在进行数据分析和可视化时，选择合适的图表类型对于有效地传达信息至关重要。复式条形统计图是一种常见的柱状图，它通过堆叠不同组别的数据值来显示多个系列之间的比较关系。这种图表形式特别适用于展示如何某一组别内各部分相互作用，以及这些部分是如何随时间变化的。因此，这里探讨的是复式条形统计图是否能够满足展示时间序列数据需求，并探究其使用与否背后的原因。
首先，我们需要明确什么是时间序列数据。在经济学、商业管理和其他领域中，时间序列通常指的是按照一定顺序排列且与特定日期相关联的一系列观测值。这可能包括销售额、温度、股票价格等任何可以连续记录并随着时间推移而变化的事物。
现在，让我们回到问题：复式条形统计图是否能用来展示这些基于日期排序的事实？答案是肯定的，但这并不意味着它总是最佳选择。此外，在决定使用之前，还有一些要考虑的问题：
对比性：由于其设计旨在比较不同的类别，而不是追踪单一系列事件，复式条形统计图在展现一个类别内所有相关事实方面更为有用。如果你想了解每个月份或者季节期间某个项目所产生的收入情况，那么简单柱状或折线图会更加直观，因为它们专注于单一变量（即收入）的变化趋势。
空间效率：当你有很多分类级别时，你可能需要更多空间来正确呈现它们。如果你的目的是为了比较几个分组中的许多细节，那么两面栏位将非常有用。但如果你的目的是查看一个长期趋势，比如从历史开始到当前结束的一个整体趋势，那么单面栏位可能更合适。
阅读障碍：尽管堆叠了数百项被称为“双层”或“三层”的栈，但是读取这些数值变得困难。当您试着解释一个具有五个或更多水平面的栈时，您可能会发现自己必须仔细研究每一行，以便准确理解哪些数字代表了哪些内容。这就增加了误解风险，而且对非技术人员来说尤其如此，他们可能需要一些帮助才能理解这样的表示方式。
动态性限制：虽然可以轻松添加新行以跟踪新的年度结果，但不能删除已经存在的行，因为这样做会破坏整个结构。一旦添加了一些元素，就很难去除它们，即使是在后续分析中发现它们无关紧要的情况下也是如此。
动画效果: 复式条形统计图本身就是一种静态可视化工具，当我们想要向用户演示动态过程，如年增长情况时，这种工具就会显得不足以表现这一点。为了解决这个问题，可以结合动画软件，将静态图片转换成视频格式，从而增强视觉效果，使用户能够看到整个过程如何逐步发展和演变。
交互功能缺失: 与现代交互型可视化工具相比，传统的复式条形统计没有提供丰富的手段供用户进行进一步探索，比如点击查看详细信息、滑过显示上下文等功能，对于那些希望深入挖掘数据背后故事的人来说，不够灵活和高效。
综上所述，如果我们的目标是在有限空间内直接比较多个类别间累积的事实，并且该累积关系不涉及到明显周期性的波动，那么双层或者三层重叠柱状（也就是说，每个类别都有自己的底座）可以是一个很好的选项。而如果我们的目标则更加侧重于展现单一因素随着时间推移的情况，或许应该考虑其他类型的心理学友好型可视化方法，如折线曲线或者面积填充曲线，它们能清晰地反映出这一因素随着过去事件发生而逐渐变化的情景。最后，无论何种情境，都应根据具体业务需求和目标受众群体来确定最恰当采用哪种方法，以达到最佳沟通效果。