数据可视化中的常用图表类型
请列举五种常见的图表类型及相应的绘图函数
请列举五种常见的图表类型及相应的绘图函数要有效地传达数据，图表是一个有效的方法。
今天，图表可以用来显示任何资料，从统计术语到企业数据，从分析结果到课程表等。
在网页开发，报告写作或任何可视化工具中，图表一直是基本工具。
为了完成这一任务，您需要知道通常使用的常见类型的图表，以及如何使用绘图函数来表示这些数据。
本文将概述五种最常见的图表类型和相应的绘图函数，并详细解释如何使用它们来传达有用的信息。
第一种最常见的图表类型是折线图，它可帮助您比较两个或多个数据集之间的差异。
例如，如果您想了解某企业在未来几年内其收入是如何变化的，折线图可以帮助您作出此项比较。
折线图的绘图函数是 `plt.plot（）`，此函数使用您提供的数据点将折线连接起来，以便根据需要可视化数据。
第二种常见图表类型是饼图，它可以用来表示某个数据集中各部分的占比。
例如，如果您想了解某组人员中每个年龄段人数的比例，可以使用饼图可视化您所需的信息。
饼图的绘图函数 `plt.pie（）` 会对特定数据点绘制一个圆形图，以显示各种比例。
第三种常见图表类型是柱状图，它可以用来展示数据的分布情况，以及两个或多个数据集之间的比较。
例如，如果您想了解地区内某年每月的平均气温，可以使用柱状图清楚地展示出来。
柱状图的绘图函数是 `plt.bar（）`。
此函数将绘制出柱状图，以清楚地显示数据点之间的关系。
第四种常见图表类型是散点图，它可以用来描绘两个数据集之间的关系。
例如，如果您想知道某个组的学生的学习时间与得分之间的关系，可以使用散点图来查看。
散点图的绘图函数是 `plt.scatter （）`，它会使用提供的数据绘制散点图，以帮助您看到数据集之间的关系。
最后，第五种常见图表类型是直方图，它可以用来表示数据集中数据项的分布。
例如，如果您想了解某公司员工在不同薪资范围内的数量，可以使用直方图表示出来。
直方图的绘图函数是 `plt.hist （）`，它会使用提供的数据绘制直方图，以用来表示数据的分布情况。
常见的六种图表类型
常见的六种图表类型1、柱形图，又称长条图、柱状统计图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表。
作为我们最常用的图表之一，通常是为了表现数据大小的对比。
柱形图经久不衰，正是因为它的可读性与简洁性。
2、饼图，或称饼状图，是一个划分为几个扇形的圆形统计图表，用于描述数量、频率或百分比之间的相对关系。
在饼图中，每个扇区的弧长（以及圆心角和面积）大小为其所表示的数量的比例。
这些扇区合在一起刚好是一个完全的圆形。
3、环形图是由两个及两个以上大小不一的饼图叠在一起，挖去中间的部分所构成的图形，主要是为了区分或表明某种关系。
环形图与饼图类似，但又有区别。
环形图中间有一个“空洞”，每个样本用一个环来表示，样本中的每一部分数据用环中的一段表示。
因此环形图可显示多个样本各部分所占的相应比例，从而有利于构成的比较研究。
4、气泡图，即以气泡形状为主，绘制展示信息的图。
它可以直接做散状气泡，可以与坐标系结合，也可以在它们之间用各种连接线表达关系。
气泡图因为它外观简洁直观、可视化数据信息；种类多，应用领域广；帮助整理思维，启发思维和想象等优点，越来越受到职场人的追捧和学习。
5、对比图就是将两个或两个以上的主体，通过一张图来进行多维度同步分析的一种分析方法。
这种图形我们日常在分析不同产品型号、竞品分析、产品功能分析中常见。
6、甘特图又称为横道图、条状图，其通过条状图来显示项目，进度，和其他时间相关的系统进展。
该图表以提出者亨利·劳伦斯·甘特（Henry Laurence Gantt）先生的名字命名。
甘特图横轴是时间线，纵轴是项目名称。
可以看出每个项目需要多少时间，在所有项目中某个特定项目开始和结束的时间点，发现有多少项目正在同时进行、哪些项目快到期，明确项目紧急性，从而及时做出调整。
了解条形与饼
了解条形与饼条形图与饼图在数据可视化领域，条形图和饼图是两种常用的图表类型。
它们能够以直观的方式展示数据，帮助我们更好地理解和分析信息。
本文将对条形图和饼图进行介绍，并比较它们在不同情境下的适用性。
一、条形图条形图是由一系列矩形条纵向排列而成的图表。
每个矩形条的长度表示对应数据的大小。
条形图常用于比较不同类别或不同时间点之间的数据差异。
以下是条形图的一些特点和使用场景：1. 特点：- 条形图能够强调不同数据之间的关系和趋势。
- 可以同时展示多个数据集，方便比较。
