组合数据是我们经常会遇到的一种形式，通常在调研数据、地理数据、统计数据等中看到各种组合数据的身影，比如DT财经制作的《全国各省各个时间段的确诊人数对比》、《不同城市各个区域的房价对比》、《不同明星历年参演电影评分对比》等等。

组合数据通常有两个共同的特点：

一是重复，重复相同的可视化表现形式；二是数据维度丰富,通常横纵向数据维度在3个以上；

那当我们遇到组合数据时，应该如何做得直观又好看呢？

1.柱状排列组合图

柱状排列组合图是经常使用的一种组合数据表现形式，通过柱子的高低就可以很直观地看到各个数据维度之间的差异对比。通常数据维度和对比种类越多，柱子的数量和所呈现的高低对比变化也会更加地明显。（当横向数据类别控制在5个以内的时候，选择这种表现形式，会在排版布局上更美观。）

2.条形排列组合图

条形排列组合图和柱状排列组合图类似， 只是柱子的方向发生了变化，通过柱子的长短就可以很直观地看到各个数据维度之前的差异对比。通常纵向数据越多，所呈现的差异对比就会更加地明显。（建议横向数据类别尽量控制在4-6个，过多的类别可能会造成柱子的长短差异变化过大；同时纵向种类的文字字数也会影响柱子的长度，建议缩减文字。）

3.填充颜色组合图

如果我们的数据，并不想过多地去展示具体的数值，而是希望整张图可以很直观地看到分布变化规律时，就可以采用填充渐变色的方法。基于数值大小映射颜色深浅，对形状（矩形、圆形等）进行填充颜色。通过形状的颜色深浅变化，就可以很直观地看到数据的规律。（填充颜色组合图更适合数值差异变化明显的数据，如果数值差异不明显，建议更改可视化呈现形式。）

4.方块大小组合图

如果数据中所包含的是品类中的细分数据，比如所涉及的细分类别非常多，那么就可以使用方块大小组合图的形式来进行展示。方块大小组合图常应用于各个类别的品牌分布，比如下图中的《各种美容仪的品牌对比》，《各种户外类型的品牌分布对比》等等。（1.因为方块的数量和大小不同，所以建议只标注重点展示的数据信息；2.这种表现形式，可以通过Excel图表类型中的【树状图】来快速实现。）

5.榜单指数排列组合图

当我们的数据所表现的是一个榜单，并且榜单排名中的各个类别的可视化是基于一套指标所生成的，我们就可以基于指标来制定可视化表现形式，然后再基于表现形式，进行榜单的排列。比如DT财经在地铁一公里系列中基于组合雷达图所做的《地铁站辐射圈综合实力排行榜单》，以及在中国青年理想城报告中基于组合条形图所做的《百城青和力排行榜一览》（建议先基于一个城市定好可视化形式，然后再通过D3.JS或代码进行批量的生成。）

6.折线组合图

通过折线的波动走势来看数据的波动变化，通常应用在时间趋势的变化。在新冠疫情期间,表哥就基于《全国疫情的每日新增确诊人数变化》的数据进行了折线组合图的可视化呈现。通过折线组合表现形式，可以很容易得看出数据的波动变化。（建议压缩每一个折线的纵向空间，这样可以防止图片过长。）

7.时间事件组合图

如果数据中所包含的信息是时间事件，那么就可以使用时间事件组合图的形式来进行展示。通过时间节点将事件进行纵向的串联组合，同时也可将不同类型的事件通过颜色、位置来进行区分。（时间事件图需从整体上考虑排版布局，文字大小和段落折行应在实时调整的过程中定下来，以防排版完成后发现图片过长，造成返工。）

8.地图组合图

如果所涉及的是地理/地图方向的组合数据，那么就可以将各个城市的可视化组合在一起，做成一张完整的组合地图。（1.通常建议城市的数量是偶数，这样在排版布局上就会更整齐更好看；2.组合地图建议不要做成gif,比如城市一个个地闪现。）

9.地图变形组合图

当地图数据涉及城市下钻数据时（比如具体到区），因为各个区的大小不一样，数据无法完整地呈现在地图上。这时便可使用变形地图的形式进行展示，将相对应的区域在相对应的位置进行展现。这样就重点展示了数据，同时也保留了相对位置性。（在做地图变形组合图时，应考虑可视化面积的大小，以防图表区域放不下，造成可视化的返工。）

