虾皮市场分析画成一张图，装得下什么

虾皮市场分析画成图，图能装的到底是哪几样

图能装的第一样东西是分布的形状。同样是一批在售款，它们的价格落在一段很窄的区间里，还是散在从低到高的整段上，这件事用数一列一列摆出来要读很久，画成一张分布图却能被一次看完。形状本身就是信息，它不依赖你记住任何一个具体数值。

第二样能装的是两组量之间的关系。价格档高低和在售款多少这两件事放在一起看，是正着走还是反着走，画成散点之后能看出一个整体倾向。这种倾向在表里也存在，但表里每一行都是独立的数，需要读的人自己在脑子里把几十行连起来才能看出来。

第三样能装的是离群的那几个。一批对象里绝大多数都按同样的规律分布，只有两三个明显跑到别处，这几个在图上会非常突出。图的长处就在这里，它把不寻常的地方标出来，不需要你先知道该找什么，扫一眼就会被那几处拽住。

图装不了的东西也就在这里开始出现。具体到某一格是多少，图说不出来；口径是按什么算的，图上也放不下。它给的是印象，不是可引用的数。理解了这一点，你就不会拿图去回答一个需要精确数值的问题。

图能装的第四样东西是同一个对象自己的变化过程。这个对象在几个时点上的表现连成一条线，读的人能看出它是在往上走、往下走，还是在一个区间里来回摆。这种变化用一列数也能看出来，但需要读的人自己在脑子里把几个数排成先后。

第五样能装的是空白。某一档价格上完全没有对象，某一类目在某一个站点上查不到任何记录，这种空缺在图上是一个非常醒目的空档。它在数上只是一处没有值，读的人很容易跳过去；画成图之后，这块空白会自己跳出来，逼着人问一句为什么这里什么都没有。

图装不下的第四样东西是时点本身。一张图画的是哪一个时点的状态，图上通常只有一行小字说明。这一行字在转手几次之后很容易被丢掉，图还在，时点没了。读的人会把它当成当前状态，还会和别的时点的数混着用。

所以一张图真正能装下的，是形状层面的三样东西和结构层面的两样东西，加起来五个位置。它装不住精确值、口径、时点和逐一的对照关系。分清这五样和那四样，你在决定要不要画一张图的时候就不会犹豫。

有件事值得单独说：图能装的这几样东西里，只有形状是靠图本身传达的，其余几样都要靠旁边的说明。也就是说图真正的产出只有一样，就是让某个结构上的差别变得能看见。承认这一点，画图这件事的目标就会清楚很多。

图之后能接着做什么，也受这个限制影响。形状能告诉你该往哪个位置看，不能告诉你这个位置具体是什么情况。看完图之后，动作往往是回到那批数上去取几个具体值，再用前面那一步的对齐关系把它们摆好。图是起点，不是终点。

还有一个常见的误解是把图当成一种省事的表达方式，觉得一句话说不清的东西画成图就清楚了。实际上图只是把注意力引到某个位置，那个位置上的含义仍然要靠话来说。画得好但说不出在讲什么的图，比一张普通的图更难用。

对零基础的人来说，判断一张图有没有用有个很直接的标准：你能不能指着图上某一处，说清为什么这一处值得看。指得出来并且说得清，这张图就有落点；指不出来，说明它还停在装饰的位置，换个图形再画一遍也不会有帮助。

还有一个常被忽略的位置：图能装的还有挨得特别近的那几个对象。它们之间的差别细看才分得出来，画成图上它们会叠在一起。这一片重叠本身就是信息，它说明这几个对象在当前这一批判断里互相分不开，需要补一项别的量才能把它们摊开。

图还有一个比数快的地方，是它不要求读的人先知道该找什么。数那一列摆在那里，读的人得先有假设才知道该看哪一行；图会把不寻常的位置自己顶到眼前。这个特点在你不确定该查什么的时候特别有用，看一眼图往往就能找到往下查的线索。

还有一处和观看顺序有关：人在一张图上的视线通常从左上往右下走。把最想让人先看到的那一部分放在左上，比把它放在角落更容易被注意到。这不是画法问题，它决定了这张图被打开之后第一秒落在哪里。

把一批判断画成图，要定的五个位置（人造示例）

一张市场图，横轴竖轴各定什么

定两轴的第一件事是把两个轴各代表哪个量说清楚。多数市场图的一个轴是价格档或者类目，另一个轴是量级。这两个量分别回答的是什么位置和有多大，两轴合起来才能描述一个对象。只写一个轴的图，看的人只能看出排序，看不出结构。