- 可以显示具体数值，便于读者准确获取信息。
2. 使用场景：- 比较不同商品的销售量- 分析不同年份的收入变化- 对比不同地区的人口数量二、饼图饼图是以圆形为基础的图表，通过划分圆形的扇形区域来表示不同数据的占比。
每个扇形的角度大小代表数据所占比例的大小。
饼图常用于展示各个部分在整体中的相对比例。
以下是饼图的一些特点和使用场景：1. 特点：- 饼图能够直观地显示各个部分在整体中的比例关系。
- 可以突出某个部分相对于其他部分的重要性。
- 适合展示百分比数据，易于理解。
2. 使用场景：- 展示销售额在不同产品分类中的占比- 分析投资组合中各个资产类别的比例- 显示一个团队中各个成员的工作时间占比条形图和饼图的比较：虽然条形图和饼图都是常用的数据可视化工具，但它们在不同情境下有着不同的适用性。
1. 数据对比能力：条形图能够更直观地比较不同数据之间的差异，特别适合表示数据的绝对值大小；而饼图更适用于显示数据的相对比例。
2. 展现多个数据集：条形图适合同时展示多个数据集，可以将多个矩形条并列或堆叠在一起，便于对比分析不同数据的变化趋势；而饼图一般用于显示单个数据集内各部分的比例。
3. 突出重要信息：饼图通过突出某个扇形部分来强调特定数据的重要性，而条形图则没有明显的突出重点的方式。
总结：条形图和饼图是常见的数据可视化工具，它们各有适用的场景和特点。
Excel数据分析中常用的统计图表类型与应用场景
Excel数据分析中常用的统计图表类型与应用场景统计图表是Excel数据分析中非常重要的工具，通过可视化的方式将数据呈现出来，能够更加直观地理解和分析数据。
本文将介绍Excel 数据分析中常用的统计图表类型及其应用场景。
一、折线图(Line Chart)折线图用于显示数据随时间或其他连续变量而变化的趋势。
它适用于分析数据的趋势、周期性变化、季节性变化等。
例如，假设需要分析某公司每月销售额的变化情况，可以使用折线图将每个月的销售额数据进行可视化展示，以便更好地了解销售额的趋势。
二、柱状图(Column Chart)柱状图用于比较不同类别的数据之间的差异。
它适用于展示不同类别的数据在同一维度上的比较情况。
例如，某公司的销售额需要与竞争对手进行比较，可以使用柱状图将两家公司的销售额数据进行对比，以便更好地了解两家公司之间的销售情况。
三、饼图(Pie Chart)饼图用于显示不同类别的数据在整体中的占比情况。
它适用于展示数据的相对比例和比例的变化。
例如，某公司的市场份额需要与其他竞争对手进行比较，可以使用饼图将各家公司的市场份额进行可视化展示，以便更好地了解每家公司在整体市场中的占比情况。
四、散点图(Scatter Chart)散点图用于显示两个变量之间的关系。
它适用于寻找变量之间的相关性、观察异常值等。
例如，某公司想要了解广告投入与销售额的关系，可以使用散点图将广告投入和销售额的数据进行可视化展示，以便更好地观察二者之间的关系。
五、雷达图(Radar Chart)雷达图用于比较多个变量在同一维度上的表现。
它适用于展示多个变量之间的对比情况。
例如，某公司的产品需要与其他竞争对手的产品进行比较，可以使用雷达图将各个产品的性能指标进行可视化展示，以便更好地了解各个产品之间的差异。
六、箱线图(Box Plot)箱线图用于展示数据的分布情况，包括数据的中位数、四分位数、离群值等。
它适用于分析数据的集中趋势、离散程度等。
Excel中的数据可视化表类型有哪些
Excel中的数据可视化表类型有哪些在当今数字化的时代，数据无处不在。
而如何将大量复杂的数据以清晰、直观的方式呈现出来，以便更好地理解和分析，就成为了一项重要的任务。
Excel 作为一款广泛使用的电子表格软件，提供了多种数据可视化表类型，帮助我们有效地展示数据中的信息和趋势。
接下来，让我们一起了解一下 Excel 中常见的数据可视化表类型。
首先要提到的是柱状图。
柱状图是一种非常直观的图表类型，它通过垂直的柱子来表示不同类别数据的数值大小。
柱子的高度与数据的数值成正比，能够清晰地对比不同类别之间的差异。
例如，我们可以用柱状图来比较不同月份的销售额、不同产品的销量等。
在 Excel 中，我们可以轻松地创建柱状图，并根据需要进行各种样式和格式的设置，如柱子的颜色、宽度、间距等。
折线图也是 Excel 中常用的数据可视化表类型之一。
折线图适合展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。
通过将数据点连接成线条，我们可以清晰地看到数据的上升、下降或波动情况。
