什么是堆叠图？
堆叠图是条形图的一种形式，它显示了一些相对或绝对变量随时间变化的构成和比较。它们也称为堆叠条形图或柱状图，看起来像一系列堆叠在一起的柱状图或条形图。如果使用得当，堆叠图是一种非常有效的比较工具。它们旨在比较不同类别的总值。
堆叠图表的用途非常狭窄。由于存在局限性，只有少数情况下是理想的选择，但是当满足这些标准时，它们可以成为一种强大的工具和演示方法。堆叠图表有助于以图形方式呈现销售或人口信息。
条形图一般归功于威廉·普莱费尔 (William Playfair)，他是苏格兰人，在 18 世纪后期发表了第一张条形图。
什么时候应该使用堆叠图？
应该使用堆叠图的场景不多。堆叠图的目的是比较类别变量的数值和每个条形的分解。理想情况下，图表应该：
- 有数值
- 有一个或两个可以分解的类别变量
- 有固定的日期间隔
- 仅为比较目的而设计
对于企业而言，堆叠图的理想用途是显示销量。例如，对美国各地不同商店的电子产品销售进行细分。这可以进一步细分为男性或女性购买价值等类别。
然后，就可以创建更复杂的堆叠条形图。例如，可以在某个时间段内跟踪销售额，显示多个不同分支机构的销售额。
堆叠图也是比较人口数据和信息的理想选择。例如，比较一组选项的年龄组。不同年龄组在首选水果方面是否存在差异？堆叠图会轻松显示此类数据集。
堆叠图的另一个常见用途是使用李克特量表测量某物。例如，一所大学可能会对所有学生进行调查，并要求他们了解对特定课程的喜爱程度。然后，这可以用堆叠图来显示，可以显示为单个条形图，也可以按主要类型分组。
堆叠图的最佳实践
条形图的做法与堆叠图类似。但是，添加另一个类别变量会增加复杂性。
- 刻度一致性：与所有图表一样，轴必须从零开始，并且刻度必须均匀且一致，以避免出现有缺陷的图表。
- 适当标示：如果存在不明确的数据，则应使用标题、标签和密钥。
- 无负值：堆叠图不能有负值，因为负值不能显示在同一条形图上。负值将抵消正值。除非可以用两个轴在同一图表上绘制一致的负值和正值，否则无法同时显示负值和正值以及真实的总计。
- 必须考虑类别级别：必须考虑类别的顺序，并且它们在所有条形图中必须保持一致。一般来说，它应该是从最大到最小的整体，在图表底部具有最重要值的两个柱形中，也应该从左到右，除非有固有的水平顺序。然而无论如何实现，它必须在所有条形或柱上保持一致。
- 颜色的有效性：颜色选择在堆叠图表中非常重要。根据数据情况，有多种方法可以很好地做到这一点。
- 当变量像年龄组一样连续时，可能会使用顺序调色板。较年轻的年龄组可能是浅粉色，而年龄最大的组可能是深红色。
- 定性调色板可以表示动作，例如，点击可以是绿色的，关闭的窗口可以是红色的。
- 最后一个选择是相异调色板，这对于像李克特量表这样的物体来说是理想的选择，在这种情况下，强烈同意的可以是绿色，强烈反对的可以是红色。
堆叠图的不同形式
水平堆叠条形图
与标准的垂直堆叠图非常相似，水平堆叠条形图只是横向定向，通常从左到右延伸。当总数很多时，最好使用水平堆叠条形图，因为观看者屏幕的宽度总是有限的，而高度不是。这意味着可以在一个屏幕上查看数据，而不是上下滚动来比较区域和信息。
百分比堆叠条形图
对于此图表，每个条形按比例缩放到 100%，因此图表上的每个条形都有相同的高度。这使得分析主要类别总数变得更加困难，但对于二级分布来说要容易得多。
堆叠图的优点
易于看到整体变化
堆叠图迅速清晰地显示变量的总变化。例如，一家电子商店分店的总销售额。
易于发现异常值
查看堆叠图时，非常容易看到异常值。无论是产品销量随时间推移的变化还是一次性的差异，视觉显示都非常容易解释。
可节省空间
如果需要在报表中使用多个图表，则一系列堆叠图可以节省大量空间。多个堆叠图可以垂直或水平显示，与其他类型的多个图形相比，占用的空间更少。
堆叠图的缺点
可能难以解释
虽然比较堆叠图的总值很容易，但很难看到各个分区，尤其是中间变量。由于基准水平已经改变，因此依赖于能否轻松判断空间距离，如果无法做到这一点，那么基线偏移将很难看到其他变量的变化。
解决方案
如果子组比较很重要，则考虑使用线形图或分组条形图。或者，向条形图和数值添加注释，以便清楚标示。如果数据发生显著变化，例如一个变量超过另一个变量或发生了重大变化，则堆叠图就无法清楚地显示这一点。线形图是更好的选择。
可能会变得拥挤
如果变量太多，堆叠图可能会变得难以阅读和解释。
解决方案
保持简单，每个条形图和每个图表中的变量要少。
堆叠图表的替代方案
饼图
当只有一个条形时，饼图可能是最好的替代方法。尽管它们有时仍然难以解释，但它们可以清晰地呈现信息，并且更容易看到中间的变量数量。但是，如果只有一个数据集，则只能使用饼图。
面积图
如果主变量是连续变量，则面积图可能是显示数据的更好方法。面积图的连接性质可以强调连续数据，而不是许多条形图。
分组条形图
解除这些条形的堆叠并将变量彼此相邻放置，可以更容易地看到单个元素的变化。但是，这是一种权衡，因为图表不再清楚地显示类别的总数。选择图表要传达的重要内容。
马赛克图
如果数据对于堆叠图表来说太复杂了，那么马赛克图可能是一个不错的选择。这些图表基本上将堆叠条形图分为两个方向。尽管由于查看者需要比较箱体区域，这会使解释变得更加困难，但它更适合于多个数据变量。