引言
民航安全信息的统计分析，是航空公司与机场开展安全态势研判、风险识别和整改闭环的重要基础。图表可应用于：
- 安全信息综合分析与评价
- 安全检查数据分析
- 危险源数据分析
- 安全绩效数据分析
- 事件调查数据分析
- 自愿报告数据分析
- 强制报告数据分析
适用场景对比
在开展具体可视化设计之前，应先明确本次分析所要回答的核心问题。根据民航安全信息统计的实际需求，可将常见的分析目的归纳为五类：比较、趋势、构成、分布与关系。下表给出每种图表与分析目的、典型安全信息场景之间的对应关系，作为选型参考。
| 序号 | 图表名称 | 主要分析目的 | 在民航安全信息统计分析中的典型适用场景 | 建议数据维度数量 | 主要呈现信息 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 柱状图 | 比较 | 各航空公司年度不安全事件起数对比；各类事件等级分布 | ≤8类 | 大小 |
| 2 | 条形图 | 比较（排名） | 机场不安全事件原因 Top10 排名；机型事件排名 | ≥8类，长文本 | 排名 |
| 3 | 分组柱状图 | 多指标比较 | 各航空公司人因事件与机械事件对比；同比对比 | 2–4 组 | 差距 |
| 4 | 子弹图 | 目标管理 | 航空公司年度安全目标完成率；风险预警区间 | 1指标+多阈值 | 进度 |
| 5 | 折线图 | 趋势 | 月度不安全事件趋势；月度事故征候数量 | ≥6个时间点 | 走向 |
| 6 | 面积图 | 趋势+规模 | 累计不安全事件数量；累计万时损失率 | ≥6个时间点 | 累计量 |
| 7 | 瀑布图 | 归因分析 | 不安全事件数同比增减因素分解 | 3–7个因素 | 贡献 |
| 8 | 饼图 | 构成（少量） | 安全事件按类型占比（人因/机械/环境/管理） | ≤6类 | 占比 |
| 9 | 环形图 | 构成+核心指标 | 机场事件处置状态占比，中间显示总起数 | ≤6类 | 占比+总数 |
| 10 | 堆积柱状图 | 总量+构成 | 各航空公司事件类型构成；各月份事件构成 | ≤6类×3–5系列 | 总量+结构 |
| 11 | 矩形树图 | 层级构成 | 各机型/各基地/各业务环节不安全事件结构 | ≥6类 | 层级占比 |
| 12 | 直方图 | 区间分布 | 不安全事件处置时长分布；事件持续时间分布 | 连续型变量 | 集中区间 |
| 13 | 箱线图 | 分布比较 | 不同航空公司维修间隔天数分布；不同机型故障间隔分布 | ≥3组 | 中位数与离散 |
| 14 | 热力图 | 交叉分布 | 星期×时段不安全事件分布；基地×机型事件分布 | 双维度网格 | 交叉高低 |
| 15 | 散点图 | 关系 | 飞行小时与不安全事件次数关系；机龄与故障率关系 | 双连续变量 | 相关性 |
| 16 | 气泡图 | 三维关系 | 万时事件率×严重度×受影响航班数综合分析 | 三指标 | 分群 |
选型口诀：比大小，用柱状图；看趋势，用折线图；看占比，用饼图或环形图；看构成，用堆积柱状图或矩形树图；看分布，用直方图或箱线图；看交叉，用热力图；看关系，用散点图或气泡图；看归因，用瀑布图；看进度，用子弹图。
制作方法与用途
1. 柱状图（Bar Chart）
适用场景
柱状图用于回答”哪个对象最大、最小、差距多少”的问题，是民航安全信息统计中最常用、最稳妥的比较类图表。典型场景包括：各航空公司年度不安全事件起数对比、各类安全事件等级分布、各机型不安全事件数量对比、各季度严重事故征候数量对比等。柱状图更适合类别较少、名称较短的场景，一般建议不超过8个类别。
制作方法