第二件事是确认两轴的量纲彼此不冲突。价格档是离散的档位，在售款数是连续的条数，这两者放在一起没有矛盾。但如果一个轴是价格，另一个轴也是某种价格，两轴说的其实是同一件事，画出来的点会挤在一条斜线上，看不出任何新东西。

第三件事是决定两轴从哪儿开始。价格轴从零开始还是从最低的那一档开始，视觉上差别很大。从零开始会把高低之间的差别压得很平，从中段开始又会把原本不大的差别放大。图的起点本身在传递一种判断，定的时候心里要有数。

第四件事是标注。图上至少要有三个位置被标清楚：这两轴各自是什么、每一处的取数时点是什么、画在图上的那个量是哪个口径的。这三处缺任何一处，图被转手之后就会被按不同的理解去读，而且读错了也不会有人察觉。

两轴定完之后，还有一件事要定：图上每个点代表什么。一个点代表一个类目、一个价格档，还是一个具体的款，这三种画法出来的图长得完全不同。点代表的东西不一样，能得出的结论也不一样。点代表得粗，看出的是整体结构；点代表得细，看出的是个体差异。

分组也要一起定。同一张图上如果既有整体的点又有某个细分的点，读的人分不清哪些点属于同一层。可行的做法是用颜色或者形状把不同层分开，并在图注里写清每一层代表什么。分组没写清楚的图，读的人会按自己的理解去分，分出来的结果和你画的不是一回事。

还有一处容易被忽略的是坐标轴的刻度。步长定得粗，中间的差别会被抹平；定得细，细微的波动会被放大成很大的起伏。刻度本身不带判断，但它决定了读的人看到的是结构还是噪音。同一批数据换一个刻度再看一眼，是判断结论稳不稳的好办法。

两轴定好之后，最后要确认的是这张图想回答的问题能不能靠这两个轴回答。要看某一档的价格分布，横轴价格竖轴数量就够了；要看某一类目在几个站点上的差别，这两轴就答不了，得换成站点做横轴或者改用别的图型。轴定错了，后面画得再细也答不上那个问题。

两轴之外还有一个位置值得定清楚，就是图上的参照线。某一档价格可以画一条线，表示这一批对象的中位位置。有了这条线，读的人就有了参照，能判断某几个对象是在中线以上还是以下。没有参照线的分布图，读的人只能靠自己的印象判断高低。

参照线本身要说明它是按什么算出来的。按这一批对象的中位算，和按整个站点的平均算，两条线的位置可能差得不少。不说明的话，读的人会按自己的理解去猜，猜出来的参照和别人不一样，从同一张图上得出的结论也就跟着不一致。

轴的顺序也要定。类目按什么顺序排，价格档按从低到高排，这些顺序看上去只是排版，实际上决定了读的人先看到哪一段。按数量从多到少排，读的人先看到最挤的那一档；按价格从低到高排，读的人先看到低价段。顺序是这张图的一部分设计。

图上还有一个位置容易被浪费，就是空白区域。两个量之间如果明显地分成两块，中间那片空白说明这批对象实际上是两组，而不是一个连续的分布。这片空白在数上表现为一段没有取值的区间，在图上却是一个能直接看到的断口，读的人一问就能顺着查下去。

画图之前还有一件准备工作：先把这批对象的数量点清楚。点数太少的时候，任何形状都是偶然的；点数多到一定规模之后，形状才开始有代表性。把数量写进图注里，读的人自己就能判断这个形状值不值得当真。

还有一个和轴有关的选择：要不要把两个轴都设成相对值。原值和相对值画出来的图形状差别很大，原值会把大的对象拉得很突出，相对值会把所有对象压到相近的位置。选哪一种取决于你要回答的是规模问题还是结构问题，两者不能混着读。

两轴定好之后最好再做一次反读：拿这张图去回答你原本那个问题，看答案是不是落在这两个轴上。落得上，说明轴定对了；答不上来或者只能答一半，说明这张图要装的东西超过了两轴能承担的范围，该拆成两张。

同样是图，能表达的市场差异差别很大，最后一行是常见的画错（相对值）

横轴不是时间却画成折线，图就假了

把价格档当成横轴画折线，是这类误读里最常见的一种。折线这个形状在很长时间里被用来表示随时间变化，人看到折线会下意识地读成走势。价格档根本不是时间，它只是几个并列的档位，画成折线之后，读的人会以为价格从低到高是一段过程，还会去解释这条线的斜率。

