Highcharts是一款純JavaScript編寫的圖表庫，為你的Web網站、Web應用程序提供直觀、交互式圖表。當前支持折線、曲線、區域、區域曲線圖、柱形圖、條形圖、餅圖、散點圖、角度測量圖、區域排列圖、區域曲線排列圖、柱形排列圖、極坐標圖等幾十種圖表類型。

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在本文中，我們將再次研究小倍數和箱線圖，以便使用奧林匹克運動員數據集可視化復雜的數據集。

以前，我們探討了抖動，箱形圖和散點圖的組合。雖然效果非常顯著，但觀眾可以輕松地看到運動員在不同學科中的身高和體重，但缺點是無法直觀地定位或比較學科數據之間的差異。

有幾種方法可以解決此缺陷，方法是將一個學科與其他學科進行比較，或者將所有學科匯總到一張圖表中。每個選項都有其優點和缺點。讓我們探索每種解決方案。

備注

我們使用的數據集與上一指南（2012年奧運會運動員的身高和體重）相同。下面的演示以一種視覺方式顯示了完整的數據集：

解決方案1：突出顯示特定數據集

下面的小倍數可視化了四個圖表，每個圖表在每個象限中顯示兩個數據集：一個特定學科（藍色）和該學科的其余部分（灰色）：

通過這種視覺容易看到的幾件事是，舉重運動員比大多數人重，籃球運動員也比大多數人高。體操運動員又矮又輕，而羽毛球運動員則處于比例中心。

 與其他數據相比，該解決方案在顯示每個學科的定位方面非常有效。唯一的問題是，觀眾當時不能比較多個學科。

解決方案2：可視化所有數據集

比較所有學科的另一種方法是將它們全部可視化在同一張圖表上。下面的第一張圖表使用框線圖基于第三四分位數顯示從較短到較高的所有男運動員的身高，第二張圖表也使用框線從較短到較高的位置顯示女性運動員的身高。這為觀眾提供了另一種方法來評估平均水平以及每個運動員組內以及組之間的身高和體重分布，而無需像第一個解決方案那樣切換圖表。

但是，該圖表占用了大量空間，并且在小屏幕上可能會給視覺帶來挑戰。無論您選擇第一種解決方案，第二種解決方案，還是兩者都結合使用，請了解每種解決方案的利弊。

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