- 确定分析对象与指标：选定横轴类别（如航空公司、机型、事件等级），纵轴数值（如事件起数、损失率）。
- 整理数据：以一维表整理，每行一个类别及对应数值，按数值降序或业务逻辑排列。
- 设定坐标系：纵轴自零起，避免截断造成视觉夸大；类别名称置于横轴。
- 绘制柱体：建议统一柱体颜色，柱间距约为柱宽的 30%–50%，数据标签置于柱顶。
- 辅助要素：添加标题、坐标轴标签、数据源与统计期说明；如需强调某一项，可单独着色。
主要用途
柱状图通过柱体高度直观比较不同类别之间的差距，便于航空公司之间、机场之间、机型之间的横向比较，是安全态势月报、季报和年报中的基础图表形式。
2. 条形图（Horizontal Bar Chart）
适用场景
条形图是横置的柱状图，特别适合类别较多、名称较长、需按数值排序展示的场景。在民航安全信息统计分析中，常用于：机场不安全事件原因 Top10 排名、机型事件起数排名、机组差错类型排名、违章行为排名、维修差错原因排名等。当类别超过8个，或名称包含较长文字时，宜优先选用条形图。
制作方法
- 确定排序方式：按数值降序排列，使最重要的类别位于顶部。
- 整理数据：将长名称类别字段完整保留，建议另存一列”简称”以保证图形整洁。
- 绘制条形：条形高度适当，避免条形过细或过粗；数值标签置于条形右端。
- 辅助要素：添加标题、轴标签；可使用统一主色，或对 Top3 高亮突出。
- 筛选与下钻：当原始数据类别过多时，可先以”前 N”或”≥阈值”进行筛选。
主要用途
条形图清晰展示排名关系，便于识别排序前几位的高风险对象，常用于事件原因分析、风险来源排查和整改优先序确定。
3. 分组柱状图（Grouped Bar Chart）
适用场景
分组柱状图用于在同一类别下比较多个指标或多个时间点的数据。典型场景包括：各航空公司今年与去年事件起数对比、各航空公司人因事件与机械事件对比、各机型不同事件等级对比、各基地不同时间段事件对比。一般建议分组控制在 2–4 组，避免图表过于拥挤。
制作方法
- 确定分组维度：通常为时间（同比、环比）、事件类型或严重等级。
- 整理数据：采用长表结构，包含类别、分组、指标三列。
- 设置图例：不同分组使用不同颜色或纹理，并标明图例。
- 绘制柱体：组内柱体紧邻、组间留白，柱顶标注数值。
- 异常标注：对变化幅度较大的组别可附加百分比标签或箭头标记。
主要用途
分组柱状图同时展现”类别之间”和”类别内部”两个层次的比较，是开展同比分析、类别结构对比和事件类型分布分析的重要工具。
4. 子弹图（Bullet Graph）
适用场景
子弹图适合在有限空间内同时呈现”实际值、目标值、合格区间与预警区间”，是安全目标管理的理想图表。典型场景包括：航空公司年度安全目标完成率、机场跑道侵入控制率、安全整改闭环率、可疑事件报告率、SMS 体系运行成熟度等。
制作方法
- 明确量化结构：确定度量指标（如百分比、起数）、目标值、合格区间与预警区间。
- 设定区间带：背景区间通常分为 3 段（如”差 / 中 / 良”），使用由浅至深的灰色或色阶。
- 绘制实际值：以较粗柱体覆盖于背景区间之上，颜色区分完成与未完成。
- 绘制目标线：以竖线或刻度标记目标值位置。
- 辅助标注：在图表旁注明实际值与目标值的具体读数。
主要用途
子弹图占用空间小、可读性高，能够在单一视图中同时传递”完成进度”与”差距大小”，便于航空公司、机场将多个安全 KPI 并列展示，是安全管理驾驶舱中的核心组件。
5. 折线图（Line Chart）
适用场景
折线图用于观察数据随时间连续变化的趋势。在民航安全信息统计分析中，常用于：月度不安全事件趋势、月度事故征候数量、季度万时损失率变化、每周可疑事件报告数量、每日航班正常运行率等。折线图强调”走向”和”变化速度”，因此横轴通常为时间序列，至少包含 6 个时间点才能较好地反映趋势。
