数据可视化其实就是数据通过一定的方式呈现，让观看的人更加直观感受到数据的趋势和逻辑，表达自己的诉求。可以借助丰富的图表类型、交互功能和自定义选项，将复杂的数据转换为直观、易于理解的视觉表现形式。
那么如何选择使用展示形式呢？
下面是具体的操作和判断流程，偷懒的可以直接看最后一段~~
1.选择合适的图表类型：
根据数据的性质和要传达的信息，选择最恰当的图表类型至关重要。常见的图表包括：
- 折线图：展示趋势变化，适合时间序列数据或连续变量之间的关系。
- 柱状图/条形图：比较类别间的数值差异，适用于分类数据。
- 饼图/环形图：表示各部分占总体的比例，适用于分项占比数据。
- 散点图/气泡图：揭示两个或多个变量之间的相关性或分布。
- 地图：展示地理数据分布或空间关联。
- 热力图：强调二维数据矩阵中的密度或强度。
- 树状图/旭日图：展示层次结构或分层数据。
- 仪表盘/进度条：直观展示目标达成情况或比例。
2.确保数据清晰易读：
- 标签与标题：每个图表应有明确的标题概括主题，轴标签清晰说明数据维度，图例解释不同颜色或形状代表的系列。
- 坐标轴：合理设置刻度、范围和单位，避免过度压缩或拉伸数据，影响观感。必要时使用对数尺度或非线性标度。
- 数据标签：对于关键数据点，直接标注数值，增强视觉焦点。
- 颜色编码：选择对比鲜明、易于区分的颜色方案，遵循色彩无障碍原则，如使用色盲友好的配色。
3.利用交互性提升理解深度：
- 缩放与平移：对于大数据集或多维度数据，允许用户局部放大或滚动查看细节。
- 数据探查：鼠标悬停时显示详细数据值，点击数据点触发弹窗或跳转至详细视图。
- 筛选与分组：提供过滤器或下拉菜单，让用户按类别、时间或其他条件筛选数据。
- 联动与钻取：多个图表间建立联动关系，单击其中一个图表时其他图表相应更新，展示不同层级或角度的数据。
4.故事化呈现：
- 设计叙事流程：按照逻辑顺序组织图表，引导用户逐步理解数据背后的故事。
- 突出关键发现：使用视觉强化手段（如高亮、动画、注释）突出重要趋势、异常值或对比结果。
- 结合文本描述：配合适当的文字说明、结论或解读，辅助用户理解数据意义。
5.遵循设计原则：
- 简洁性：避免过多装饰元素干扰视线，保持图表设计干净、整洁。
- 一致性：在一组图表中保持风格、色彩和字体的一致，增强整体协调性。
- 响应式设计：确保图表在不同屏幕尺寸和设备上均能良好展示。
通过以上策略，您可以创建出既美观又富有洞察力的数据可视化，有效传达数据背后的信息，使观众能够快速理解并记住关键发现。
最后，如果还是觉得繁琐或者不易理解，那就直接去翻示例来套用，下面两个的就挺全：
- highcharts：「链接」
- Echarts：Examples - Apache ECharts