比如，我们可以用折线图来显示股票价格的走势、气温的变化等。
而且，折线图还可以同时展示多条折线，便于比较不同数据系列的趋势。
饼图则主要用于展示各部分数据在总体中所占的比例关系。
它将一个圆分割成不同的扇形，每个扇形的面积代表相应部分的比例。
饼图能够让我们一眼看出哪个部分占据的份额最大，哪个部分相对较小。
常用于展示市场份额、经费分配等数据。
但需要注意的是，当数据类别过多时，饼图可能会显得过于复杂，不易清晰地展示比例关系。
接下来是条形图。
条形图与柱状图类似，只是柱子变成了水平方向的条形。
它同样适用于比较不同类别的数据大小。
当类别名称较长时，条形图往往比柱状图更便于阅读和展示。
面积图结合了折线图和填充区域，它不仅能够显示数据的趋势，还能突出显示数据的总量。
通过填充折线下方的区域，面积图可以直观地展示数据的积累效果。
常用于展示销售额的增长情况、库存的变化等。
散点图用于展示两个变量之间的关系。
BI工程师招聘笔试题与参考答案(某大型国企)
招聘BI工程师笔试题与参考答案(某大型国企)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、在数据仓库环境中，维度表主要用于存储？A. 交易细节B. 物理测量值C. 描述性的属性D. 数量化的度量2、OLAP（联机分析处理）与OLTP（联机事务处理）的主要区别在于？A. OLAP面向操作人员，OLTP面向决策支持B. OLAP处理大量历史数据，OLTP处理当前数据C. OLAP需要实时响应，OLTP可以批量处理D. OLAP数据是详细的，OLTP数据是综合的3、在数据仓库中，以下哪个概念通常用于表示数据的粒度？A. 数据流B. 数据集C. 粒度D. 事实表4、以下哪个工具通常用于数据可视化？A. ExcelB. Python MatplotlibC. SQL Server Analysis Services (SSAS)D. MySQL5、以下哪个不是数据仓库的常见数据模型？A. 星型模型B. 雪花模型C. 矩阵模型D. 列式模型6、以下哪种技术不是用于数据清洗的方法？A. 填空处理B. 删除异常值C. 聚类分析D. 数据标准化7、以下哪个工具不属于商业智能（BI）工具的范畴？A、Microsoft ExcelB、TableauC、SQL ServerD、Oracle E-Business Suite8、在数据仓库中，以下哪种操作不属于数据仓库的ETL过程？A、数据提取（Extract）B、数据转换（Transform）C、数据清洗（Clean）D、数据加载（Load）9、BI（商业智能）工程师在数据仓库设计中，以下哪个概念用于描述从多个数据源提取数据后，将其转换成统一格式的过程？A. ETL（Extract, Transform, Load）B. ETL（Extract, Transform, Load）+ Data LakeC. Data LakehouseD. Data Virtualization二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些是商业智能（BI）工具常用的数据源类型？（）A. 关系型数据库B. 文件系统C. 云存储服务D. 数据仓库E. 实时数据流2、以下哪些是数据可视化中的常用图表类型？（）A. 折线图B. 饼图C. 柱状图D. 散点图E. 地图3、以下哪些工具或技术通常用于数据可视化？（）A. TableauB. Power BIC. ExcelD. SQL Server Reporting ServicesE. Python Matplotlib4、以下哪些是数据仓库设计中的关键概念？（）A. 星型模式B. 雪花模式C. ETL过程D. 数据质量E. 数据集成5、以下哪些技术是BI（商业智能）工程师在日常工作中可能会使用的？（）A. SQL（结构化查询语言）B. ETL（Extract, Transform, Load）工具C. TableauD. R语言E. Apache Hadoop6、以下哪些指标是衡量数据仓库性能的关键指标？（）A. 数据加载速度B. 查询响应时间C. 数据存储容量D. 数据更新频率E. 数据准确性7、以下哪些工具或技术通常用于BI（商业智能）项目的数据仓库层？A. MySQLB. Oracle DatabaseC. TableauD. HiveE. PostgreSQL8、在BI项目中，以下哪些是数据建模过程中的关键步骤？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据转换D. 数据存储E. 数据分析9、以下哪些工具通常被用于数据可视化？（）A. TableauB. Power BIC. ExcelD. Python的MatplotlibE. SQL三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、BI工程师的主要职责是进行数据清洗，不涉及数据分析。