这类画错会带来一个很具体的后果：读的人开始找原因。他会问为什么低价格档到中价格档是往下走的，而这个问题在数据里根本不存在，因为这两个档位之间没有先后关系。为了回答这个不存在的问题，他会自己编一个解释，而这个解释会被当成结论传下去。

第二种误读来自把两轴的量纲混在一起。一个轴是件数，另一个轴如果被改成占比，两个量的最高点会被画在同一个高度上，看起来它们在同一水平。实际上件数和占比根本不能这样对齐，图上的高度关系是画法造出来的，不是数据里的。

第三种误读出在把两个不同的量画在同一根轴上。约定成一件的量和评价条数放在一根轴上，条数会把件数压成一条贴底的线。读的人只看到评价条数那条线在动，会把件数当成没变化，而实际上件数可能正在一个很窄的区间里来回摆。

第四种误读来自把两个不同口径的量画进同一张图。一个口径是挂牌价，另一个口径是成交价，两者混在一张图里，读的人会把它们当成同一件事的两个状态。这种误读的后果是价格带的宽窄会被高估，因为两个口径的差别被算进了价格本身的分散里。

第五种误读来自把累积量和当期量画在一起。累积量一直在往上走，当期量在波动，两者画在同一张图上，读的人会以为整体在稳步上升。实际上当期量的波动才是这条线真实的状态，累积量那条线在数学上只会一路往上，它不传递任何关于市场当时状态的信息。

这类误读的共同源头是形状自带的时间含义。折线、柱子的高低差、柱子的排列，这些视觉元素在长期使用里被赋予了先后和因果的含义。用它们去表达没有先后关系的量，读的人会自动补上那段先后，而且补得非常自然，自己都不会察觉。

要避免这类误读，办法不是把图画得更复杂，而是换一个不带时间含义的形状。价格带的分布用横向的条，类目之间的差别用纵向的柱，这两类形状没有先后含义，读的人不会自己补出一条走势。选图型的时候先想一下这个形状会让人联想到什么。

还有一种误读来自把排序当成时间先后。横轴上的对象按重要性排了序，竖轴是量级，画成了折线或者柱子。读的人看到这条线先升后降，会去解释它为什么先高后低，而这个先后的含义在数据里并不存在。横轴上的顺序只是一个排列，不是一段时间。

同一类误读还出现在把站点按某种顺序排在横轴上。站点之间没有先后，只有各自的位置。画成折线的效果是读的人会顺着横轴的顺序读出一个趋势，比如南边的站点一路往下走。这个趋势完全是横轴排列带出来的，换一种排列方式它就消失了。

要检验有没有这类误读，办法是把横轴上的对象重新排一次序再画一遍。结论跟着排序变，那这个结论就不是数据里的，是排序带出来的。结论不跟着排序变，说明它来自两个量之间的关系本身，这样的结论才适合往下一步传。

换个说法，折线这个形状只有在横轴真的有先后意义的时候才是合适的。时间有先后，金额的区间有先后，容量档位有先后。类目没有先后，站点没有先后，渠道也没有先后。把没有先后的东西放上折线，等于替数据编了一段它没有经历过的过程。

还有一种误读出在把两个不同类目的对象画在一条折线上。两个类目各自的量级不一样，连起来的线看着像在变化，实际上它跨越了两个不相干的对象。折线的含义是从一个点走到下一个点，跨越不相干的点时这条含义就不成立了。

同类的问题也出现在把几个时点混着画。这一段的取数是月中，下一段的取数是月初，两者之间本来就有一段距离。连起来看是一条平滑的线，实际上中间那些天根本没有取数。折线在这两个点之间画出的那段是插值，不是数据。

有一种情况容易被当成例外：横轴上确实是连续量，比如价格从低到高，看着像有先后。这种情况下画折线仍然需要谨慎，因为价格从低到高是区间的排列，不是一段经历过的过程。读的人照样会顺着这条线去解释斜率。

市场分析里哪些东西只能留在表里

第一类只能留在表里的是精确值。图上那个点落在什么位置，读的人只能估个大概，估出来的数不能直接引用。要让别人拿到准确的值，还是得给出的那一列数。图的定位是给人第一眼的印象，不是给人一个可以抄下来的数。

