在数据可视化领域，选择恰当的图表类型是关键，以清晰有效地传递信息。Severino Ribecca精心整理了60种常见的可视化工具和场景应用，帮助我们更好地理解和应用。以下是一些重要的图表类型及其特点，以及推荐的使用工具：
1. 点阵图: 离散数据的分布，使用 rpnf 显示数据点的位置和密度，清晰展示数据分布。
2. 点数图 (P&F): 用于显示供需关系，不涉及时间维度，rpnf 是理想选择。
3. 弧线图: 二维双轴外的表达方式，Protovis 和 D3 为动态和复杂数据提供优雅呈现。
4. 折线图: 显现趋势和关系，基础工具如 MS Excel，进阶则可尝试 D3 的定制选项。
5. 平行坐标图: 多变量比较的利器，D3 和 Protovis 提供了丰富的交互体验。
6. 网络图: 关系可视化，Cytoscape 和 Gephi 适用于复杂网络分析。
7. 象形图: 以图形或图像表达数据，Infogr.am 和 jChart 提供易于定制的图形解决方案。
8. 直方图: 数据分布分析的基础，MS Excel 再现经典，也可尝试更专业的 D3 实现。
此外，还有许多其他图表，如密度图、人口金字塔、条形图、多组条形图等，每种都有其独特优势。例如，人口金字塔使用双直方图展示男女和年龄分布，多组条形图则便于分组对比。马赛克图和不等宽柱状图提供了空间利用效率，而面积图则用于趋势展示。
选择工具时，考虑你的数据特性和目标受众，如
AnyChart、
Highcharts、
plotly 和
Vega 等提供各种高级定制功能。记得，图表应简洁明了，避免信息过载，确保数据的易读性和有效性。
对于特定的图表类型，例如树状结构图（Treemap）、圆堆积图（Circle Packing）、南丁格尔玫瑰图（Nightingale Rose Charts），它们各自适用于文件目录展示、层次结构分析和医学统计。记住，选择图表类型时，要考虑信息的清晰度、观众的理解力，以及数据的内在结构。
总结起来，掌握这60种可视化工具，你将能够根据需要灵活选择，打造精确而引人入胜的数据故事。从基础图表到复杂的网络分析，每一步都为数据驱动决策提供强有力的支持。