数据可视化常用的数据分析图表总结
数据可视化常用的数据分析图表总结数据可视化是指通过图表、图形等可视化方式展示数据，以便更直观地理解数据的含义和趋势。
在数据分析过程中，常用的数据分析图表有许多种，每种图表都有其适合的场景和表达方式。
下面将对常用的数据分析图表进行总结，以便于读者更好地选择和使用。
1. 折线图（Line Chart）折线图是用连续的折线将数据点连接起来，以展示数据随时偶尔其他连续变量的变化趋势。
折线图适合于展示数据的趋势、周期性变化以及多个变量之间的关系。
2. 柱状图（Bar Chart）柱状图通过不同高度的矩形柱来表示数据的大小或者比较不同类别之间的差异。
柱状图适合于比较不同类别的数据，如不同产品的销售额、不同地区的人口数量等。
3. 饼图（Pie Chart）饼图将数据分成几个扇形区域，每一个扇形区域的角度表示该数据所占的比例。
饼图适合于展示数据的占比关系，如不同产品的市场份额、不同地区的销售比例等。
4. 散点图（Scatter Plot）散点图用点的位置表示两个变量之间的关系，可以用于发现变量之间的相关性或者离群值。
散点图适合于展示两个连续变量之间的关系，如身高与体重的关系、销售额与广告投入的关系等。
5. 箱线图（Box Plot）箱线图通过展示数据的分布情况，包括中位数、上下四分位数、异常值等，来匡助理解数据的整体特征。
箱线图适合于展示数据的分布情况和离群值的存在。
6. 面积图（Area Chart）面积图通过填充折线与坐标轴之间的区域来表示数据的大小或者比较不同类别之间的差异。
面积图适合于展示数据的积累变化趋势，如不同产品的销售额积累情况等。
7. 热力图（Heatmap）热力图通过不同颜色的方块来表示数据的大小或者密度，可以用于展示数据的分布情况和相关性。
热力图适合于展示大量数据的关联性和热点区域。
8. 散点矩阵图（Scatter Matrix）散点矩阵图是多个散点图的组合，可以同时展示多个变量之间的关系，匡助发现变量之间的模式和相关性。
数据可视化的7种方法
数据可视化的7种方法随着时代的变迁和科技的发展，数据在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
尤其是在企业、科研等领域，数据分析和可视化已经成为了一个不可或缺的过程。
在这里，笔者将会为大家介绍7种数据可视化的方法，希望能够对数据处理有所帮助。
一、折线图(Line Chart)折线图是一种用于展示数据趋势、变化的图表，是一种经典的可视化方法。
它将数据分布在坐标系中，通过连续的线条展示数据的变化趋势，便于观察数据变化的趋势。
折线图适合表达多个数据点之间的连续关系，常用于可视化股票、气温、气象等数据。
二、柱状图(Bar Chart)柱状图是一种用于比较不同组数据之间的差异的图表，可用于展示分类数据。
它通过以柱子的高度或者长度为基础，来反映数值的大小，非常适合在横向或纵向上比较数据之间的多样性，如销售额、用户数量等。
三、散点图(Scatter Plot)散点图是通过将两个变量之间的相关性表示在图表形式中，来向我们展示数据点之间的联系。
通常，该类型的图形通常用于表示两个不同的变量之间的相关性，如散点图可以帮助我们直接观察到两个变量之间的关系，比如销售额和广告费之间的关系。
四、面积图(Area Chart)面积图是一种展示数据分布在时间或其他连续轴上随时间而变化的图表类型。
它与折线图类似，不同之处在于面积图是通过填充数据线下部的区域来展示数据集中的趋势，更能够直观地将变化趋势展现出来。
面积图通常被用于展示累积数据量或总和的占比，比如市场份额占比、不同员工销售量等。
五、饼状图(Pie Chart)饼状图是一种常用的可视化图表，用于表示数据的分布。
它通常是通过将数据分成几个部分，以不同颜色呈现出来，通过扇形的大小、投影的大小等方式来可视化数据。
饼图适用于比例数据的展示，如不同部门的销售额贡献比、网站的流量来源占比等。
六、热力图(Heat Map)热力图是一种通过不同颜色来展示数据热度的图表类型。
