1. 柱状图

适用场景：适用于场合是二维数据集（每个数据点包括两个值X和Y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况
优势：柱状图利用柱子的高度，反应数据的差异，肉眼对高度差异很敏感
劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集

2. 堆积柱状图，百分比堆积柱状图

不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合

3. 条形图

适用场景：显示各个项目之间的比较情况，可参考柱状图
优势：每个条都清晰表示数据，直观

4. 折线图

适用场景：折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较
优势：容易反映出数据变化的趋势

5. 饼图、环图

适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。适用于简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。
优势：明确显示数据的比例情况，尤其合适渠道来源等场景
劣势：肉眼对面积大小不敏感

6. 散点图

适用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似于XY轴，判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较
优势：对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是最佳图表类型
劣势：在点状图中显示多个序列看上去非常混乱