合适的可视化能将数据转化为决策。在《Shopify 特刊，2026年春季》中，Shopify 新增了四种可视化类型——散点图、气泡图、雷达图和旭日图，并在现有的折线图和条形-折线组合图上增加了多指标支持。它们共同帮助您更快地发现模式，并自信地采取行动。以下是新增内容、每种图表的适用场景以及使用指南。
散点图：查看两个指标之间的关系
散点图将每个项目（产品、订单、客户、营销活动）映射为单个点，分布在以两个指标为轴的坐标系中。通过观察点的分布模式，可以判断两个变量是正相关、负相关还是无关。
适用场景：
- 怀疑两个指标之间存在关系，并希望加以确认
- 识别异常值，例如某些行为与其他产品不同的商品
- 测试某个杠杆因素（如折扣力度、广告支出、价格）是否正在推动预期结果
实际操作：一家家居用品商店将其订单绘制在散点图上，横轴表示一天中的时间，纵轴表示订单金额。数据显示早晨时段订单稀疏且金额较小；而下午6点到晚上9点之间，订单聚集更密集，当天最高订单金额（310美元）也出现在这一时段。店主因此将广告预算向晚间倾斜，并将新品发布安排在晚上6点。
气泡图：增加第三个指标
气泡图在散点图基础上，用点的大小编码第三个变量，可同时读取横轴、纵轴和气泡大小三个指标。
适用场景：
- 在双指标对比基础上叠加规模维度（如库存量、客户数量、收入）
- 确定优先级：哪些项目体量大且正向发展
- 发现表现优于大型项目的微小气泡，捕捉未来潜在赢家的早期信号
实际操作：一家服装店将产品绘制在气泡图上：横轴为总销售额，纵轴为净销售额，气泡大小表示折扣让利金额。大多数产品随总销售额上升，净销售额也随之上升，且因折扣轻气泡较小。但有两个气泡格外突出：左下角某产品销量极小却是最大气泡，表明被大幅打折却毫无起色；另一产品总销售额1.2万美元，净销售额仅6千美元且气泡较大，意味着一半收入用于促销。店主遂将这两款产品移出下一轮促销，并重新审视定价策略。
雷达图：跨单一维度比较多项指标
雷达图在一个维度的数值上绘制多项指标。该维度的每个值（如国家、产品线或客户群体）成为从中心辐射出的轴线，每个指标则成为跨越这些轴线绘制的形状。高分使形状向外扩展，低分则向内收缩。
适用场景：
- 比较一组指标在同一组集合、产品、细分群体、地区或门店中的表现
- 将两到四个指标叠加在同一张图表上，观察一致和分歧之处
- 找出在大多数指标上表现强劲但在某一项较弱的实体
实际操作：一家全球零售商在雷达图上审查美、英、德、加、澳五个市场，叠加总销售额、订单量、平均订单价值和毛利率四项指标。总销售额和订单量最强烈指向美国；平均订单价值向英国延伸；毛利率在美、英、加、澳表现强劲，但在德国明显收缩。团队据此深入调查德国的定价、产品组合及获客成本，再决定是否追加投入。
旭日图：逐层钻取层级结构
旭日图展示总量如何逐层分解。中心代表整体，每一圈向外延伸代表更深一层，阅读时由内而外进行。
适用场景：
- 数据具有天然层级结构（如产品类别 → 产品类型 → 产品变体）
- 希望在单一视图中同时呈现构成关系与深度信息（总计、小计及嵌套环明细）
- 回答“哪个细分领域的子细分正在推动该数值”等问题
实际操作：一家服装品牌按类别和产品分解总销售额。内环显示服装占比最大，外套次之；外环显示具体产品。其中经典T恤占据服装类大部分份额，冬季大衣在外套类作用相同；配饰类则由许多大小相近的细小扇形组成，无突出单品。团队提前补货经典T恤和冬季大衣以应对需求，并精简配饰产品线，聚焦表现良好的商品。
多指标支持：同一图表读取多个指标
折线图最多可容纳四个指标；条形-折线图将一个条形指标与一个随时间变化的折线指标配对。当指标单位不同（如货币、百分比、计数）时，系统会自动分配至双Y轴，使不同量纲数据共存于同一图表。
适用场景：
- 调查相关性：“会话量激增时，转化率是否下降？”
- 在时间线上串联完整故事：流量、转化率和收入
- 在一幅图表中讲述两方面故事：订单数量（条形）和每单价值（折线）
折线图
实际操作：店主将上月总销售额、订单量、会话数和退货率绘制在同一折线图上。总销售额和退货率共用左侧Y轴（货币），订单量和会话数共用右侧Y轴（数量）。10月1日左右会话数激增至约325（基线为250–300），三天后总销售额飙升至近7,000美元，订单量小幅上升，退货率全程平稳。这表明流量活动带来了真实持久的收入且未引发退货潮。团队已将流量与销售间三天的滞后效应纳入后续营销规划。
柱状图与折线图组合
实际操作：店主将总销售额（柱状）和会话量（折线）配对展示上月数据，双Y轴分别对应货币和会话数。10月1日会话量激增至约350（基线200–250），但当日销售额持平于5,000美元；三天后销售额跃升至约6,500美元。这表明流量激增并未立即转化，而是积累了客户考虑度后才促成购买。团队计划在下次流量事件后3–5天发送跟进邮件。
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