高維度數據可視化圖表包括哪些

Ⅰ 數據分析之常見的數據可視化方法有哪些

【導讀】現如今已然是大數據時代，許多企業的發展離不開數據分析。大數據可視化分為不同的類型：探索型和解釋型。勘探類型幫助人們發現數據背後的故事，而解析數據方便給人們看。那麼，在數據分析中，常見的數據可視化方法有哪些呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

時態

時態可視化是數據以線性的方式展示。最為關鍵的是時態數據可視化有一個起點和一個終點。時態可視化的一個例子可以是連接的散點圖，顯示諸如某些區域的溫度信息。

多維

可以通過使用常用的多維方法來展示目前二維或高維度的數據。多維的展示使得效果更加多元化，滿足企業的需求。

分層

分層方法用於呈現多組數據。這些數據可視化通常展示的是大群體裡面的小群體。分層數據可視化的例子包括一個樹形圖，可以顯示語言組。

網路

在網路中展示數據間的關系,它是一種常見的展示大數據量的方法。結構較為復雜。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據分析之常見的數據可視化方法有哪些?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

Ⅱ 數據可視化分類/表現形式

指標卡：直觀展示具體數據和同環比情況；

計量圖/儀表盤：直觀顯示數據完成的進度；

折線圖：看數據的變動走勢；

柱狀圖：直觀展示對應的數據、可以對比多維度的數值；

（堆積柱狀圖）

條形圖：可以理解成橫向的柱狀圖；

雙軸圖：柱狀圖+折線圖，這種圖表大家都很經常用到；

餅圖/環圖：分析數據所佔比例；

行政地圖：有省份或者城市數據即可；

GIS地圖：更精準的經緯度地圖，需要有經緯度數據，可以精確到鄉鎮等小粒度的區域，參考鏈接： 經緯度可視化地圖

漏斗圖：路徑、數據轉化情況；

詞雲：即標簽雲，展示詞頻分布，率、；

矩形樹圖：分析不同維度數據的佔比分布情

旭日圖：表達清晰的層級和歸屬關系

旭日圖（Sunburst Chart）是一種現代餅圖，它超越傳統的餅圖和環圖，能表達清晰的層級和歸屬關系，以父子層次結構來顯示數據構成情況。旭日圖中，離遠點越近表示級別越高，相鄰兩層中，是內層包含外層的關系。

平行坐標系

在 ECharts 中平行坐標系（parallel）是一種常用的可視化高維數據的圖表。平行坐標系的具有良好的數學基礎， 其射影幾何解釋和對偶特性使它很適合用於可視化數據分析。

例如以下數據中，每一行是一個『數據項』，每一列屬於一個『維度』。（例如上面數據每一列的含義分別是：『日期』,『AQI指數』, 『PM2.5』, 『PM10』, 『一氧化碳值』, 『二氧化氮值』, 『二氧化硫值』）。

平行坐標系適用於對這種多維數據進行可視化分析。每一個維度（每一列）對應一個坐標軸，每一個『數據項』是一條線，貫穿多個坐標軸。在坐標軸上，可以進行數據選取等操作。

桑基圖
桑基圖（series[i]-sankey），也稱桑基能量平衡圖，具有特殊類型的流程圖，它主要用來表示原材料、能量等如何從初始形式經過中間過程的加工、轉化到達最終形式。以下是使用桑基圖的一個實例，您可以參考它。

漏斗圖
在 ECharts 系列中，漏斗圖使用 series[i]-funnel 表示。漏斗圖適用於業務流程比較規范、周期長、環節多的流程分析，通過漏斗各環節業務數據的比較，能夠直觀地發現和說明問題所在。

象形柱圖：PictorialBar

B.技術的發展已導致數據的大爆炸。這反過來又促使數據展示方式的激增。一般來說，大多數據可視化分為2種不同的類型：探索型和解釋型。勘探類型幫助人們發現數據背後的故事，而解析數據方便給人們看。

