8. 散点图和气泡图

散点图和气泡图常用于展现数据的分布情况。通过数据之间的位置分布来观察变量之间的相互关系。数据之间的相互关系主要分为：正相关（两个变量值同时增长）、负相关（一个变量呈现增长分布另一个变量呈现下降分布）、不相关、线性相关、指数相关等。而分布在集群点较远的数据点，被称之为异常点。散点图经常与回归线（就是最准确地贯穿所有点的线）结合使用，归纳分析现有数据以进行预测分析。

气泡图是一种多变量图表，是散点图的变体，也可以认为是散点图和百分比区域图的组合。与散点图一样，气泡图使用笛卡尔坐标系沿网格绘制点，其中 X 和 Y 轴是单独的变量。然而，与散点图不同，每个点都分配有标签或类别（显示在图例旁边或图例上）。然后，每个绘制点通过其圆的面积表示第三个变量。

颜色还可用于区分类别或用于表示附加数据变量。时间可以通过将其作为一个轴上的变量来显示，也可以通过动画数据变量随时间变化来显示。

气泡图通常用于通过使用定位和比例来比较和显示分类圆圈之间的关系。气泡图的整体情况可用于分析模式/相关性。太多的气泡会使图表难以阅读，因此气泡图的数据大小容量有限。

这可以通过交互来解决：单击或悬停在气泡上以显示隐藏信息，可以选择重新组织或过滤分组类别。与比例面积图一样，需要根据圆的面积而不是半径或直径来绘制圆的大小。圆圈的大小不仅会呈指数级变化，还会导致人类视觉系统产生误解。

9. 漏斗图和金字塔图

漏斗图往往展现的是每个阶段数据的减少情况，例如在销售中各个阶段的流失情况。金字塔图是由多个塔层组成的金字塔形状的图形，其中每个塔层的高度和其点的值有关。在技术层面上，金字塔图是一个倒置的漏斗图（没有漏斗颈）。

10. 雷达图

雷达图又称极地图、蜘蛛图。雷达图的 X 轴展现为雷达图的圆周（即沿着图形的圆周的是 X 轴），Y 轴则表现为圆心到圆的顶端（即圆的半径线），即极地图中的圆周线、半径线及相关的文字可以通过坐标轴相关的配置来控制。

雷达图能直观地呈现某一个对象多维度的数据，帮助我们了解该对象的能力分布情况，常被应用于能力评分、用户画像等场景。那么什么是多维度呢？即要求数据组中的数据可以被归类为多个互相独立的类目。

雷达图实际的运用价值，具体可以分两部分：一是在描述单一对象上的运用，二是在对比多个对象上的运用。使用建议：指标得分接近圆心，说明处于较差状态，应分析改进；指标接近圆的顶端，说明度量值越高；数量控制在5-8个最佳。

11. 瀑布图

瀑布图是用一系列正负值的形式表现数个数值累计及变化情况，因其形似瀑布流水而得名。