通常热力图被用于显示在二维坐标系中的离散数据点的热度值，这些点的颜色和明暗程度代表了相关的数值信息。
数据分析（5）-数据可视化常用图表类型和使用场景
4、 柱 线 图
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。
5、 散 点 图
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：
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。
6、 饼 图
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：
11、 词 云
展现文本信息，对出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出,比如用户画像的标签。 适合：在大量文本中提取关键词。 局限：不适用于数据太少或数据区分度不大的文本。
12、 仪 表 盘
展现某个指标的完成情况。 适合：展示项目进度。 局限：只适合展现数据的累计情况，不适用于数据的分布特征等。
13、 雷 达 图
网络错误503请刷新页面重试持续报错请尝试更换浏览器或网络环境
数据分析（ 5） -数据可视化常用图表类型和使用场景
1、 柱 状 图
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：
堆积柱状图。比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积柱状图。适合展示同类别的每个变量的比例。
环形图。挖空的饼图，中间区域可以展现数据或者文本信息。 玫瑰饼图。对比不同类别的数值大小。 旭日图。展示父子层级的不同类别数据的占比。
7、 地 图
新版数据分析常用的20种图表
03
用于展示两个变量之间的关系和分布。
常用20种图表简介
1 2
饼图（Pie Chart）
用于展示分类数据的占比情况。
直方图（Histogram）
用于展示连续变量的分布情况。
3
箱线图（Box Plot）
用于展示一组数据的分布情况，包括中位数、四 分位数和异常值。
常用20种图表简介
热力图（Heat Map）
相关系数热力图
• 相关系数热力图：用于展示多个变量之间的相关系数，通过颜色的深浅来表示相关系数的值，可以直观地观察出哪些变量 之间存在较强的相关性。
对应分析图
• 对应分析图：用于展示两个分类变量之间的关系，通过将分 类变量的各个类别映射到二维平面上，可以观察出类别之间 的相似性和差异性。
06
序列类图表
柱状图是以垂直的柱形来展示数 据，而条形图则是以水平的条形
来展示数据。
在使用柱状图和条形图时，需要 注意选择合适的柱形或条形宽度 和颜色，以便更好地展示数据的
差异和比较。
瀑布图
瀑布图是一种特殊的柱状图，主 要用于展示数据从一个初始值到
最终值的变化过程。
瀑布图的优点在于可以直观地展 示数据的增减变化和累计效果， 适用于财务分析、销售分析等场
和分析。
漏斗图
流程分析
漏斗图主要用于分析具有流程性质的数据，如用户转化路径、销 售流程等，可以直观地展示各个环节的转化率和流失情况。
环节对比
通过对比不同环节的转化率，可以找出流程中的瓶颈和问题所在， 为优化流程提供数据支持。
可定制化
漏斗图通常支持定制化设置，如调整环节顺序、设置颜色、添加标 签等，以满足不同场景下的分析需求。
小提琴图
Excel表制作五种常用的数据可视化方法
Excel表制作五种常用的数据可视化方法数据可视化是通过图表、图形等形式将数据呈现出来，使数据更加直观、易于理解和分析的过程。
在Excel表中，我们可以利用丰富的功能和工具，轻松制作出各种各样的数据可视化效果。
本文将介绍五种常用的Excel数据可视化方法，并详细说明制作步骤和使用技巧。
一、柱形图柱形图是一种最常见的数据可视化图表类型，适合用于比较不同类别或不同时间段的数据。
以下是柱形图的制作步骤：1. 在Excel表格中选择需要呈现为柱形图的数据；2. 点击“插入”选项卡中的“柱形图”图标，在弹出的菜单中选择合适的柱形图样式；3. 将选定的数据范围显示在新建的图表中；4. 根据需要对柱形图进行进一步的美化和修改，如调整颜色、添加数据标签等。
二、折线图折线图适合用于显示数据随时间或条件的变化趋势，能够清晰地展示数据的波动情况。