制作方法
- 确定时间粒度：按月、季度、周或日统计，时间轴应连续且等距。
- 整理数据：以时间字段为索引，按时间升序排列。
- 绘制折线：使用统一主色，线宽适中；可在每个数据点处添加圆形标记。
- 多系列处理：当同时展示多条折线时，建议不超过 5 条，并使用清晰可辨的颜色与图例。
- 辅助要素：标注转折点与异常事件，便于溯源。
主要用途
折线图揭示数据上升、下降、波动与转折的规律，便于发现异常事件窗口、识别周期性因素（如季节性鸟击、节后航班高峰），是趋势研判和异常预警的核心图表。
6. 面积图（Area Chart）
适用场景
面积图在折线图的基础上叠加填充区域，不仅呈现趋势，还强调累计规模与体量变化。在民航安全信息统计分析中，常用于：累计不安全事件数量、累计万时损失率、累计飞行小时下的事件密度、不同业务线累计事件分布等。
制作方法
- 整理数据：时间序列连续，覆盖完整周期。
- 绘制折线：同折线图要求，使用清晰的线条颜色。
- 填充区域：在折线下方填充同色或同色系半透明色块，透明度控制在 0.3–0.5。
- 多系列处理：多系列面积图应按”由大到小”堆叠，避免遮挡；系列数量控制在 3 个以内。
- 辅助标注：累计数值标注于关键节点。
主要用途
面积图突出”累计体量”概念，适合在年度回顾、五年规划评估、安全绩效累计分析等场景中使用。
7. 瀑布图（Waterfall Chart）
适用场景
瀑布图用于将一个指标的起点到终点之间的变化分解为若干正向与负向贡献项，是回答”为什么变化”的核心图表。在民航安全信息统计分析中，典型场景包括：年度不安全事件数同比增减的因素分解（人因、机械、环境、组织管理）、利润/成本同比变化归因、安全整改投入对事件率的影响等。
制作方法
- 确定起点与终点：例如”上年事件数”与”本年事件数”。
- 梳理中间因素：按业务逻辑排列为正负贡献项（如”鸟击减少””机械故障增加”）。
- 绘制基准柱：起止两端以实心柱表示基准值与最终值。
- 绘制浮动柱：正贡献自下而上、负贡献自上而下，颜色区分增减。
- 连接线：相邻柱体之间用虚线连接，体现累计过程。
主要用途
瀑布图直观呈现”起点 → 各因素贡献 → 终点”的完整链路，帮助管理者识别最大正向贡献因素与最大负向贡献因素，从而锁定整改重点。
8. 饼图（Pie Chart）
适用场景
饼图用于展示少量类别在整体中的占比关系，强调”部分与整体”的构成。在民航安全信息统计分析中，常见场景包括：安全事件按类型占比（人因、机械、环境、组织管理、其他）、按严重等级占比、按发现渠道占比、按发生阶段占比等。当类别超过 5–6 个时，应改用矩形树图或堆积柱状图。
制作方法
- 确定整体与分项：分项之和必须等于整体，避免重复或遗漏。
- 控制类别数量：原则上不超过 6 类，超出类别合并为”其他”。
- 绘制扇形：从 12 点钟方向起，按数值大小顺时针排列，最大类别置于 12 点附近。
- 配色与标签：使用对比鲜明的色系；百分比标签置于扇形内部或外部，数值标签根据需要补充。
- 避免误用：当各分项不构成完整总体时，不应使用饼图。
主要用途
饼图适用于快速传达结构占比关系，常用于安全形势概览、年度安全报告中的”成因构成”章节。
9. 环形图（Donut Chart）
适用场景
环形图是饼图的变体，中心留白可用于呈现关键指标，如总数、合计值或一句话结论。适用于：机场安全事件处置状态占比（中间显示总事件数）、航空公司事件按等级占比（中间显示严重事故征候数）等。环形图同样要求类别不超过 5–6 个。
制作方法
- 绘制外环：同饼图，但通过设置
wedgeprops={"width": 0.3–0.45}留出中心区域。 - 中心标注：在中心区域书写关键指标（如”100 起””完成率 92%”）。