第二类是口径说明。一列数的算法可以在表头里写一行，图里没有地方放这一行。图里能放下的标注通常只有轴名和几个短标签，稍微长一点的说明就会挤占画面。把算法写在图注里是一种办法，但那已经属于图外面的那一层了。

第三类是要并排比较的对象。图适合表达形状，不适合表达很多对象之间的逐一对照。十几个站点放在一张图上，颜色和标签会挤成一团，读的人只能看个大概分布。要逐一比较这十几个站点的具体表现，还是得回到并排的那一列数上。

第四类是那些取值不确定的项。有些项在这个对象上取不到具体值，在表里留个空格读的人心里有数；画成图之后，这一处会变成一个缺口的点，读的人要么以为它是零，要么以为图画漏了。这种含糊在图上没有地方说明。

除了上面四类，还有一类只能留在数里的是那些需要说明来源的项。某一项在某个对象上的取值来自一次临时估算，这个说明在数那一层可以写成一行注脚。画成图之后这一处会变成一个普通的点，读的人不知道它和别的点不同，会把它当成同样的证据用。

还有一类是对比结论。两张图的差别到底算大还是算小，这件事本身需要一个参照。数那一层可以并排放几批对象给出参照，图这一层通常只给一张，读的人只能拿它和脑子里的印象比。印象各不相同，从同一张图上得出的差别判断也各不相同。

图这一层最靠得住的搭档就是数那一层，两者各自管一段。图负责把形状推到人眼前，让人知道该往哪儿看；数负责在这个位置上给出可引用的值。只有图没有数，形状之后就没有落点；只有数没有图，很多结构上的差别要读很久才能被发现。

所以画图的准备工作和摆数的准备工作不一样。画图之前要先想清楚这张图要让人看到哪一个形状，然后反推两轴该怎么定、哪些点该标出来。摆数之前想的是字段口径，画图之前想的是观看的顺序。这两件事的准备方向不同，混着做会两边都做不好。

还有一类只能留在数里的东西是那些需要跨对象对齐的项。两个对象在某一项上的取值能不能比，取决于这一项在两个对象上是不是同一套算法。数那一层可以把口径写在列头里，图那一层没有位置放这一行。图上比出来的差别里可能混着口径的差别。

图在表达多个对象的时候也会遇到密度的问题。点位密集的区域在图上会连成一片，看不出里面有多少个对象，也看不出它们各自的位置。这个信息在数那一层是完整的，在图上被压成了一块颜色。要看清这一片，只能回到数上去看。

还有一类是那些在两次取数之间变化很小的项。它们在图上几乎看不出变化，读的人会以为这一项是稳定的。实际上它可能在缓慢地移动，只是变化幅度被坐标轴的刻度盖住了。判断一个量稳不稳，用数去算它两次取数之间的差更可靠。

所以数那一层在图之后仍然要留着。图交出去之后，看的人如果对某一处产生疑问，需要有地方能查。那个地方就是数那一层。图和一列数一起交付，比单交一张图要完整得多，读的人也不必凭印象往下猜。

有一类东西在两者之间摇摆：那些可以画但画出来会失真的量。原值大的对象画在图上会比较突出，这个突出在有些情况下正是你要表达的，在另一些情况下它会盖住你想看的结构。遇到这种量的时候，先想清楚这张图要让人看到哪一层。

还有一类只能在数里做的是排除动作。把不满足某个条件的对象先剔除出去，这个动作在数那一层是一行筛选说明，在图上表现为少了一些点，读的人看不出少了什么。图交出去的时候最好附一句说明这批对象是怎么筛出来的。

还有一类是那些需要保留原始取值的项。图上通常会对取值做一次归一化，让不同量级的对象能画在一起，这个动作在数那一层是不做的。要知道某个对象原本是多少，只能回到数上去看，图上读到的是归一化之后的相对位置。

图和报告之间差的是那一句结论

图和一份带结论的成品之间，差的就是那一句把形状翻译成话的东西。图给出的是形状，形状本身不说话。它指出某个价格档明显更挤、某一类目在几个站点上表现离谱，但这些都还是形状。要变成一句能被传出去的话，中间要有人做出取舍。

这一句取舍包含的内容比看上去多。它要判断这个形状意味着什么、这个含义在这一批对象上成不成立、下一步该看哪一个位置。图不会告诉你这三件事，它只把你所有的形状摆在眼前。同一张图在两个判断不同的人手上，会被读出两句完全不同的话。

