高维度数据可视化图表包括哪些

Ⅰ 数据分析之常见的数据可视化方法有哪些

【导读】现如今已然是大数据时代，许多企业的发展离不开数据分析。大数据可视化分为不同的类型：探索型和解释型。勘探类型帮助人们发现数据背后的故事，而解析数据方便给人们看。那么，在数据分析中，常见的数据可视化方法有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

时态

时态可视化是数据以线性的方式展示。最为关键的是时态数据可视化有一个起点和一个终点。时态可视化的一个例子可以是连接的散点图，显示诸如某些区域的温度信息。

多维

可以通过使用常用的多维方法来展示目前二维或高维度的数据。多维的展示使得效果更加多元化，满足企业的需求。

分层

分层方法用于呈现多组数据。这些数据可视化通常展示的是大群体里面的小群体。分层数据可视化的例子包括一个树形图，可以显示语言组。

网络

在网络中展示数据间的关系,它是一种常见的展示大数据量的方法。结构较为复杂。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“数据分析之常见的数据可视化方法有哪些?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

Ⅱ 数据可视化分类/表现形式

指标卡：直观展示具体数据和同环比情况；

计量图/仪表盘：直观显示数据完成的进度；

折线图：看数据的变动走势；

柱状图：直观展示对应的数据、可以对比多维度的数值；

（堆积柱状图）

条形图：可以理解成横向的柱状图；

双轴图：柱状图+折线图，这种图表大家都很经常用到；

饼图/环图：分析数据所占比例；

行政地图：有省份或者城市数据即可；

GIS地图：更精准的经纬度地图，需要有经纬度数据，可以精确到乡镇等小粒度的区域，参考链接： 经纬度可视化地图

漏斗图：路径、数据转化情况；

词云：即标签云，展示词频分布，率、；

矩形树图：分析不同维度数据的占比分布情

旭日图：表达清晰的层级和归属关系

旭日图（Sunburst Chart）是一种现代饼图，它超越传统的饼图和环图，能表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况。旭日图中，离远点越近表示级别越高，相邻两层中，是内层包含外层的关系。

平行坐标系

在 ECharts 中平行坐标系（parallel）是一种常用的可视化高维数据的图表。平行坐标系的具有良好的数学基础， 其射影几何解释和对偶特性使它很适合用于可视化数据分析。

例如以下数据中，每一行是一个‘数据项’，每一列属于一个‘维度’。（例如上面数据每一列的含义分别是：‘日期’,‘AQI指数’, ‘PM2.5’, ‘PM10’, ‘一氧化碳值’, ‘二氧化氮值’, ‘二氧化硫值’）。

平行坐标系适用于对这种多维数据进行可视化分析。每一个维度（每一列）对应一个坐标轴，每一个‘数据项’是一条线，贯穿多个坐标轴。在坐标轴上，可以进行数据选取等操作。

桑基图
桑基图（series[i]-sankey），也称桑基能量平衡图，具有特殊类型的流程图，它主要用来表示原材料、能量等如何从初始形式经过中间过程的加工、转化到达最终形式。以下是使用桑基图的一个实例，您可以参考它。

漏斗图
在 ECharts 系列中，漏斗图使用 series[i]-funnel 表示。漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析，通过漏斗各环节业务数据的比较，能够直观地发现和说明问题所在。

象形柱图：PictorialBar

B.技术的发展已导致数据的大爆炸。这反过来又促使数据展示方式的激增。一般来说，大多数据可视化分为2种不同的类型：探索型和解释型。勘探类型帮助人们发现数据背后的故事，而解析数据方便给人们看。

