Wykres kołowy jest idealnym narzędziem do przedstawienia procentowego udziału poszczególnych danych w całości. Jego podstawową zaletą jest to, że wizualnie ilustruje proporcje, co pozwala łatwo dostrzec, jak poszczególne elementy składają się na całość. Na wykresie kołowym każdy segment reprezentuje część całkowitej wartości, a jego kąt oraz powierzchnia są proporcjonalne do wartości, którą reprezentuje. Przykładem zastosowania wykresu kołowego może być analiza wydatków budżetowych, gdzie różne kategorie wydatków (np. mieszkanie, jedzenie, transport) są prezentowane jako segmenty koła, co umożliwia szybkie zrozumienie ich udziału w całkowitym budżecie. Zgodnie z dobrymi praktykami wizualizacji danych, wykresy kołowe są efektywne tylko w przypadku ograniczonej liczby kategorii (najczęściej do 5-7), ponieważ zbyt wiele segmentów może prowadzić do nieczytelności. Wykresy te są często stosowane w raportach zarządzających oraz prezentacjach biznesowych, gdzie kluczowe jest szybkie przekazanie informacji o proporcjach w danym zbiorze danych.
Wybór niewłaściwego typu wykresu do prezentacji danych może prowadzić do nieporozumień i błędnej interpretacji informacji. Wykres liniowy, chociaż efektywnie przedstawia zmiany wartości w czasie, nie jest odpowiedni do ilustrowania procentowego udziału poszczególnych danych, ponieważ skupia się na ciągłości i trendach, a nie proporcjach. Wykres punktowy, z kolei, służy do analizy zależności między dwiema zmiennymi i nie odzwierciedla udziału danych w całości, co czyni go nieprzydatnym w kontekście prezentacji procentowego podziału. Wykres kolumnowy, mimo że pozwala na porównanie wartości, nie oddaje w pełni proporcjonalności, jaką oferuje wykres kołowy. Może być użyty do przedstawienia udziałów, ale nie w sposób, który pozwala natychmiast dostrzec, jak poszczególne wartości odnoszą się do siebie w kontekście całości. Często błędne wybory wynikają z nieporozumienia dotyczącego celów wizualizacji danych; niektórzy użytkownicy mogą sądzić, że każdy typ wykresu nadaje się do każdego rodzaju danych, co jest dalekie od prawdy. Kluczowe jest, aby dostosować typ wykresu do rodzaju prezentowanych informacji oraz celu, jaki ma spełniać wizualizacja, aby skutecznie przekazać zamierzony komunikat.