九个站点之间的结构差别，以及类目之间密度上的差别，在知虾那一层是能被摆成形状的，摆出来之后读的人不必先知道该找什么。这一步省掉的是逐行扫数的功夫，不是看图那一下的判断。

所以从图往前走，缺的其实不是更多的图，而是那一句从形状里被挑出来的话。这句话必须由人来下，因为下这句话就要承担取舍的责任。图之后那一步考验的是判断力，跟画得多整齐关系不大。把这一句挑出来的人，要能说出为什么是这一句而不是旁边那一句，这个交代本身就是那一段最有分量的部分。

从图往前走，还有一个很实际的动作值得做：把图里的形状用一句话复述出来，然后把这句话交给自己核对一遍。这句话通常长这样，某个价格档比相邻的几档挤得多，或者某一类目在几个站点上的表现明显分开。复述不出来的图，说明它还没表达出任何形状。

复述出来之后还要过一关：这句话能不能被这张图以外的证据支持。形状只是一个线索，它指向的方向需要别的东西来印证。价格档更挤这个形状，如果同时在关键词的热度上也有对应的表现，这个方向就比较稳；只有形状而找不到别处的印证，就先当作一个待查的线索。

还有一处要交代的是这张图盖的范围。它是几个站点还是某一个站点，是一段时间还是某一个时点，这些在图上通常只有一行说明。范围写清楚之后，读的人不会拿它去回答一个超出范围的问题，也不会把几个范围不同的图摆在一起做对照。

上一段那批数的取数口径，在知虾那一层是按前一日更新摆出来的，隔一天再看形状会跟着挪一小格。摆形状这件事它做，从那一个形状里挑出哪一句结论、这句话要担多大的责任，仍然由看图的人来定。

从图到一句能传出去的话，中间还隔着一次取舍。图上通常有几个值得看的位置，你只能挑其中一个当重点讲，挑哪一个取决于你这次要回答什么问题。这个取舍没有人能替你做，因为承担后果的是你。挑好之后，那一句话就有了落点。

挑重点的时候还有一个约束，就是要挑那种能被后续证据支持的。某个价格档更挤这个形状，如果同时在几个站点上重复出现，它就比只在一个站点上出现更适合当重点。能被重复观察到的形状更适合拿来讲，因为它不太可能是取数方式带出来的。

讲这句话的时候最好把它的边界一起带上。它盖的是哪几个站点、哪一段时间的表现，这个范围不说清楚，听的人会把这句话推广到更大的范围上去。范围是那句话的一部分，不是可以省掉的补充说明。

还有一件事要提前想好：这句话被听的人转述出去之后还剩什么。一句太长的话经过几次转述会变形，一句能被记住的短话才能传得下去。图的形状是给第一手看的人准备的，那一句话才是给后面的人准备的，两者服务的对象不一样。

从图往前走还有个顺序问题：先定这一句话，再决定图要不要重画。反过来先画好图再想说法，很容易变成图里有什么就说什么，重点被图的形状牵着走。先定说法再去画，图的每一个位置都有了目的。

这句话还有一个用法，就是拿它去检查图有没有画错。把这句话和图上的形状对一遍，如果这句话在图里找不到对应的位置，说明要么话写偏了，要么图没画到位。两者对不上的时候，通常先改图，因为话是你真正想说的东西。

这句话还有一个实际用途，就是当作交付时的核对项。把图交出去的时候，附上这句话，读的人就知道该把注意力放在哪个位置。没有这句话的图，收到的人第一句话通常是这张图想说明什么，多一轮来回就多一次理解偏差的机会。

一张图适不适配，先看这三件事成立不成立

图一看就懂的时候你要警惕什么

一张图如果第一眼就让你觉得特别清楚，值得先停下来问一句：它是不是把某些差异放大了。图上看着差得很远的两处，回到数上可能只差一点点；图上看着几乎一样的两处，回到数上可能差得不少。视觉上的差距和数上的差距不是同一件事。

第二件要警惕的是图有没有把某些东西藏起来。只有几个点落在图上，剩下的点挤在一起看不出个数，这张图的样本量就藏起来了。饼图上分成十几块，每一块具体占多少就藏起来了。看清一张图，先要看清它没有画出来的那一部分。