- 图例处理：建议将图例放置于图表右侧，避免遮挡中心信息。
- 颜色协调：使用与中心文字对比度高的底色与字色。
主要用途
环形图兼顾”占比构成”与”核心指标突出”，适合在驾驶舱、看板和演示场景中作为概览图表使用。
10. 堆积柱状图（Stacked Bar Chart）
适用场景
堆积柱状图用于同时观察总量规模与内部构成。在民航安全信息统计分析中，常见场景包括：各航空公司不安全事件类型构成（人因/机械/环境）、各月份事件构成、各基地事件构成、各机型事件等级构成等。堆积柱状图更适合看结构变化，不适合做精确排名（除最底部分项外，其他分项缺少统一基线）。
制作方法
- 整理数据：采用长表结构，包含类别、分项与数值三列。
- 选择分项维度：分项不宜过多，建议 3–5 个；过多时改为百分比堆积柱状图。
- 绘制柱体：各分项堆叠于一根柱体之上，柱顶表示整体总量。
- 配色：分项使用同一色系或对比明显的色组，并在图例中明确标注。
- 辅助标签：在柱体内部或外部标注分项数值与总量。
主要用途
堆积柱状图同时回答”总量多少”与”内部结构如何”两个问题，是开展航空公司、机场、机型等多维度结构对比的关键工具。
11. 矩形树图（Treemap）
适用场景
矩形树图使用不同大小的矩形表示各类别的数值大小，适合大量类别且具有层级关系的构成分析。在民航安全信息统计分析中，典型场景包括：各机型不安全事件结构（按机型 → 按事件类型）、各基地事件结构（按基地 → 按事件等级）、各业务环节事件结构、各供应商质量问题结构等。矩形树图能够容纳比饼图多得多的类别。
制作方法
- 准备层级数据：至少包含父级与子级两个层级，整理为父子表或长表。
- 计算面积比例：以指标值（如事件起数、损失金额）作为面积依据。
- 选择布局算法：采用 squarify 等矩形树图算法，使矩形长宽比接近 1，提升可读性。
- 绘制矩形：在画布上按面积铺排矩形，矩形之间留 1–2 像素白色描边以分隔。
- 标签处理：对面积足够大的矩形标注名称与数值；面积过小时省略文字或仅显示色块。
主要用途
矩形树图能在有限画布内呈现层级化的占比结构，便于发现主要风险贡献项，特别适合安全事件成因分解、机型风险结构展示等多类别场景。
12. 直方图（Histogram）
适用场景
直方图用于展示连续数值型变量在不同区间内的分布频次，回答”数据集中在哪些区间、是否存在长尾或异常”。在民航安全信息统计分析中，典型场景包括：事件处置时长分布、机组连续执勤时长分布、维修停场时长分布、事件损失金额分布、可疑事件报告间隔分布等。
注意：直方图与柱状图外观相近但用途不同——柱状图比较类别，直方图展示数值区间；柱状图柱体之间通常留有间隔，直方图柱体一般连续排列。
制作方法
- 确定变量与分组数：根据数据范围与样本量选择区间数（一般 8–20 个）。
- 整理原始数据：使用原始观测值，而非预先分组的频次。
- 绘制柱体：柱体宽度对应区间宽度，高度对应频次或频率。
- 辅助线：可叠加正态分布拟合曲线或中位数、均值参考线。
- 标签说明：在 X 轴注明区间边界与单位，Y 轴注明频次或频率。
主要用途
直方图揭示数据分布形态（对称、左偏、右偏、双峰），是发现极端事件、识别长尾风险的重要工具，为制定整改时限与资源投入提供量化依据。
13. 箱线图（Box Plot）
适用场景
箱线图同时呈现中位数、四分位数、极端值与异常值，适合比较多组数据的中心位置、离散程度与异常情况。在民航安全信息统计分析中，典型场景包括：不同航空公司维修间隔天数分布、不同机型平均故障间隔分布、不同机队事件率分布、不同基地事件处置时长分布等。
制作方法
- 按组整理数据：每组至少 20 个观测值，以获得稳定的四分位数估计。
