在我们数据分析的实践中，折线图是常用的图表类型之一。它能呈现数据的短期与长期趋势、周期波动，及不同指标间关系，辅助业务决策。

数据可视化并不是数据分析从业人员的专属，很多非专业人士也一直在用数据可视化，比如折线图、饼图、散点图、柱形图是所有办公人士都会接触到的可视化图形，这几种图形实现起来很简单，也不需要借助专业的数据分析工具，它们能够一直在业务群体中屹立不倒一定是有它们优秀的地方，当然它们也是我们在BI设计中极为常见的几种图形。

图形简单，那是不是它的价值就会比较低呢？相信很多人都会这个疑问，数据可视化的目的是为了分析，分析是为了展示决策价值，所以这些稀松平常的图形到底有没有决策价值？

我们今天以折线图作为例子来作一个比较深入的探讨分析。

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这是随便在网上找到的一张折线图，从图例可以看出该图是在说明广告曝光量和费用成本两个指标的发展趋势及关系。

因为广告计费有很多种，这里我们假设该项数据来自于按CPC（按点击付费。）

从这张图我们可以读取到非常明确的信息有：

1、不同时间节点的短期广告曝光趋势

2、广告曝光的月发展趋势

3、广告曝光的周期波动规律

4、广告曝光量和费用成本的趋势发展情况

对于上述可以读取的显性信息，我们需要看到相应的业务情况。

1、短期广告趋势，从这个可以看到这个投放可能是持续性投放，也可能是周期性投放，所以在月度广告曝光中出现了4个广告曝光量为0的时间节点，每个周期大约持续7天左右。

2、月度的长期趋势，如果投放是持续的说明广告曝光量随着时间周期的拉长，广告位资源越来越好，或者该渠道的流量这个月发生了较大的变化，如果是间歇性投放，那么业务部门一直在加大投放量，所以需要评估下投放的转化，如果转化不好要及时止损。

3、周期波动：如果针对业务方为持续性投放来说，每一个曝光量为0的时间节点可能是调整了投放策略，如果是针对间歇性投放，那么这里的投放周期是否合理，广告位的安排是否合理，这里需要借助更多的数据信息来做辅助判断。

4、广告曝光量和费用成本的关系，正常来说两者成正比是肯定的，但是这里有个很明显的关系就是7月21日之前出现了两个不同的情况节点，一个周期是7.07-7.14：蓝线比橙线高，另外就是橙线比蓝线高的2个小周期。所以隐藏在数字背后的业务信息需要确认是不是前期是试水，后面才是正常投放，或者后面调整了投放策略，所以点击费用接近于曝光量，如果是后者的话那该图则可以直接说明调整后的投放策略非常有效。

以上是针对该图显性的信息进行业务判断，综合来说如果投放前后及相关业务背景都很清楚的前提下，可以从这张折线图看到的信息很多，如果缺乏相关的业务背景了解则可以从折线图判断出初步问题，但是需要更多的数据分析来帮助结论的佐证。

除了显性的信息帮助业务决策，那么我们可以读取哪些隐性的信息呢？

1、同渠道趋势预测：如果21号后调整了投放策略，那么调整后的策略有效，所以可以对再投放的策略效果进行预判，另外如果中间没有刻意调整投放策略，那么说明这个渠道的用户已经被培养了较好的品牌意识，所以点击率较高。

2、因为是CPC计算数据，所以该图的两个指标直接挂钩了广告点击率，这是数据背后的潜在指标。

3、通过这一个月的广告曝光量和费用成本的关系图，结合不同的业务情况可以判定该渠道的投放质量好坏。

以上是透过这张折线图可以发现的潜藏的业务信息举例，有些需要有一些业务前提，有一些是可以直接判断的，所以在决策价值上是它有些信息可以直接帮助决策，有些间接帮助了做决策。

虽然是很简单的、众所周知、人人在用的一个图形，里面隐藏的业务信息量很大，对业务决策的帮助是巨大的，当然前提是你真正读懂了折线图，读懂了背后的业务逻辑和业务决策。