10种常见的数据可视化图表可视化图形 _小知识

可视化图形(10种常见的数据可视化图表) 。
分析数据时，很多人有时不知道选择什么可视化方法，往往会有疑问:“这么多图表，我们在正常工作中应该选择什么来展现数据所表达的意义？”

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事实上，当我们处理和分析可视化数据时，这个问题确实存在。看似任何一个都适合，但实际上并没有资源网络。每种可视化方法都有其特殊的意义，因此利用合适的图表实现数据可视化非常重要。

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本文将总结图表的特点，并总结出一个思维导图，这将有助于您更快地选择显示数据特点的图表类型。

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1.直方图:显示多个类别的数据变化以及同一类别变量之间的比较。

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适合
比较分类数据。
限制
太多的分类不能显示数据的特征。
类似图表:
1)堆叠直方图:比较同一类别变量之和与不同类别变量之差。
2)百分比堆直方图:适合显示同一类别各变量的比例。
2.条形图:类似于条形图资源网络，只是两个轴相反。

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适合
类别名称太长，会有大量空白色的地方标注每个类别的名称。
限制
太多的分类不能显示数据的特征。
类似图表:
1)堆叠条形图:比较同一类别与不同类别变量之和的差异；2)百分比堆积条形图:适用于显示同一类别中各变量的比例；3)双向条形图:比较同一类别中正值和负值的差异。
3.折线图:显示数据随时间或有序类别波动的趋势变化。

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适合
有序的类别，如时间。
限制
无序的类别不能显示数据特征。
类似图表:
1)面积图:按面积显示数值。显示数量随时间变化的趋势。
2)堆积面积图:同类别变量与不同类别变量之和差3)百分比堆积面积图:比较同类别变量的比例差。
4.柱形图:结合直方图和折线图，在同一图表中显示数据。

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适合
有序的类别，如时间。
限制
无序的类别不能显示数据特征。
5.散点图:用于寻找变量之间的关系。

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适合
数据点多，结果更准确，如回归分析。
限制
数据量少的时候，会比较混乱。
类似图表:
1)气泡图:用气泡代替散点图的数值点，面积代表数值。
6.饼图:用于显示各个类别的比例，如男女比例。

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适合
了解数据的分布。
限制
如果分类太多，风扇会越小，图表不会显示。
类似图表:
1)环形图:dig 空饼图，中间区域可以显示数据或文字信息。
2)玫瑰蛋糕图:比较不同品类的数值。
3)旭日图:展示不同类型数据资源网络在亲子层面的占比。
7.矩形树形图:显示同一层级不同品类的比例，也显示同一品类下孩子的比例，比如商品品类。