以下是折线图的制作步骤：1. 选择需要制作折线图的数据；2. 点击“插入”选项卡中的“折线图”图标，选择适合的折线图类型；3. 选定的数据将显示在新建的折线图中；4. 可根据需要对折线图进行进一步的修改和设置，如调整线条样式、添加数据标签等。
三、饼图饼图能够直观地展示各个部分所占的比例关系，适合用于呈现不同类别占总体的比例情况。
以下是饼图的制作步骤：1. 在Excel表格中选择需要制作成饼图的数据；2. 点击“插入”选项卡中的“饼图”图标，选择合适的饼图样式；3. 选中的数据将会以饼图的形式显示在新建的图表中；4. 可根据需要对饼图进行进一步的设置和调整，如添加数据标签、调整颜色等。
四、散点图散点图能够直观地呈现两个变量之间的关系，适合用于观察数据的分布、相关性等。
以下是散点图的制作步骤：1. 选择要制作散点图的数据，确保数据包含两个变量；2. 点击“插入”选项卡中的“散点图”图标，选择合适的散点图类型；3. 选定的数据将会以散点图的形式显示在新建的图表中；4. 可根据需要对散点图进行进一步的美化和设置，如添加数据标签、调整坐标轴等。
数据可视化常用的数据分析图表总结
数据可视化常用的数据分析图表总结数据可视化是数据分析中非常重要的一环，它能够以直观、清晰的方式将数据呈现给用户，帮助用户更好地理解和分析数据。
在数据可视化中，常用的图表包括柱状图、折线图、饼图、散点图、雷达图、热力图等，它们各自有不同的适用场景和表达能力。
接下来，我将对常用的数据分析图表进行总结。
柱状图是最常见的一种数据可视化图表，它使用垂直的柱形来表示数据的大小，柱子的高度对应数据的数值大小。
柱状图适用于比较多个类别之间的数据差异，能够清楚地展示出数据的大小关系。
例如，我们可以使用柱状图来比较不同城市的人口数量，或者比较不同产品的销售额。
折线图是用线段表示数据随着时间或其他连续变量的变化趋势的图表。
折线图常用于展示数据的趋势、周期性和关联关系。
例如，我们可以使用折线图来展示一个月内某个城市的平均气温变化，或者展示一条产品线的销售额随时间的变化趋势。
饼图是一种常用的表示数据占比关系的图表，它将整体的数据分成不同的扇形区域，每个扇形区域的弧度大小对应数据的占比。
饼图适用于展示数据的组成部分或者比例关系。
例如，我们可以使用饼图来展示一个公司不同部门占据的总收入比例，或者展示一个班级中不同性别学生的比例关系。
散点图用于展示两个变量之间的关系，以点的位置来表示两个变量的取值。
散点图常用于发现数据之间的关联关系和异常值。
例如，我们可以使用散点图来展示身高和体重之间的关系，或者展示学生的考试成绩和学习时间之间的关系。
雷达图是一种以多边形图形表示多个变量的相对大小和关系的图表。
雷达图适用于展示多个变量在同一尺度上的表现，并能够直观地比较不同变量之间的差异。
例如，我们可以使用雷达图来展示一个运动员在不同技能项上的得分情况。
热力图是一种用色彩来表示数据分布和密度的图表，颜色的深浅对应数据的大小。
热力图适用于展示数据的分布情况和热点区域。
例如，我们可以使用热力图来展示城市的人口密度分布，或者展示一个网站上不同页面的访问热度。
数据可视化常用的数据分析图表总结
数据可视化常用的数据分析图表总结一图以蔽之：数据分析重要的不是你用什么图表，而是你的分析目的是什么？比如，你想要作比较分析，就要用柱图、雷达图等；你想要看数据分析的占比情况，就要用漏斗、饼图；想要看数据的趋势有线形图；想要看数据与数据之间的关系，有树状图……而每个分类里各个可视化图表的应用场景和优缺点也都是不尽相同的。
正好最近在做数据可视化的分析，就系统地将可视化图表做一个全面详细地介绍：一、比较类图表主要目的：在数据分析时对比各个值之间的差别1、多系列柱状图应用场景：用于对比多个维度的数值差别分析，不同的系列指标进行不同的对比区分评价：最常用的比较图表，但是不适合大数据集的对比2、堆积柱状图应用场景：用于显示单个项目与整体之间关系的数据分析，比较各个类别的每个数值所占总数值的大小评价：只能对比某个维度内的项目情况，只能纵向对比、无法横向对比3、对比柱状图应用场景：一个维度、两个指标的时候可以使用对比柱状图评价：更直观的看出对比差距，可以调整柱状图的大小，差别更加明显4、分区柱状图应用场景：并列展示不同维度下各个分类指标的柱形图，比如不同大区下不同品类的销售额和毛利对比评价：用于展示大数据集的数据分析，但是比较杂乱，建议添加颜色区分度5、雷达图应用场景：雷达图用以显示独立的数据系列之间，以及某个特定的系列与其他系列的整体之间的关系，必须拥有相同的指标评价：一般适合不同维度的比较分析，对比表达比较明显6、漏斗图应用场景：展示每一阶段的占比情况，提供转化率