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数据可视化分类/表现形式

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。

数据可视化有哪些图表类型?

①柱状图：用于做比较。柱状图是比较基础的一种图表，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。

常用图表类型：柱形图（直方图）、折线图、饼图、条形图、雷达图等，近年来比较酷炫的图表有词云、漏斗图、数据地图、瀑布图。

折线图 折线图可能是常见的可视化方式了，它可以让用户很直观地按照时间维度了解系统的情况。系统中每个单一或聚合的指标都会以一条折线在图表中体现。

数据图是用来展示和比较数据的一种可视化手段，常见的数据图类型包括： 条形图：用于比较不同类别或组之间的数据，通常横轴表示类别或组，纵轴表示数据。 折线图：用于显示数据随时间、类别或其他变量的变化趋势。

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。

数据可视化的图表类型有折线图、散点图、曲线图、柱状图、直方图、雷达图。还有一维、二维、三维图。静态图，动态图，等等。

数据可视化的三种类型

图形可视化 在咱们规划目标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结合呈现，会使数据图表愈加生动的被展示，更便于用户了解图表要表达的主题。

如果我们的视野再开阔些，数据可视化从广义上来说包含了三个分支：科学可视化(Scientific Visualization)，信息可视化(Information Visualization)和可视分析学(Visual Analytics)。

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。

柱状图对分类数据很好，因为你可以很容易地看到基于柱的类别之间的区别(比如大小)；分类也很容易划分和用颜色进行编码。我们将会看到三种不同类型的柱状图：常规的，分组的，堆叠的。

数据可视化的图表类型有折线图、散点图、曲线图、柱状图、直方图、雷达图。还有一维、二维、三维图。静态图，动态图，等等。

数据可视化的方法有哪些?

1、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。

2、颜色可视化 经过颜色的深浅来表达目标值的强弱和巨细，是数据可视化规划的常用办法，用户一眼看上去便可全体的看出哪一部分目标的数据值更突出。

3、可以实现数据可视化的工具有：Excel、报表、BI 图表的展现形式有：柱状图、条形图、折线图、饼图、雷达图、地图、漏斗图、仪表板图、散点图、桑基图、词云和矩形树图等各种各种图形。

4、做成图表样式(用折线图、柱形图、面积图等等)根究你想要的展示的维度选择不同的图表来展示。可以做成一个综合性的数据可视化看板，在看板中将数据从多维度展示，也就是***种的综合美观版。

5、面积&尺寸可视化对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。

数据可视化常用的五种方式及案例分析

颜色可视化 通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。

颜色可视化 经过颜色的深浅来表达目标值的强弱和巨细，是数据可视化规划的常用办法，用户一眼看上去便可全体的看出哪一部分目标的数据值更突出。

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。

通过数据可视化将大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。

数据可视化就是将数据分析的结果用图表的形式展现出来。