在数据分析领域,多饼图分析是一种直观展示数据占比关系的可视化方法，尤其适用于需要呈现多个类别在不同维度下分布特征的场景，通过将多个饼图并列或组合排列，研究者可以快速对比不同数据集的结构差异，识别关键驱动因素，并为决策提供数据支持，本文将从多饼图的设计原则、应用场景、操作步骤及注意事项等方面展开详细阐述，帮助读者掌握这一实用工具。
多饼图的设计原则
多饼图的核心目标是清晰传达数据信息,因此在设计时需遵循以下原则：
- 简洁性：每个饼图不宜超过7个类别，避免信息过载，若类别过多，可合并次要项或采用其他图表形式。
- 一致性：多个饼图的配色方案、图例位置及标注格式应统一，便于横向对比。
- 标注清晰：直接在饼图扇形区域标注百分比或类别名称，减少读者对图例的依赖。
- 逻辑分组：根据分析目的将饼图按时间、地域或维度分组，2025年vs2025年销售结构对比”。
多饼图的应用场景
多饼图广泛应用于需要比较多组数据占比的场景,
- 市场分析：对比不同品牌的市场份额变化。
- 财务报告：展示各部门预算占比的年度差异。
- 用户研究：分析不同年龄段用户的功能偏好分布。
以某电商公司为例,通过对比2025年和2025年各品类销售额占比（见表1），可直观观察到家电类产品占比从15%上升至22%，而服装类从30%降至25%，反映出消费结构的变化趋势。
表1：2025年与2025年销售额占比对比
| 品类 | 2025年占比 | 2025年占比 |
|------------|------------|------------|
| 家电 | 15% | 22% |
| 服装 | 30% | 25% |
| 食品 | 25% | 23% |
| 日用品 | 20% | 20% |
| 其他 | 10% | 10% |
多饼图的制作步骤
- 数据整理：确保数据为百分比形式，且总和为100%，若为原始数值，需先计算占比。
- 工具选择：Excel、Python（Matplotlib/Seaborn）或在线可视化工具（如Tableau）均可实现。
- 图表布局：采用2×2或1×N网格排列，避免饼图过大或过小，对比4个季度的数据时，可按季度顺序横向排列。
- 优化细节：
- 使用“分离式饼图”突出重点类别；
- 添加数据来源及时间标签；
- 在报告中补充文字说明,解释图表背后的业务逻辑。
多饼图的局限性及替代方案
尽管多饼图直观易懂,但其局限性也不容忽视：
- 对比困难：人类对角度的敏感度低于长度，因此横向对比多个饼图时可能产生误差。
- 不适合负值：饼图仅适用于非负数据。
若需精确比较占比,可考虑堆叠柱状图或百分比堆叠面积图；若强调趋势变化，则折线图更合适。
案例分析：多饼图在用户画像中的应用
某教育平台通过多饼图分析不同城市用户的学习偏好（见图1）：
- 一线城市：语言类（40%）、职业资格（35%）、K12教育（25%）；
- 三线城市：K12教育（50%）、兴趣培养（30%）、语言类（20%）。
此分析帮助平台调整课程投放策略,在三线城市加强K12教育资源。
FAQs
Q1：多饼图和堆叠柱状图如何选择？
A1：若需快速展示多组数据的占比且类别较少（≤5），多饼图更直观；若类别较多或需精确对比数值差异，堆叠柱状图更优。
Q2：如何避免多饼图的信息过载？
A2：可通过以下方式优化：① 合并占比小于5%的类别为“其他”；② 使用交互式图表，允许用户点击查看详情；③ 分页展示，每页聚焦2-3个饼图。