的数据分析评价：适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析，通过漏斗各环节业务数据的比较能够直观的发现和说明问题所在的环节，进而做出决策7、迷你图应用场景：用于多个维度、多个指标的数据对比分析，用大小和颜色表示指标的数据情况评价：没有具体数值的对比8、词云图应用场景：直观展示数据频率，对出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成“关键词云层”，从而过滤掉大量的文本信息评价：不适合展现数据太少的数据集，不适展现区分度不大的数据，即无重点关键词二、占比类图表目的：在数据分析时查看部分占总体的百分比1、玫瑰饼图应用场景：玫瑰图用来显示的是每一数值相对于总数值的大小。
大数据分析报告中常用地10种图表
大数据分析报告中常用地10种图表大数据分析报告中常用的10种图表1. 折线图折线图是最常见的数据可视化方式之一。
通过绘制数据点并将其连接，折线图能够清晰地展示数据的趋势和变化。
它通常用于表示时间序列数据，比如销售额随时间的变化或用户数量随时间的增长。
2. 柱状图柱状图以矩形的高度来表示各个类别的数据大小。
它适用于比较不同类别之间的数量差异，并能够清楚地显示最大和最小值。
柱状图常用于展示市场份额、销售额、用户数量等数据。
3. 饼图饼图使用扇形的划分来表示不同类别的数据占总体的比例。
它使得数据的比例关系一目了然，适用于展示不同部分之间的相对比例。
饼图常用于显示市场份额、用户分类比例等数据。
4. 散点图散点图用于展示两个变量之间的关系。
每个数据点代表一个观测结果，横轴和纵轴分别表示两个变量。
散点图能够帮助我们发现数据之间的模式、趋势和异常值。
5. 热力图热力图使用颜色的深浅来表示数据的密集程度。
它适用于大规模数据集的可视化，能够清晰地显示数据的分布情况。
热力图通常用于地理信息、气候数据等领域。
6. 雷达图雷达图以多边形的形式展示多个变量之间的相对大小。
每个变量对应一个坐标轴，变量的值决定了多边形边缘上的点的位置。
雷达图能够帮助我们比较不同变量之间的相对重要性，适用于多维度数据的分析。
7. 箱线图箱线图提供了一种快速了解数据分布情况的方式。
它展示了数据的最大值、最小值、中位数、上下四分位数等统计量，并能够显示异常值。
箱线图常用于比较不同组之间的数据分布情况。
8. 漏斗图漏斗图用于显示不同阶段之间的数据流动情况。
它通常用于分析销售、市场营销等流程中的转化率变化情况。
漏斗图能够帮助我们识别瓶颈和改善机会。
9. 树状图树状图是一种层次结构的可视化方式，用于展示数据的分类关系。
树状图的根节点表示总体，分支节点表示子类别，叶节点表示最终的数据。
树状图适用于组织结构、产品分类等场景。
10. 地理地图地理地图以地理空间为背景，将数据以点、线、面等形式展示在地图上。
数据可视化方法
数据可视化方法数据可视化是指利用图表、地图、仪表盘等视觉元素将数据转化为易于理解和分析的形式。
在当今信息爆炸的时代，数据可视化已经成为了数据分析领域中不可或缺的重要工具。
通过数据可视化，人们可以更直观地理解数据的含义，发现数据之间的关联，从而做出更明智的决策。
数据可视化的方法有很多种，下面我们将介绍几种常用的数据可视化方法。
1. 折线图。
折线图是用直线将各个数据点连接起来，形成一条或多条折线，用于展示数据随时间或其他变量的变化趋势。
折线图适用于展示数据的趋势和周期性变化，能够清晰地显示数据的波动规律，是分析时间序列数据的常用方法。
2. 柱状图。
柱状图是用矩形柱形表示数据的大小，柱形的高度代表数据的数值大小，适用于比较不同类别数据之间的差异。
柱状图简单直观，能够清晰地展示数据的大小关系，是数据分析中常用的图表类型。
3. 饼图。
饼图是用圆形将数据按比例划分成不同的扇区，每个扇区的角度大小代表数据的比例。
饼图适用于展示数据的占比关系，能够清晰地显示各个部分在整体中的比例，是用于展示数据构成的常用方法。
4. 散点图。
散点图是用坐标系上的点来表示两个变量之间的关系，适用于展示变量之间的相关性。
散点图能够直观地显示数据的分布情况和变量之间的关联程度，是用于发现数据之间关联关系的常用方法。
5. 热力图。
热力图是用颜色深浅来表示数据的大小，适用于展示数据在空间上的分布情况。
热力图能够直观地显示数据的密集程度和分布规律，是用于展示地理信息数据的常用方法。
除了上述几种常用的数据可视化方法外，还有许多其他类型的数据可视化方法，如箱线图、雷达图、气泡图等。
