Punto ng Gitna: Ang panimulang punto ng lahat ng axes, mula kung saan lahat ng variable ay lumalawak palabas.
Mga Axes: Nagmumula mula sa gitnang punto sa magkakapantay na angulo, bawat axis ay kumakatawan sa isang independiyenteng variable.
Mga Data Point: Tiyak na mga posisyon sa mga axes na katumbas ng mga halaga ng mga variable sa partikular na mga dimensyon.
Mga Nag-uugnay na Linya: Nag-uugnay ng mga data point ng parehong dataset sa bawat axis sunod-sunod, bumubuo ng isang saradong polygon.
Data Area: Ang saradong lugar na napapalibutan ng mga nag-uugnay na linya, na ang hugis at lawak ay biswal na nagpapakita ng balanse o pagkiling ng data sa mga dimensyon.
Mga Label: Maliwanag na ipinapahiwatig ang pangalan ng variable na katumbas ng bawat axis.
Legend: Nagpapakilala ng iba't ibang dataset sa pamamagitan ng kulay o simbolo.

Paggawa ng Desisyon sa Negosyo: Sa pamamagitan ng radar charts, ang mga kumpanya ay maaaring mabilis na maunawaan ang trends ng pamilihan, kalakasan at kahinaan ng mga kalaban, at ang kanilang sariling performance ng tatak, nagbibigay ng malakas na suporta para sa paggawa ng mga estratehiya sa pamimili at pagpaplano ng produkto.
Pagtatasa ng Performance ng Empleyado: Maaaring gamitin ang radar charts upang tayahin ang performance ng empleyado sa maraming indikador ng kakayahan (tulad ng propesyonal na kasanyan, kakayahan sa komunikasyon, pakikipagtulungan sa grupo, pamumuno), na nagpapadali sa mga tagapamahala sa pagsusuri at pagpapabuti ng performance.
Diagnosis ng Kalusugan ng Pananalapi: Maaaring gamitin ang radar charts para sa komprehensibong pagsusuri ng mga indikador ng pananalapi ng isang kumpanya (tulad ng kakayahang magbayad ng utang, pagkakakita, kahusayan sa operasyon, kalagayan ng cash flow) balanse, tumutulong sa mga kumpanya na suriin ang kalusugan ng pananalapi.

Multi-dimensional na Integrasyon: Ipinapakita ang mga multi-variable na data sa iisang chart, iniiwasan ang pagkakawatak-watak ng impormasyon.
Intuwitibong Paghahambing: Mabilis na makilala ang pagkakaiba ng data sa pamamagitan ng mga hugis at lawak ng polygon.
Pagsusuri ng Balanse: Biswal na ipinapakita ang balanse o pagkiling ng data sa mga dimensyon.

Ang core na halaga ng radar charts ay nasa multi-dimensional na paghahambing, kaya kailangang linawin muna ang layunin ng pagsusuri, kung ito ba ay indibidwal na paghahambing, self-assessment, o pagsusuri ng trend;
Pumili ng mga dimensyon ng pagsusuri, ang mga dimensyon ay kailangang independiyente sa isa't isa, kung ang mga pamantayan ng pagsukat ng bawat dimensyon ay magkaiba, kailangan ng pinag-isang scale (tulad ng pagko-convert sa isang percentage scale);
Isagawa ang pagsusuri ng hugis, paghahambing ng lawak, at bigyang pansin ang mga extreme points sa radar chart.