您应该使用哪个图表？
你应该使用哪种类型的图表和图形来最好地传达数据见解？本指南将帮助你为任务选择正确的可视化。
选择正确的图表归结为两个问题：数据看起来像什么，你试图传达什么？
让Metabase为你选择图表
Metabase会处理很多细节（例如最小化图表垃圾），让您可以专注于您想要通过可视化传达的内容。对于使用查询构建器构建的问题，Metabase会猜测适当的图表进行显示。例如，如果您选择一个度量标准，如订单数量，并按时间分组这些订单，Metabase将自动选择一个按每个间隔显示订单数量的折线图。虽然Metabase猜测正确的图表类型很方便，但并不总是有效：一些可视化需要额外的输入（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）。
然而，原生查询则是另一回事。Metabase总是以表格形式返回结果，所以如果您需要除表格之外的内容，您将必须自己选择可视化类型。Metabase还设置了一些限制；例如，如果您的结果中没有地理数据（如坐标或州），Metabase将使地图可视化变灰。但不要仅限于选择单一的可视化——您总是可以构建仪表板来显示使用多个图表的数据。
两图表统治一切
在我们深入之前，我们应该指出：您不需要使用每个图表类型来进行适当的分析。大多数时候，您只需要老牌的：表格和折线图。
表格
通常您会想要同时看到很多度量标准，列出它们的精确值，并能够对这些度量标准进行排序。也许您只是想添加或删除几列，或者添加几个筛选器，以便人们可以轻松查找某些值。这就是表格的作用。Metabase中的表格是可视化类型中最灵活的之一，所以请查看我们的文章《表格可视化能做什么》。
如果您还想要总结行分组（例如在季度结果分组中查看年度小计），或者切换列和行，您将需要使用交叉表。请查看如何创建交叉表来总结您的数据。
折线图
您也经常想要将数据作为时间序列展示，以查看特定度量标准随时间的变化（如滚动7天的平均值），这时您会用到折线图。折线图给数据提供了一个简单的形状，使其易于查看数字是否呈上升趋势，或是否呈周期性，或过去X周的最大值等。
现在我们已经说完了，让我们通过一些常见场景来帮助您选择正确的可视化来传达您的发现。
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，或者至少是不太经常变化的数字，请使用（恰如其分地命名）数字可视化，它适合用于即时查看的值，如调查中的受访者数量。请注意，单个数字可能缺乏上下文，因此最好在提供该上下文的仪表板上使用，例如发送的问卷调查数量或去年我们有多少受访者。
即使如此，如果你的数据可以按时间划分，你应该考虑使用趋势可视化（请参阅下方的按时间比较一个度量）。
但是，那时是否应该使用折线图更好？使用折线图，你可以更直观地看到数值随时间的变化。或者，你可以选择两者兼而有之：一个包含最新数值（及其与前一个时间段的差异）的趋势图表的仪表板，以及一个显示该数值历史的折线图。
与目标比较
如果你想在目标、限制或其他阈值的情况下查看一个度量，请使用进度条。
范围中的位置
如果该数值的上下文是一个量表或范围，请使用仪表。Metabase将在数值的全范围内选择三个部分范围，但你也可以调整这些范围的尺寸，或添加额外的范围，并按你喜欢的方式标记它们。
比较度量
我们经常想要看到多个数值如何相互比较。最常见的比较是一个单一度量随时间的变化表现（例如，上周与上周相比）。但你也经常会在其他维度上比较一个度量，比如不同产品类别的销售额。
静态比较
对于不会改变的度量，如调查的响应或年度报告，你可以使用柱状图（有时也称为柱状图）。如果你需要比较很多不同的项目，你应该尝试切换到行图，看看是否可以使条形更容易阅读。有关更多信息，请参阅掌握柱状图可视化。
一个度量随时间的变化
当你想要比较并强调一个度量连续的两个值时，如本周的值与上周的值，你可以使用趋势图，它本质上是一个时间序列的框图，显示度量的当前值以及该度量在您跟踪的任意间隔（上小时、上一天、上周等）的上一值。
如果你不需要强调最近的差异，考虑使用时间序列，这样人们可以看到度量的时间变化趋势（特别是如果最新数据不符合更大趋势时非常有用）。趋势对于团队每周查看一个度量并且大致了解其行为的情况也很有用；趋势可视化是一个方便的方式，让它们了解最新的数字，就像在电视上显示数字一样。
