以下是一些图表设计的最佳实践和准则：
确定核心信息：在设计图表之前，要明确想要传达的核心信息。如果要展示不同产品在市场中的占有率变化趋势，那么折线图可能是比较合适的选择，因为它能很好地体现时间上序列的变化。
了解受众需求：考虑受众的背景和对信息的期望。如果是面向专业的财经人士，可能可以使用更复杂的图表和专业术语；但如果受众是普通投资者或非专业人士，图表应该尽量简单易懂，避免过多的专业细节和复杂的图表。
比较数据
柱状图：用于比较有限数量（通常不超过 10 个）的类别之间的大小差异。例如，比较几家公司的利润，柱子的高度直接体现利润的多少，让人民能够快速直观地看出各公司之间的利润高低对比。
雷达图：适合展示多个变量在不同对象上的综合比较。比如评估不同基金产品在收益性、稳定性、流动性等多个维度的表现，雷达图可以将各个维度的表现以图形的方式呈现，方便对比各基金产品的优势和劣势。
展示趋势
折线图：是展示数据随时间或其他连续变量变化的理想选择。例如，描绘股票价格在一个年度内的波动情况，通过连接各个时间点上的价格数据点形成折线，能清晰地呈现价格的上升、下降以及波动趋势。
面积图：它在展示趋势的同时，还能体现总量的变化。比如展示一个行业各季度的销售额变化，面积图可以通过填充折线下方的区域来表示每个季度的销售总量，让观众对整体规模和变化趋势有更直观的感受。
呈现构成关系
饼图：用于展示各部分占总体的比例关系，部分之和应等于 100%。例如，展示一家公司的业务收入来源结构，每个扇形的大小代表了不同业务板块收入占总收入的比例。不过要注意，饼图的分类最好不要太多，一般不超过 7 个，以免图表过于复杂而难以理解。
堆积柱状图或堆积面积图：当需要展示多个部分的构成以及它们随时间或其他变量的变化时可以使用。例如，分析一个国家的能源消费结构在若干年内的变化，堆积柱状图可以清楚地显示每种能源在不同年份的消费量占总消费量的比例，以及它们之间的相互变化关系。
数据准确性
精确的数据呈现：确保图表中的数据准确无误，无论是数据点的数值、比例关系还是趋势变化，都要与原始数据一致。在进行数据处理或转换（如单位换算、数据聚合等）时，要仔细核对。
合理的数据范围展示：根据核心信息选择合适的数据范围进行展示。避免因为选择的数据范围过小而遗漏重要信息，或者数据范围过大导致数据差异被压缩而难以看清细节。例如，在展示股票价格波动时，如果只选择价格波动较小的一段时间区间，可能会给人一种股票走势平稳的错觉。
坐标轴设计
清晰的标注：为坐标轴提供清晰、准确的标签，包括变量名称和单位。
合适的刻度间隔：刻度间隔应该合理，既不能太密集使图表看起来混乱，也不能太稀疏而掩盖数据的细节。根据数据的范围和精度要求，选择适当的刻度值。
颜色与样式
颜色搭配合理：选择颜色组合时，要确保颜色之间有足够的对比度，以便于区分不同的数据系列或类别。避免使用过于相似的颜色，尤其是在同一图表中有多个元素需要区分时。例如，对于折线图中的多条折线，使用鲜明对比的颜色，如红色、蓝色、绿色等，而不是相近的淡蓝色和浅蓝色。
简洁的样式：尽量保持图表样式简洁，避免使用过多的装饰元素（如复杂的阴影、3D 效果等），这些元素可能会分散观众的注意力，使核心数据难以被聚焦。例如，简单的二维柱状图通常比带有复杂 3D 效果的柱状图更容易让观众理解数据之间的差异。
标题与图例
有吸引力的标题：标题应该简洁明了，准确地概括图表的主要内容。
详细的图例：如果图表中有多个数据系列、类别或元素，需要提供详细的图例来解释每个元素代表的含义。图例的位置应该合理，通常放在图表的边缘或空白区域，并且要保证图例中的文字清晰可读。
数据标签与注释
数据标签适当添加：根据需要在图表的数据点、柱子、扇形等元素上添加数据标签，直接显示数据的值或相关信息。但要注意数据标签的数量和位置，避免标签过多而造成混乱。例如，在柱状图中，如果柱子数量较多，可以选择性地添加数据标签，如只在重要的数据点或柱子顶端添加标签。
注释解释特殊情况：对于图表中的特殊数据点、异常趋势或其他需要解释的情况，添加注释进行说明。注释可以用箭头、线条等方式指向相关的数据元素，使观众能够理解这些特殊情况背后的原因或背景。