此外，有不同的方法可用於創建這2種類型。最常見的數據可視化方法包括：

Ⅲ 常用的數據可視化圖表

目前有很多專業的後台數據分析公司提供打包的後台數據服務，但是當數據統計維度不多，不準備花費購買第三方服務的時候，怎樣建立清晰直觀又簡單的數據可視化界面呢？

為了增加可觀看性，就需要做到數據分類清晰、不同數據分類明了，每一個圖表內容直觀，能夠一眼看出最想關注的。

根據工作中的經驗，這里總結了常用的柱圖、餅圖、折線圖在不同場景與需求下的使用。

一、柱狀圖。

柱狀圖使用場景一：柱狀圖適合表示某一個時間段內的數據，橫坐標是時間，縱坐標是數值，如下圖所示：

圖中虛線為根據各種柱高計算出來的平均線，通過虛線可看到不同柱子對應的數據是高於平均值還是低於平均值。

在可視化表達上為了突出重點，可以把柱圖之外的內容都用暗色調顯示。

柱狀圖使用場景二：對某一種數據做細分展示

當統計的數據中有不同的數據分類，我們想看到不同時間段下的總數據及各分類數據分別為多少時，可以使用下圖形式。

同一個柱圖分為不同段，每一段用不同的顏色表示不同的類別。整個柱圖的長度代表匯總數據的量，不同顏色的長度代表子分類數據的量。

通過整個柱子長度的起伏變化顯示匯總數據近幾個月的數據變化；通過子柱的起伏變化，看到該類別的數據近幾個月的波動情況。

柱圖使用場景三：兩種數據做對比

當兩個數據需要做對比時，可以用兩種顏色分別表示不同的柱圖，並排在一起，對於每個月的數據通過高度判斷孰高孰低以及高或者低的程度。

二、折線圖

折線圖傾向於趨勢變化，或者時間顆粒度比較小時採用。

1）折線圖使用場景一：折線圖與柱狀圖的結合使用

當我們要顯示不同時間段下的金額與筆數時，即同一個橫坐標維度對應兩個縱坐標維度，柱狀圖與折線圖結合使用，如下圖所示。

折線圖使用場景二：數據監控

如果是運維數據監控，防止數據超載，需要顯示實時數據，且時間點精確到每一分時，這時候可採用折線圖，且用大額數據圖表，如下圖所示。

三、餅圖

餅圖使用場景一：查看各個分類的佔比

當我們數據更看重比重時，對具體金額沒那麼關注時，可以使用餅圖，如下圖所示：

餅圖使用場景二：多種角度看數據佔比

對同一組數據，從不同角度去查看其不同數據維度的佔比，比如我們想看當月不同業務種類的營業額佔比，也可以查看當月不同渠道下的營業額佔比，時間維度可以是當日、當月、當年，如果我們想把上述都實現，但是不想佔用太多的面積，可以使用按鈕，切換不同的時間段與不同的統計維度。

以上介紹的是普通的數據展示圖表的一些應用場景，可以滿足大部分使用需求，具有一定的通用性，如果我們再做一些變通與組合，可以獲得更加豐富的場景。

對於可視化數據，明確我們需要看到的主要內容，把數據維度列出來，確定自變數與因變數，找到適合的圖形來表達。

Ⅳ 常見的數據分析可視化圖表有哪些

①柱狀圖：用於做比較。

柱狀圖是最基礎的一種圖表，我們通過數據柱的高度來表現數據的多少，進而比較不同數據之間的差異。數據量的大小對比對於我們來說一目瞭然，一般來說，柱狀圖的橫軸是時間軸，縱軸是數據軸。

②折線圖：用於看數據變化的趨勢。

折線圖一般可以基於時間維度看數據量的變化趨勢，發現整體走向和單體突出數據，如圖4-2所示。比如通過折線圖可以看出全年的新增用戶變化情況，找出數據變化的高點和低點，而柱狀圖則用來對比不同高點之間的變化，進而找原因。

③餅狀圖：用於看各部分的佔比。

餅狀圖和柱狀圖在應用上有一定的重合。餅狀圖的應用重點在於發現單體因素在整體因素中的佔比，但如果用多個單體因素做餅狀圖，可能導致數據特徵不明顯。

④散點圖：用於二維數據的比較。

散點圖可以用於三維數據的表現，也可以用於二維數據的比較。一般我們將數據大的維度作為縱軸，更有利於展示結果。

⑤氣泡圖：用於用戶三維數據的比較。

氣泡圖是對散點圖的升級，可通過散點圖中點的不同大小來表現第三維數據。

⑥雷達圖：用於四維以上數據的對比。

雷達圖可以應用於多維度數據的對比。雷達圖一方面可以對比出不同群組用戶的特徵，另一方面可以總結不同用戶的特徵。

Ⅳ 數據可視化常用的圖有哪些，有什麼特點

DataViz可視化數據分析軟體中含有豐富的各種圖表，可以幫助用戶通過簡單的拖拽就可以輕松的創建用於數據分析的圖表，或者將多個圖表組成圖冊來進行交互分析並進行大屏展示。

DataViz中圖表聯動可以實現對同一個數據集或不同數據集的圖表的聯動，通過圖表聯動可以讓某個圖表作為篩選器，點擊其中某一個數據項，與其關聯的圖表將會篩選出所選項的數據內容，快速且直觀展現數據分析結果。下面我們來介紹下DataViz中圖表聯動的幾種方式。

●實現與指定的圖表進行聯動
圖表聯動可以設置指定的圖表與當前圖表進行聯動，在圖冊編輯頁中點擊選擇某個圖表後，在選中圖表的「內容設置」中，有一個「圖表聯動設置」的功能按鈕。

DataViz中圖表聯動設置簡單，業務人員只需要簡單拖拽就可以實現可視化的圖表聯動分析，直觀展現數據分析結果。幫助企業用戶快速准確地洞悉數據背後隱藏的商業價值，讓決策更「有據可依」。

Ⅵ 數據分析圖表主要有哪些類型呢

補充幾個我最近用的吧：

1、旭日圖

旭日圖是餅圖的一種變形，相當於多個餅圖的組合，它超越了傳統的餅圖和環圖。通過旭日圖，能夠清晰地表達層級和歸屬關系，以父子層次結構來顯示數據構成情況。

在旭日圖中，離原點越近，表示級別越高，越往外，表示級別越低，且分類越細。

能夠做出旭日圖的工具有很多，Excel也支持。我是用數鑰分析雲做的，如下圖，滑鼠點擊扇形區域，相當於鑽取效果，可以進一步看到更詳細的數據，點擊中心位置，可逐層返回最初狀態。