数据可视化图形中的什么是文本数据的视觉表示_数据可视化有哪些图表类型？ _数据可视化图

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本篇文章给大家谈谈数据可视化图,以及数据可视化图形中的什么是文本数据的视觉表示对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站！
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常见的数据分析可视化图表有哪些?
33种经典图表类型总结，轻松玩转数据可视化
数据可视化有哪些图表类型？
数据可视化的三种类型
R 数据可视化 —— 韦恩图
常用的数据可视化图表

Q1：常见的数据分析可视化图表有哪些?
①柱状图：用于做比较。
柱状图是最基础的一种图表，我们通过数据柱的高度来表现数据的多少，进而比较不同数据之间的差异。数据量的大小对比对于我们来说一目了然，一般来说，柱状图的横轴是时间轴，纵轴是数据轴。

②折线图：用于看数据变化的趋势。

折线图一般可以基于时间维度看数据量的变化趋势，发现整体走向和单体突出数据，如图4-2所示。比如通过折线图可以看出全年的新增用户变化情况，找出数据变化的高点和低点，而柱状图则用来对比不同高点之间的变化，进而找原因。

③饼状图：用于看各部分的占比。

饼状图和柱状图在应用上有一定的重合。饼状图的应用重点在于发现单体因素在整体因素中的占比，但如果用多个单体因素做饼状图，可能导致数据特征不明显。

④散点图：用于二维数据的比较。

散点图可以用于三维数据的表现，也可以用于二维数据的比较。一般我们将数据大的维度作为纵轴，更有利于展示结果。

⑤气泡图：用于用户三维数据的比较。

气泡图是对散点图的升级，可通过散点图中点的不同大小来表现第三维数据。

⑥雷达图：用于四维以上数据的对比。

雷达图可以应用于多维度数据的对比。雷达图一方面可以对比出不同群组用户的特征，另一方面可以总结不同用户的特征。

Q2：33种经典图表类型总结，轻松玩转数据可视化
随着时代的发展，越来越多的数据量堆积，然而这些密密麻麻的数据的可读性较差并且毫无重点，而数据可视化更加直观有意义，更能帮助数据更易被人们理解和接受。
因此运用恰当的图表实现数据可视化非常重要，本文归结图表的特点，汇总出一张思维导图，帮助大家更快地选择展现数据特点的图表类型。
接下来我将依次介绍常用图表类型，分析其适用场景和局限，从而帮助大家通过图表更加直观的传递所表达的信息。
展示多个分类的数据变化和同类别各变量之间的比较情况。
适用：对比分类数据。
局限：分类过多则无法展示数据特点。
相似图表：1）堆积柱状图。比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。
2）百分比堆积柱状图。适合展示同类别的每个变量的比例。
类似柱状图，只不过两根轴对调了一下。
适用：类别名称过长，将有大量空白位置标示每个类别的名称。
局限：分类过多则无法展示数据特点。
相似图表：1）堆积条形图。比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。
2）百分比堆积条形图。适合展示同类别的每个变量的比例。
3）双向柱状图。比较同类别的正反向数值差异。
展示数据随时间或有序类别的波动情况的趋势变化。
适用：有序的类别，比如时间。
局限：无序的类别无法展示数据特点。
相似图表：1）面积图。用面积展示数值大小。展示数量随时间变化的趋势。
2）堆积面积图。同类别各变量和不同类别变量总和差异。
3）百分比堆积面积图。比较同类别的各个变量的比例差异。
结合柱状图和折线图在同一个图表展现数据。
适用：要同时展现两个项目数据的特点。
局限：有柱状图和折线图两者的缺陷。
用于发现各变量之间的关系。
适用：存在大量数据点，结果更精准，比如回归分析。
局限：数据量小的时候会比较混乱。
相似图表：1）气泡图。用气泡代替散点图的数值点，面积大小代表数值大小。
用来展示各类别占比，比如男女比例。
适用：了解数据的分布情况。
缺陷：分类过多，则扇形越小，无法展现图表。
相似图表：1）环形图。挖空的饼图，中间区域可以展现数据或者文本信息。