- 绘制箱体：箱体上下边界分别为上四分位数与下四分位数，箱内横线表示中位数。
- 绘制须线：上下须线延伸至 1.5 倍四分位距以内的最远点。
- 标注异常值：超出须线的观测以散点形式单独标注。
- 辅助对比：可在图上叠加均值点（菱形或叉号）以辅助比较。
主要用途
箱线图揭示”平均值相同、分布截然不同”的关键差异，是评估稳定性、识别异常单位的有效工具。例如：两家航空公司的平均维修间隔可能同为 180 天，但分布形态差异可能提示管理体系成熟度不同。
14. 热力图（Heatmap）
适用场景
热力图通过颜色深浅表示数值大小，适合展示两个维度交叉后的分布与异常区域。在民航安全信息统计分析中，常见场景包括：星期×时段不安全事件分布、基地×机型事件分布、月份×事件等级分布、时段×业务环节分布等。
制作方法
- 构建交叉表：以两个分类变量为行列，单元格内填入对应的统计量（如频次、率）。
- 选择色阶：使用从浅到深的单色阶（如 YlOrRd、Blues），强调数量级差异。
- 绘制矩阵：以矩阵图或颜色块形式呈现，单元格标注数值。
- 辅助标注：对异常高值单元格使用描边或特殊标记。
- 配合明细：由于热力图难以读取精确数值，建议与明细表配合使用。
主要用途
热力图能快速识别”高风险交叉区”，如周末凌晨的某一事件类型高发、某一基地与某一机型组合下的故障集中等，是开展风险热区识别和排班优化分析的重要工具。
15. 散点图（Scatter Plot）
适用场景
散点图用于分析两个连续变量之间的关系，回答”X 增大时 Y 是否随之变化”。在民航安全信息统计分析中，典型场景包括：飞行小时与不安全事件次数关系、机龄与故障率关系、维修投入与事件率关系、培训时长与差错率关系等。
制作方法
- 确定双变量：横轴通常为原因或前置变量，纵轴为结果或后置变量。
- 绘制散点：每个点代表一个观测对象（如一个航空公司、一个机型、一个机组）。
- 拟合参考线：可叠加最小二乘回归线或局部平滑曲线，辅助判断相关性。
- 标注异常：对偏离整体趋势的散点进行标注，提示重点关注对象。
- 慎用因果：相关关系不等于因果关系，需结合业务逻辑解释。
主要用途
散点图揭示变量之间的相关方向（正相关、负相关）与强度，常用于探索性分析、风险因素识别和管理改进效果评估。
16. 气泡图（Bubble Chart）
适用场景
气泡图是散点图的扩展，通过气泡大小引入第三个维度，适合进行三维综合分析。在民航安全信息统计分析中，典型场景包括：万时事件率 × 事件严重度 × 受影响航班数综合分析、机型 × 机龄 × 故障率综合分析、机场 × 航班量 × 事件率综合分析等。气泡图能够快速呈现多维分群结构。
制作方法
- 确定三变量：横轴、纵轴为两个连续变量，气泡大小为第三个连续变量。
- 绘制气泡：气泡面积与第三个变量成正比，注意避免过大或过小导致重叠。
- 颜色编码：可使用颜色对第四个维度（如航空公司）进行编码。
- 辅助参考线：可叠加均值线、四分位线或警戒线，划分风险象限。
- 标签管理：气泡较多时，可对关键对象添加文字标签，其余以图例说明。
主要用途
气泡图通过三维信息呈现对象分群，是开展航空公司、机场、机型综合风险评估与资源调度决策的重要工具。
结语
图表选型与制作不是”美化报表”的末端工序，而是民航安全信息统计分析链条中决定结论可读性与决策有效性的关键环节。
- 先明确问题，再选择图表：每一次图表制作都应从”要回答什么问题”出发，而非从”有什么数据”出发。
- 保持口径一致：所有图表的事件统计口径、时段范围与数据来源应统一标注，确保可追溯、可复核。
- 遵循严谨原则：坐标轴应自零起，数值标签应真实呈现，颜色使用应有意义而非装饰。
- 注重图表叙事：单一图表传递局部信息，多张图表按”结果—问题—归因—影响—行动”的逻辑串联，才能形成完整的分析故事线。