第三件要警惕的是同一个量换一种画法结论会不会变。拿同一批数据换一个图型再画一次，如果两次得出的话是一样的，这个结论就比较稳；如果两次得出的方向完全不同，那说明这个结论是画法带出来的，不是数据本身说出来的。

这三样警惕的项目都不需要额外的工具，只需要在把图交出去之前多问自己几句。图这一种形状的长处是快，它的风险也来自快，容易让人跳过中间那些本该停下来想一想的环节，而这些环节恰恰是最需要人的地方。

第四件要警惕的是图里那些特别整齐的规律。几个点几乎落在同一条直线上的时候，先别急着解释这条规律，要回到数上看其中有没有几个点其实是同一次取数的重复。过于整齐的形状有时来自取数方式，而不是来自市场本身。

第五件要警惕的是图上的标签有没有替你做判断。标签写的是某一档偏热或者某一类目机会大，这些词一旦印在图上，读的人会把它当成图本身给出的结论。标签只该说明这是什么，不该说明这算好还是算坏。判断留在图外面的那一句话里更合适。

第六件要警惕的是换一批对象这张图的形状会不会完全变样。同一套画法套到另一个站点或者另一个类目上，如果形状整个反过来，说明这个形状是那一批对象特有的，不是一个可以往外推的规律。要不要往外推，取决于形状在几批对象上稳不稳。

这六样警惕的项目都不复杂，难的只是在把图交出去之前真的花几分钟过一遍。图这一层最容易出问题的地方从来不是画不好，而是画得太顺、交得太快，中间那几分钟的自查被跳过去了。

还有一件要警惕的是取数范围变了但图没跟着改。这批对象的取数范围调整过一次，图上还是按以前的范围画的，读的人以为它盖的还是原来那一段。范围变更这件事在图上没有痕迹，只在那批数的说明里有。定期核对一次取数范围，能避免这类偏差。

另一件要警惕的是图上那几个字的标题。标题写的是某一类的对比，图里画的却是另一类的分布，这种不一致在制作的时候很难自己发现，因为看的人脑子里想的是标题。把标题和图上的轴、图例逐一核对一遍，是收尾时值得做的一步。

还有一件是图的更新时间。图做出来之后，那批数可能已经又更新了一次。图还挂在那里，数已经动了，读的人以为图代表的是现在的状态。把取数的时点标在图上而不是只标在文档里，能让这件事在每个看到图的人那里都成立。

这几件警惕的项目说起来琐碎，可它们每一个都会让一张本来画得没问题的图给出错误的印象。图这一层的风险大部分不在画法上，而在这类交付前后的细节上。把这几处过一遍，成本很低，效果比把图再画一遍要明显。

还有一件值得警惕的是图上的颜色有没有替你分组。相邻的两块用了相近的颜色，读的人会以为它们属于同一组；用了对比明显的颜色，又会以为它们是对立的。颜色本身不带含义，可它会造出分组，选色之前先想清楚要表达的是不是这个分组。

另一件是图上那些被压得很扁的对象。它们在这一张图里看着几乎一样，换一个尺度再看可能差得不小。判断一个形状能不能当结论，要看支撑它的差异在数上是不是站得住，不能只看它在这一张图里的高低。

还有一件值得警惕的是图上的顺序效应。同几组数据按不同顺序排，人会觉得先看到的更重要。图上排在左侧或者上方的对象会被自动当成重点，即使它们的取值和别的对象没有差别。排的时候要想清楚这个位置是不是你想强调的。

同一个量换两种画法，读出来的一致程度差别很大（人造示例）

虾皮市场分析画成图时最常见的三种画错

第一种画错是把该分组的东西挤在一张图上。几个站点的价格带分布画在同一张分布图里，颜色叠在一起，读的人只能看出整体形状，看不出每个站点的差别。更好的做法是拆成几张，或者只挑差别最大的两三个站点放在一张图上。

第二种画错是把两张量纲不同的图放在一起对照。一张是件数，一张是占比，两张图并排摆着，读的人会拿两根柱子的高度去比较。两张图各自看都没问题，放在一起就会产生一个原本不存在的对照关系。要对照的话，两张图的轴必须能对上。

第三种画错是只画了一部分对象却当成全部。取数的时候只取了排在前面的一批，画出来的图上却没有任何说明，读的人会以为这是整体分布。这种画错最不容易被发现，因为图本身画得很规整，看不出它缺了什么。

这三种画错的共同点是把图当成了一个只需要好看的位置。图要传递的是一个能站得住的形状，形状站不住的时候，画得再整齐也只是把一个错误的印象传得更远，而且传得比文字快得多。

