條形圖是一種用於比較不同類別資料數值的統計圖表。通常使用橫向或縱向的矩形條塊（bars）來表示不同項目的大小，長度或高度與所代表數值成正比。其主要功能為直觀呈現分類變數的比較關係。
條形圖最早由蘇格蘭工程師與經濟學者威廉·普雷費（William Playfair）於1786年提出，現已成為教育、金融、統計、工程與區塊鏈分析中不可或缺的視覺工具。
條形圖的基本結構與要素
- X 軸（橫軸）：通常為分類變數（如地區、產品、月份）
- Y 軸（縱軸）：數量或比率（如銷售額、利潤、交易次數）
- 條形（Bars）：每一條代表一個類別，其長度或高度顯示其對應的數值
- 顏色與圖例：區分不同子分類或時間點
條形圖的類型分類
1. 單一條形圖（Simple Bar Chart）
適用於單一變數的分類比較，例如「不同國家GDP比較」。
2. 群組條形圖（Grouped Bar Chart）
適用於比較不同群組下的多個分類，例如「男女在不同年齡層的購買偏好」。
3. 堆疊條形圖（Stacked Bar Chart）
將每組資料堆疊在同一條形內，常用於觀察總和與構成，例如「某年度銷售總額與各產品佔比」。
4. 百分比堆疊條形圖（100% Stacked Bar Chart）
每條高度相同但構成比例不同，用於比較結構比例差異。
5. 雙軸條形圖（Dual Axis Bar Chart）
整合兩組不同單位資料（如成交量與價格），提高分析維度。
與折線圖的比較
| 比較項目 | 條形圖 | 折線圖 |
|---|---|---|
| 用途 | 比較不同類別的大小 | 顯示數據隨時間變化趨勢 |
| 資料類型 | 分類變數 | 時間序列變數 |
| 視覺焦點 | 單點差異 | 整體變化趨勢 |
條形圖在金融與區塊鏈應用中的角色
- 交易所交易量視覺化：用於展示幣種之間的成交量或地址活躍度
- DAO 治理投票結果：以條形圖顯示不同提案的支持比例
- 財報分析工具：比較不同部門、產品、季度的收益
- NFT 市場活動分析：顯示平台、系列、藝術家成交筆數排行
創建條形圖的工具與技術
- Excel / Google Sheets：基礎繪圖功能適用日常應用
- Tableau / Power BI：適用於企業級資料儀表板
- Python（Matplotlib / Plotly）：程式化繪圖，適用資料科學與金融演算法
- D3.js / ECharts：網頁互動式視覺化應用
條形圖的設計最佳實踐
- 軸線需標明單位與比例
- 避免過度顏色與陰影影響閱讀
- 分類數不宜過多，避免過度擁擠
- 堆疊圖應標示總和與子分類清楚比例
在數位轉型時代的延伸應用
條形圖雖為傳統圖形，但在數位金融、AI預測、區塊鏈監控平台中持續進化：
- 整合即時資料流與Web3 API
- 用於DApp中顯示使用者行為指標
- 與DeFi指標（如TVL、APR）連結視覺化資產動態
結語：條形圖是資料決策的視覺語言
Bar Chart 是連結資料、洞察與決策的重要媒介，其簡潔結構與易懂性使其成為跨產業、跨世代的分析工具。隨著資料規模擴張與可視化技術提升，條形圖正從靜態報表走向即時互動，成為數位決策儀表板中的核心視覺元素之一。
