我们平时会进行数据统计分析，为了可以更为直观的看到数据的整理情况和变化情况，会用到各种各样的图表。数据分析的图表多种多样，不同图表之间也可以进行组合分析，如将柱状图和折线图组合，折线图反应的是整体变化趋势，柱状图反应的是关键节点的数据差异，可以从一张图标上观察到两个维度的数据对比。我们常用到的有：
方法/步骤
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1. 柱状图：用于做比较柱状图是最基础的一种图表，通过柱子来表现数据的高度，进而比较不同数据之间的差异，一眼可以看到数据量的大小对比，一般来说，柱状图的横轴是时间轴，纵轴是数据轴。
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2.折线图：看数据变化的趋势折线图一般基于时间维度看数据量的变化趋势，发现整体走向和单体突出数据，比如通过折线图可以看出全年的新增用户变化情况，找出数据变化的高点和低点，而柱状图则用来对比不同高点之间的变化，进而找原因。
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3.饼状图：用来看各部分的占比饼状图和柱状图在应用上有一定的重合，例如不同渠道带来的新增用户量，饼状图和柱状图都可以表现，但饼状图看的是单一渠道转化用户的占比，柱状图更容易发现不同渠道转化用户的差距。
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4.散点图：用于2维数据的比较散点图可以用于3维数据的表现，同时可以进行2维数据的比较。例如将不同活动带来的新增用户和留存用户进行比较时，横轴为留存用户，纵轴为新增用户，而点则表示不同的活动主题。
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5.气泡图：用户3维数据的比较气泡图是对散点图的升级，通过散点图中点的大小来表现第三维数据，例如将上文案例中，横轴为留存用户，纵轴为新增用户，点为活动主题，而点的大小为活跃用户数量，活跃用户越高的活动点越大，可以看出不同活动在新增、留存和活跃3个维度的数据差异。
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6.雷达图：思维以上数据的对比 雷达图可以应用于多维度数据对比，比如在分析不同用户的行为特征时，我们可以从启动次数、使用时长、购物次数、浏览商品数量、下单金额等多个维度进行分析，那么反映到图表上就可以看出不同用户群组特征在不同维度的差异。
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