第四种画错是把相关的两个量画在同一根轴上，让它们在视觉上互相遮挡。两个量的量级差得远的时候，小的那个会被压成一条贴底的线，读的人以为它没动，实际上它在自己的区间里变化得挺明显。这两个量应该各占一根轴，或者干脆分成两张图。

第五种画错是图上的对象太少却画得像一个完整分布。只有四五个点的时候，连起来的线看着很顺，读的人会以为这是一种规律。样本少的时候更合适的做法是把点画出来而不是连成线，让人看出这只是几个具体的对象，不是一个代表性分布。

还有一种画错是把图当作结论的替代品。图画得很漂亮，但没有任何一句话说明这张图要说什么，读的人各自读出各自的东西。同一张图在几个人手上得出不同的结论，问题不在图，在于图上缺一句必要的引导，告诉人该往哪个位置看。

这三种画错加上前面那几种，指向的其实是同一件事：图这一层要传递的是一个能站得住的形状，形状之外还要有一句说明它盖的是什么范围、该看哪个位置。这两样凑齐了，图才算把该做的事做完。

最后把这一篇的范围收一下。这里只谈形状，不重新算前面那一步的结果，也不谈一份成品该怎么组织。你要带走的是三条判断：这种图型适不适合表达手上的东西、画错会让人误读到什么、被图省掉的精度由哪一层来补。

三种画错之外还有一种是漏画了说明。图里的颜色、形状、参照线都有各自的含义，这些含义如果只在制图的时候想过、没写下来，读的人会按自己的理解去猜。猜出来的理解和你画的不是一回事，而且这种偏差不会被察觉，因为图本身看着是完整的。

还有一种是把不同时点的图拼在一起对比。两张图各自都对应一个时点，拼在一张页面里，读的人会直接比较它们的形状。形状的差异里面混进了时点差异，而时点差异在图上没有任何标记。要做这种对比，两张图必须用同一套轴、同一批对象、同一个时点口径。

这三种画错的检查方式可以合并成一步，就是找一个没参与画图的人看图，让他说出这张图在讲什么、盖了多大范围。他说对了，说明这张图能自己站住；他说的是一个更大或者更小的范围，说明图里还有信息只留在制作人的脑子里。

把这一层能装的东西收一下：它适合装形状，也就是让结构上的差别变得能看见。它不适合装载精确值、口径、时点和逐一的对照关系，这几样都留在数那一层。想清楚这个分工，选图型和画图的时候就不容易跑偏。

图这一种形状最后交到人手上的，是一个印象和一个追问的方向。印象可以被记住，追问的方向可以被带回去继续查，顺着它回去查到的那个具体值才是能写进下一份东西里的。这两样加起来，就是图在整条链子上负责的那一段。

画错还有一种是配错了图注。图注写的是这批对象的整体分布，图里画的却是某几个对象的逐一对照，读的人会按图注去理解，理解出来的东西和图上画的不是一回事。图注和图要对得上，这一条比图注写得好看更重要。

还有一种是把几张图叠在同一页里，每张轴都不一样。读的人翻过去会横向比较，而这几张图的轴根本对不齐。要放在一起的图，轴必须能对上；轴对不上的图，最好分开摆，中间隔开一点距离，让人看出这是几张各自独立的图。

这些画错放在一起看，出问题的地方多在交付前后那几步，不在画的那几步。画一张图的手艺经过几次练习就能稳定，而交付时候的核对往往没人愿意花时间。把核对这一步固定下来，画错的比例会明显下降。

最后把这一篇的范围再收一次。这里只谈形状，不重新算前面那一步的结果，也不谈一份成品该怎么组织起来。你要带走的是三件事：这种图型适合表达什么、不适合表达什么、以及被图省掉的那部分精度最后回到哪一层去补。

画错还有一个来源是图的数量太少。只有一张图的时候，所有的判断都压在这一张图上，读的人会过度解读它。同一批对象从三四个角度各画一张，每一张只承担一个形状，这样传出去的时候不容易被读成别的意思。

还有一种是把图当成了一个必须配齐的环节。有些结论用一列数说得更清楚，硬要配一张图反而多了一层可能被误读的地方。图该出现在形状本身就是信息的时候，不该出现在形状无关紧要的时候，这一条判断比画得好不好更要紧。

常见问题（FAQ）