文章部分素材源自： 南京路表哥

组合数据是我们经常会遇到的一种形式，通常在调研数据、地理数据、统计数据等中看到各种组合数据的身影，比如DT财经制作的《全国各省各个时间段的确诊人数对比》、《不同城市各个区域的房价对比》、《不同明星历年参演电影评分对比》等等。

组合数据通常有两个共同的特点：

一是重复，重复相同的可视化表现形式；二是数据维度丰富,通常横纵向数据维度在3个以上；

那当我们遇到组合数据时，应该如何做得直观又好看呢？

1.柱状排列组合图

柱状排列组合图是经常使用的一种组合数据表现形式，通过柱子的高低就可以很直观地看到各个数据维度之间的差异对比。通常数据维度和对比种类越多，柱子的数量和所呈现的高低对比变化也会更加地明显。（当横向数据类别控制在5个以内的时候，选择这种表现形式，会在排版布局上更美观。）

2.条形排列组合图

条形排列组合图和柱状排列组合图类似， 只是柱子的方向发生了变化，通过柱子的长短就可以很直观地看到各个数据维度之前的差异对比。通常纵向数据越多，所呈现的差异对比就会更加地明显。（建议横向数据类别尽量控制在4-6个，过多的类别可能会造成柱子的长短差异变化过大；同时纵向种类的文字字数也会影响柱子的长度，建议缩减文字。）

3.填充颜色组合图

如果我们的数据，并不想过多地去展示具体的数值，而是希望整张图可以很直观地看到分布变化规律时，就可以采用填充渐变色的方法。基于数值大小映射颜色深浅，对形状（矩形、圆形等）进行填充颜色。通过形状的颜色深浅变化，就可以很直观地看到数据的规律。（填充颜色组合图更适合数值差异变化明显的数据，如果数值差异不明显，建议更改可视化呈现形式。）

4.方块大小组合图

如果数据中所包含的是品类中的细分数据，比如所涉及的细分类别非常多，那么就可以使用方块大小组合图的形式来进行展示。方块大小组合图常应用于各个类别的品牌分布，比如下图中的《各种美容仪的品牌对比》，《各种户外类型的品牌分布对比》等等。（1.因为方块的数量和大小不同，所以建议只标注重点展示的数据信息；2.这种表现形式，可以通过Excel图表类型中的【树状图】来快速实现。）

5.榜单指数排列组合图

当我们的数据所表现的是一个榜单，并且榜单排名中的各个类别的可视化是基于一套指标所生成的，我们就可以基于指标来制定可视化表现形式，然后再基于表现形式，进行榜单的排列。比如DT财经在地铁一公里系列中基于组合雷达图所做的《地铁站辐射圈综合实力排行榜单》，以及在中国青年理想城报告中基于组合条形图所做的《百城青和力排行榜一览》（建议先基于一个城市定好可视化形式，然后再通过D3.JS或代码进行批量的生成。）

6.折线组合图

通过折线的波动走势来看数据的波动变化，通常应用在时间趋势的变化。在新冠疫情期间,表哥就基于《全国疫情的每日新增确诊人数变化》的数据进行了折线组合图的可视化呈现。通过折线组合表现形式，可以很容易得看出数据的波动变化。（建议压缩每一个折线的纵向空间，这样可以防止图片过长。）

7.时间事件组合图

如果数据中所包含的信息是时间事件，那么就可以使用时间事件组合图的形式来进行展示。通过时间节点将事件进行纵向的串联组合，同时也可将不同类型的事件通过颜色、位置来进行区分。（时间事件图需从整体上考虑排版布局，文字大小和段落折行应在实时调整的过程中定下来，以防排版完成后发现图片过长，造成返工。）

8.地图组合图

如果所涉及的是地理/地图方向的组合数据，那么就可以将各个城市的可视化组合在一起，做成一张完整的组合地图。（1.通常建议城市的数量是偶数，这样在排版布局上就会更整齐更好看；2.组合地图建议不要做成gif,比如城市一个个地闪现。）

9.地图变形组合图

当地图数据涉及城市下钻数据时（比如具体到区），因为各个区的大小不一样，数据无法完整地呈现在地图上。这时便可使用变形地图的形式进行展示，将相对应的区域在相对应的位置进行展现。这样就重点展示了数据，同时也保留了相对位置性。（在做地图变形组合图时，应考虑可视化面积的大小，以防图表区域放不下，造成可视化的返工。）

文章部分素材源自： 南京路表哥