前一篇跟大家详述了关于Excel在作图理念上的诸多细节，今天让我们把交点聚焦于多分类维度的数据呈现问题。

今天这一篇是昨天推送的基础上进行了进一步的深化，主要讲如何在离散颜色填充的地图上进行气泡图图层叠加。

今天跟大家分享如何以百分比形式填充离散分段数据地图。

今天是一个案例应用，采用东北三省地图进行离散颜色映射，让大家感受下R语言在地理信息空间可视化方面的强大功能，同时也会对之前强调过的地图配色技巧进行应用。

这是一篇关于Excel数据可视化的心得汇总！

今天跟大家分享的是ggplot图表中的一类重要元素——线条。

不要觉得专门为线条写一章推送有点小题大做，其实线条对于图表而言，功不可没，即便是不起眼的网格、轴线、或者线条的粗线、线型、磅数等都将决定着你的图表品质。

R语言中ggplot函数系统中涉及到线条的地方有很多，最常见的场景就是我们做geom_line()（折线图）、geom_path（）(路径图),以及图表的绘图区（panel）、图表区、网格系统（grid）中所涉及到的线条。

在之前写实习僧爬虫可视化案例之时，曾经用过一个很类似气泡图的图表——气泡云图（superbubble）。

它的图表信息呈现与文字云非常相似，都是在控制一组元素的大小，文字云的大小是文字，气泡云图的大小是形状（气泡）。

今天跟大家分享ggplot图表的配色原理与基本技巧。

图表配色是一个很深奥的话题，多亏了R语言平台的众多开发者贡献的配色包，让图表的配色不再深不可测。

今天跟大家分享三个数据地图的遗留问题，包括以前因为技术手段限制无法解决的问题，以及读者吐槽最多的问题。

ggplot作图系统在R预言诸多可视化包中之所以如此的风靡，除了它拥有自己的图层理念之外，我觉得还要归功于它对于图表细节元素的灵活调整。

对于ggplot的初学者而言，可能没有太多的在意图表的主题是否优雅，配色是否美观，仅求能够准确无误的出图就OK了。

但是如果仅限于此，那么使用ggplot作图真的就是杀鸡用了宰牛刀了。