此外，有不同的方法可用于创建这2种类型。最常见的数据可视化方法包括：

Ⅲ 常用的数据可视化图表

目前有很多专业的后台数据分析公司提供打包的后台数据服务，但是当数据统计维度不多，不准备花费购买第三方服务的时候，怎样建立清晰直观又简单的数据可视化界面呢？

为了增加可观看性，就需要做到数据分类清晰、不同数据分类明了，每一个图表内容直观，能够一眼看出最想关注的。

根据工作中的经验，这里总结了常用的柱图、饼图、折线图在不同场景与需求下的使用。

一、柱状图。

柱状图使用场景一：柱状图适合表示某一个时间段内的数据，横坐标是时间，纵坐标是数值，如下图所示：

图中虚线为根据各种柱高计算出来的平均线，通过虚线可看到不同柱子对应的数据是高于平均值还是低于平均值。

在可视化表达上为了突出重点，可以把柱图之外的内容都用暗色调显示。

柱状图使用场景二：对某一种数据做细分展示

当统计的数据中有不同的数据分类，我们想看到不同时间段下的总数据及各分类数据分别为多少时，可以使用下图形式。

同一个柱图分为不同段，每一段用不同的颜色表示不同的类别。整个柱图的长度代表汇总数据的量，不同颜色的长度代表子分类数据的量。

通过整个柱子长度的起伏变化显示汇总数据近几个月的数据变化；通过子柱的起伏变化，看到该类别的数据近几个月的波动情况。

柱图使用场景三：两种数据做对比

当两个数据需要做对比时，可以用两种颜色分别表示不同的柱图，并排在一起，对于每个月的数据通过高度判断孰高孰低以及高或者低的程度。

二、折线图

折线图倾向于趋势变化，或者时间颗粒度比较小时采用。

1）折线图使用场景一：折线图与柱状图的结合使用

当我们要显示不同时间段下的金额与笔数时，即同一个横坐标维度对应两个纵坐标维度，柱状图与折线图结合使用，如下图所示。

折线图使用场景二：数据监控

如果是运维数据监控，防止数据超载，需要显示实时数据，且时间点精确到每一分时，这时候可采用折线图，且用大额数据图表，如下图所示。

三、饼图

饼图使用场景一：查看各个分类的占比

当我们数据更看重比重时，对具体金额没那么关注时，可以使用饼图，如下图所示：

饼图使用场景二：多种角度看数据占比

对同一组数据，从不同角度去查看其不同数据维度的占比，比如我们想看当月不同业务种类的营业额占比，也可以查看当月不同渠道下的营业额占比，时间维度可以是当日、当月、当年，如果我们想把上述都实现，但是不想占用太多的面积，可以使用按钮，切换不同的时间段与不同的统计维度。

以上介绍的是普通的数据展示图表的一些应用场景，可以满足大部分使用需求，具有一定的通用性，如果我们再做一些变通与组合，可以获得更加丰富的场景。

对于可视化数据，明确我们需要看到的主要内容，把数据维度列出来，确定自变量与因变量，找到适合的图形来表达。

Ⅳ 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。

Ⅳ 数据可视化常用的图有哪些，有什么特点

DataViz可视化数据分析软件中含有丰富的各种图表，可以帮助用户通过简单的拖拽就可以轻松的创建用于数据分析的图表，或者将多个图表组成图册来进行交互分析并进行大屏展示。

DataViz中图表联动可以实现对同一个数据集或不同数据集的图表的联动，通过图表联动可以让某个图表作为筛选器，点击其中某一个数据项，与其关联的图表将会筛选出所选项的数据内容，快速且直观展现数据分析结果。下面我们来介绍下DataViz中图表联动的几种方式。

●实现与指定的图表进行联动
图表联动可以设置指定的图表与当前图表进行联动，在图册编辑页中点击选择某个图表后，在选中图表的“内容设置”中，有一个“图表联动设置”的功能按钮。

DataViz中图表联动设置简单，业务人员只需要简单拖拽就可以实现可视化的图表联动分析，直观展现数据分析结果。帮助企业用户快速准确地洞悉数据背后隐藏的商业价值，让决策更“有据可依”。

Ⅵ 数据分析图表主要有哪些类型呢

补充几个我最近用的吧：

1、旭日图

旭日图是饼图的一种变形，相当于多个饼图的组合，它超越了传统的饼图和环图。通过旭日图，能够清晰地表达层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况。

在旭日图中，离原点越近，表示级别越高，越往外，表示级别越低，且分类越细。

能够做出旭日图的工具有很多，Excel也支持。我是用数钥分析云做的，如下图，鼠标点击扇形区域，相当于钻取效果，可以进一步看到更详细的数据，点击中心位置，可逐层返回最初状态。