⑴ 哪三大类图表可以用来反映数据的变化趋势
1.柱状图
适用场景：适用场合是二维数据集(每个数据点包括两个值x和y)，但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。
优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。
劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
延伸图表：堆积柱状图、百分比堆积柱状图。不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。
2.条形图
适用场景：显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用。
优势：每个条都清晰表示数据，直观。
延伸图表：堆积条形图、百分比堆积条形图。
3.折线图
适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。
优势：容易反应出数据变化的趋势。
⑵ 数据统计图有哪些
数据统计图的类型有很多种，包括但不限于以下几种：
一、
数据统计图的类型有：条形图、折线图、饼图、散点图、雷达图等。此外，还有一些其他图表类型如箱线图、热力图等也常被用于数据展示和分析。下面进行详细解释。
二、详细解释各类数据统计图的特点及用途：
条形图（Bar Chart）：条形图主要用于展示不同类别的数据对比情况。通过条形的长度或高度来直观反映数据的差异，适用于较小规模的数据集分析。在展示不同时间点的数据对比或分类数据时，条形图具有很高的可读性。
折线图（Line Chart）：折线图主要用于表示随时间变化的数据趋势。通过线段连接各个数据点，能够清晰地看出数据的增减变化趋势。折线图适用于展示时间序列数据或连续观察的数据变化。
饼图（Pie Chart）：饼图用于展示数据的比例分布。通过将整个圆分割成若干部分来代表不同类别的数据比例，可以直观地看出各部分在整体中的占比情况。饼图适用于展示有限分类数据的比例分布。
散点图（Scatter Plot）：散点图用于展示两个变量之间的关系。通过绘制每个数据点的坐标位置，可以观察变量之间的相关性或分布状态。散点图适用于探索性数据分析，特别是在研究两个变量之间的潜在关系时非常有用。
雷达图（Radar Chart 或 Spider Chart）：雷达图是一种展示多个变量的图表类型。通过将多个变量的数据以辐射状的方式展示，可以直观地看出各个变量在不同对象上的表现情况。雷达图适用于展示多维数据的对比分析。此外，像箱线图用于展示数据的分布和离散程度，热力图则通过颜色的深浅表示数据的大小和密度等，也常用于数据统计和可视化分析。