折线图是时间序列的典型格式，但你也可以将系列值呈现为柱状图或面积图。
多个度量随时间的变化
你可以在单个折线图上叠加两个时间序列，每个线共享y轴。如果你的度量有非常不同的比例或单位（例如，美元与数量），则可以使用具有两个y轴的组合图，以突出这种差异。注意两个y轴：产品评价的平均值在左侧，订单计数在右侧。
随时间与目标或基准比较
你只需在你的时间序列图上添加一条目标线即可。你还可以使用目标线来设置警报，使其更有用。
显示度量之间的关系
有时，你可能想看到两个不同的度量如何相关。
观察关系的最基本方法是将一个变量绘制在x轴上，另一个变量绘制在y轴上，看看是否有模式出现。这就是散点图。你经常会看到散点图与未汇总或聚合的数据一起使用，因此图表上的每个点都代表数据中的一个单独记录——一个单独的条目、个人、会话、样本等。
如果你想引入第三个变量，你可以改变每个点的尺寸来反映额外变量的值，将散点图转变为气泡图。在这种情况下，我们正在告诉Metabase将点的尺寸设置为与产品的平均评分相匹配。
细分
细分显示一个指标组成——例如，我们的销售如何按类别细分。
有两个或三个组或类别的指标
饼图或环形图擅长显示两个或三个部分如何组成一个整体。饼图只能用于两个或三个事物的原因是，如果超过这个数量，人们就开始难以比较不同部分的相对比例。在这种情况下，更好的选择是使用柱状图或行图。
按累积值测量的指标
如果你试图可视化累积值，并且该值包含正负两个组成部分，那么你应该使用瀑布图。使用瀑布图，你可以在最右边包含一个总数来显示组成输入的累积值——每个通向总数的条形。
按顺序步骤测量的指标
要查看一个值在过程中的下降情况以及下降到哪个步骤，你可以使用漏斗图。
漏斗图还可以显示一个群体的组成，例如，一个起始群体，其中每个步骤是一个教育水平，进一步缩小该群体：高中、学士、研究生等。
你还可以使用柱状图来绘制步骤。这里有一个巧妙的技巧：在一个仪表板上，你可以将标量组合成柱状图或漏斗图。你需要做的只是计算每个步骤的指标，然后在仪表板卡片上把它们加起来（只需记住要按顺序添加每个步骤）。
按时间细分的分类
如果你需要显示一个数字随时间的变化情况，并显示每个时间间隔该数字的组成，那么考虑使用堆叠面积图或堆叠柱状图。例如，假设我们想知道总营收（在这里定义为订单 → 总计）以及该营收如何在我们四个产品类别Doohickey、Gadget、Gizmo和Widget之间分配。
随时间变化的类别之间的相对变化
如果你只是想看到不同类别随时间相对变化的情况，而不考虑数量，那么你可以使用设置为100%的堆叠柱状图。
显示数值范围中的值分布
经典分布图是直方图，它基本上是一种将值按范围分组的密集柱状图，例如，获取每位客户的年龄，将客户分成年龄范围，并计算每个年龄范围内的客户数量。直方图有助于深入了解人们可能购买多少件物品，他们可能购买的价位范围，甚至大多数人购买的时间。
查看将数据可视化成直方图。
当数据包含地理维度时
因此，显然地图在这里很有用，但哪个地图？你真的需要地图，还是表格会是更好的选择？
特定位置
如果您试图绘制个人或物品的特定位置，请使用标记地图。
地区之间的差异
如果您试图了解一个测量值如何根据定义的区域（如国家或州）变化，请使用区域地图（也称为 choropleth 地图）。
区域地图有定义的边界（通常是政治边界）并且根据值的相对位置在值范围内的总位置着色。值被分组，因此每个阴影对应一个分组（例如，一个分组可以是大于50但小于100的值）。
坐标分布
如果您对精确位置不太感兴趣，而更感兴趣的是热点，您可以分组坐标以创建一个网格地图。
网格地图类似于热图，将地图上覆盖的网格中的位置分组，并很好地显示热点所在的位置。
有关地图的更多操作信息，请参阅使用地图可视化数据。
地图是最佳选择吗？
然后有一些情况下地图并不适用。例如，如果您想了解各州根据某个值的排名，您可能希望以表格的形式显示数据，这样人们可以对该数据进行排序，并立即看到哪个州收入最高。话虽如此，在 Metabase 中，您始终可以将问题保存为地图，并让观看者深入数据。
进一步阅读
一旦您确定了图表，就是时候将其添加到仪表板中了。查看BI 仪表板的最佳实践。
下一步：折线图指南
当我们谈论折线图时，我们在谈论什么：时间序列、趋势线、警报等等。