（如调查中的受访者数量）很有用。请记住，单个数字可能缺乏上下文，因此最好在提供上下文的仪表盘上使用它，例如发送的调查数量或我们去年有多少受访者。
但即便如此，如果您的数字可以按时间细分，您也应该考虑使用趋势可视化（参见下面的比较一个度量随时间的变化）。
但即使那样，折线图会更好吗？通过折线图，您可以更清楚地（字面上）了解该值随时间的变化情况。或者您可以两全其美：一个仪表盘，其中包含显示最新值（及其与上一时间段的变化）的趋势图表，并搭配显示该值历史的折线图。
与目标比较
如果您想在目标、限制或其他阈值的上下文中查看指标，请使用进度条。
范围内的位置
如果该数字的上下文是比例或范围，请使用仪表。Metabase 将在值的整个范围内选择三个部分范围，但您可以调整这些范围的大小，或添加更多范围，并根据需要对其进行标记。
比较指标
我们经常想知道多个值之间是如何相互比较的。最常见的比较是单个指标随时间的变化（例如，本周与上周的比较）。但您也会经常将一个指标与其他维度进行比较，例如不同产品类别的销售额。
静态比较
对于不会变化的度量，例如调查响应或年度报告，您可以使用条形图（有时称为柱状图）来比较值。如果您需要比较许多不同的项目，您应该尝试切换到行图，看看是否能使条形图更清晰。欲了解更多信息，请参阅掌握条形图可视化。
一个度量随时间的变化
当您想比较和强调一个指标的两个连续值时，例如本周的值与上周的值，您可以使用趋势图，它本质上是一个盒子里面的时间序列，显示指标的当前值，以及该指标在您跟踪的任何时间间隔（上一小时、天、周等）的先前值。
如果您不需要强调最近的增量，可以考虑使用时间序列图，以便人们能够看到指标随时间的变化趋势（如果最新数据不具备更大的趋势特征，则尤其有用）。趋势图也适用于团队每周查看指标并大致了解其行为的情况；趋势可视化是一种方便的方式，可以让他们了解最新数据，例如在电视上显示数字时。
折线图是时间序列的经典格式，但您也可以将系列值表示为条形图或面积图。
多个度量随时间的变化
您可以在单个折线图上叠加两个时间序列，每条线共享Y轴。如果您的度量具有截然不同的刻度或测量单位（例如，美元与数量），那么您可以使用带有两个 Y 轴的组合图来突出显示此差异。请注意两个 Y 轴：左侧为产品平均评分，右侧为订单数量。
与目标或基准随时间的变化进行比较
您这里需要做的就是在时间序列图表中添加一条目标线。您还可以使用目标线来设置警报，使其更加有用。
显示度量之间的关系
有时您会想看看两个不同的度量之间如何关联。
查看关系的基本方法是将一个变量沿 X 轴绘制，另一个变量沿 Y 轴绘制，然后查看是否出现某种模式。那就是散点图。您经常会看到散点图用于未汇总或聚合的数据，因此图表上的每个点都代表数据中的一个独立记录——单个条目、人物、会话、样本等。
如果您想引入第三个变量，可以改变每个点的大小以反映附加变量的值，将散点图变成**气泡图**。在这种情况下，我们告诉 Metabase 将点的大小设置为与产品的平均评分相匹配。
细分
细分显示了度量的构成——例如，我们的销售额如何按类别细分。
具有两到三个组或类别的指标
饼图或圆环图很适合展示两到三个部分如何构成一个整体。饼图只适用于两到三个事物的原因是，如果超过这个数量，人们就会很难比较不同部分的相对比例。在这种情况下，最好使用条形图或行图。
按累积值计算的度量
如果您尝试可视化累积，并且该值包含正负两部分，那么您会希望使用瀑布图。使用瀑布图，您可以在最右侧包含一个总计，以显示构成输入的累积值——每个条形都累积到总计。
按顺序步骤计算的度量
要查看值在过程中如何下降以及在哪一步下降，您可以使用漏斗图。
漏斗图还可以显示人口构成，例如，一个初始人口，每个步骤都是一个教育水平，进一步筛选该人口：高中、学士、研究生等等。
您还可以使用条形图来绘制这些步骤。这里有一个巧妙的技巧：在仪表盘上，您可以组合标量以形成条形图或漏斗图。您需要做的就是计算每个步骤的度量，然后将它们一起添加到仪表盘卡片上（请记住按顺序添加每个步骤）。
按类别随时间细分
如果您需要显示一个数字随时间的变化，并显示该数字在每个时间间隔的构成，那么可以考虑使用堆叠面积图或堆叠条形图。例如，假设我们想知道总收入（这里定义为 订单 → 总计 的总和），以及该收入如何在我们的四个产品类别中分配：Doohickey、Gadget、Gizmo 和 Widget。
类别之间相对变化随时间的变化
如果您只是想了解不同类别如何随时间相互相对变化，而不考虑具体数量，您可以使用设置为100%的堆叠条形图。
显示值如何在数值范围内分布
经典的分布图是直方图，它基本上是一个将值分箱到某个范围内的条形图，例如获取每个客户的年龄，将客户分成不同的年龄段，并计算每个年龄段的客户数量。直方图有助于深入了解人们可能购买的物品数量、他们可能购买的价格范围，甚至大多数人进行购买的年份时间。
查看将数据可视化为直方图。
当您的数据包含地理维度时
显然，地图在这里会很有用，但是哪种地图呢？您真的需要地图吗，或者表格是更好的选择？
特定位置
如果您尝试绘制个人或物品的特定位置，请使用图钉地图。
区域差异
如果您试图了解某个度量如何随国家或州等已定义区域的变化而变化，请使用区域地图（也称为等值线地图）。
区域地图具有明确的边界（通常是政治边界），并根据值在总值范围内的相对位置进行着色。这些值被分箱，因此每种阴影都对应一个分箱（例如，一个分箱可以是大于 50 但小于 100 的值）。
坐标分布
如果您对确切位置不那么感兴趣，而更感兴趣的是热点区域，您可以将坐标分箱以创建网格地图。
网格地图类似于热力图，它将位置分箱到覆盖地图的网格中，非常适合显示热点区域。
有关使用地图的更多信息，请参阅地图文档。
地图是最佳选择吗？
还有一些情况，地图并不实用。例如，如果您想查看各州根据某个特定值如何排名，您可能希望将数据显示为表格，以便人们可以对数据进行排序，并立即查看哪些州收入最高。尽管如此，使用 Metabase，您始终可以将问题保存为地图，并让查看者下钻数据。
延伸阅读
一旦您确定了图表，就该将它们添加到仪表盘了。请查看商业智能仪表盘最佳实践。
下一步：折线图指南
当我们谈论折线图时，我们谈论的是：时间序列、趋势线、警报等等。