摘要：拥有什么数据、能得到什么数据、数据来源是什么，如何获取以及所有变量的意义是什么。怎么进行图表化展现，如何表述一个有价值的数据故事，是一个值得深思的问题。
一个数据故事，需要逻辑条理清晰，可以写下stepN，在每个step讲述什么故事。
比如：
按照叙述方式可以是：时间变化、由大到小、由小到大、突出对比、探究交叉点(银行活期利率=互联网金融利率 的原因，举个栗子，这是不可能的啦)、剖析原因(拆分：销售额=客单价*会员数)、异常值等。
常见图表展示方式说明：
基于数据的可视化组件：色觉暗示、坐标系、标尺、背景信息
色觉暗示：形状、颜色、大小编码数据，选择什么样的数据取决于数据本身和目标
坐标系：用散点图映射数据和与饼图是不一样的，散点图有xy轴，其他有极坐标、直角坐标轴
标尺：有意义的增量可以增强可读性，就像改变焦点一样。线性标尺、对数标尺、分类标尺、顺序标尺、百分比标尺、时间标尺
背景信息：读者对数据不熟，可以阐明数据含义和读图方式
视觉暗示：可视化数据的时候，用形状、大小、颜色老编码数据。位置、长度、角度、方向、形状、面积、体积、饱和度、色调(排列组合使用)
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分类
整体中的部分
–饼图、堆叠横条图(建议饼图不超过8块，百分比按一定规则顺时针排序)
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子类：可以层次结构，解释数据时很重要，而且出现不同的观点
–矩形树图：紧凑空间显示层次结构，面积和颜色结合使用(面积表达占比、颜色表达种类)
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–马赛克图：允许在一个视图中进行跨分类比较
–旭日图：分析数据的层次及占比
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–瀑布图：各个部分的的组成成分和大小
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时序数据可视化
–条形图：对于离散的时间点很有用
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–折线图：线条使趋势更加明显
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–散点图：显示不同的点，数据量不大可以用线连接以显示趋势
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–点线图：相对于条形图，更聚焦于端点
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–径向分布图：与折线图类似，但是围城一圈(建议别超过20个)
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–日历：星期的模式
空间数据的可视化
–位置：直接凭直觉将经纬度搬到二维空间
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统计图表
–箱线图：比较标准正态分布、不同自由度的t分布和非对称分布数据的箱形图的特征
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–子弹图：kpi考核常用，目的是看实际值与期望值差距
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