不同的数据可视化方法适用于不同类型的数据和分析目的，选择合适的数据可视化方法能够更好地展示数据的特点和规律。
总之，数据可视化是数据分析中的重要工具，通过合适的数据可视化方法，可以更直观地理解数据的含义，发现数据之间的关联，帮助人们做出更明智的决策。
希望本文介绍的数据可视化方法能够对您有所帮助。
数据可视化表达的呈现类型
数据可视化表达的呈现类型现如今，数据可视化已成为一种流行的数据表达方式，它能够以图表、图形等形式直观地展示数据的特征和趋势。
下面将介绍几种常见的数据可视化表达类型。
1. 饼图：饼图是一种常用的数据可视化方式，用于展示各个部分在整体中的比例关系。
通过不同的扇区大小和颜色，饼图能够直观地展示数据的分布情况。
例如，我们可以利用饼图展示某公司各部门的人数占比，从而更好地了解部门人员结构。
2. 柱状图：柱状图是一种常见的数据可视化方式，用于展示不同类别之间的比较关系。
通过不同高度或长度的柱子，柱状图能够清晰地展示数据的差异和趋势。
例如，我们可以利用柱状图展示各个城市的人口数量，从而更直观地比较不同城市之间的人口规模。
3. 折线图：折线图是一种常用的数据可视化方式，用于展示数据随时间变化的趋势。
通过连接数据点，折线图能够清晰地展示数据的变化规律。
例如，我们可以利用折线图展示某股票价格随时间的波动情况，从而更好地了解股票的走势。
4. 散点图：散点图是一种常见的数据可视化方式，用于展示两个变量之间的关系。
通过散点的位置和颜色，散点图能够直观地展示数据的相关性。
例如，我们可以利用散点图展示学生的身高和体重之间的关系，从而更好地了解身高和体重之间的趋势。
5. 热力图：热力图是一种常用的数据可视化方式，用于展示数据在空间上的分布情况。
通过不同颜色的方格，热力图能够直观地展示数据的密度和分布情况。
例如，我们可以利用热力图展示某城市各个区域的人口密度，从而更直观地了解城市的人口分布情况。
数据可视化是一种直观、简洁且易于理解的数据表达方式。
通过选择合适的图表类型，我们可以更好地展示和解读数据，从而为决策和分析提供有价值的依据。
希望以上介绍的几种数据可视化表达类型能够帮助读者更好地理解和应用数据可视化。
数据可视化的形式——图表
《电子商务数据分析》编写组
图7-9 树状结构类图
一、数据可视化图表类型
4．时间表述类图表
时间表述类图表只要以时间轴为中心加入文字数据即可，图7-10所示是一种时间表述类图模板。 从设计的角度来看，将主题融入图形设计，挑选重要事件点解读，可以使画面精美、加深理解力度。
《电子商务数据分析》编写组
图7-10 时间表述类图
《电子商务数据分析》编写组
图7-17 象征图释
《电子商务数据分析》编写组
《电子商务数据分析》编写组
《电子商务数据分析》编写组
数据结构与算法
➢ 1.1 算法的基本概念 ➢ 1.2 数据结构的基本概念 ➢ 1.3 线性表 ➢ 1.4 线性链表 ➢ 1.5 栈和队列 ➢ 1.6 树与二叉树 ➢ 1.7 查找 ➢ 1.8 排序
主要教学内容：
• 数据可视化图表类型 • 数据可视化图表制作技巧
《电子商务数据分析》编写组
一、数据可视化图表类型
1．关系流程类图表
通常用语言一时难以表述清楚的东西，若借助图形来说明，往往效果会好很多。如图7-7所 示，人们可以迅速找到表述亮点或事件的主干，让所要表达的主题和思路更加清晰。
《电子商务数据分析》编写组 图7-7 某在线平台业务关系流程辅助表述图
s.next= p.next=s
3．线性链表的删除运算
• 在链式存储结构下的线性表中删除指定的节点 • 在线性链表中删除数据域为 ai 的节点，其过程如下：
(1)在线性链表中查找包含 ai 的节点，将该节点的存储序号存放在指针变 量 q 中。 (2)把 ai 节点的前驱节点存储序号存放在指针变量 p 中，将 ai 节点的后继 节点存储序号存 放在指针变量 q 中。 (3)把数据域为 ai 的节点“回收”到栈。
数据可视化的三种方法
数据可视化的三种方法数据可视化是数据分析中非常重要的一步，它能够让我们更好地理解数据，从而做出更加准确的预测和决策。
为了实现更好的数据可视化效果，我们需要采用不同的方法，下面是三种比较常见的方法。
第一种方法：单变量图表单变量图表是最基本的图表类型，它通常用来展示一个变量的分布情况。
最常见的单变量图表类型是直方图和密度图。
直方图通常用于展示连续变量的分布情况。
它将数据分成一定数量的区间，然后将每个区间的频率表示为柱形的高度。
通过直方图，我们可以了解到数据的中心位置、偏离程度以及离散程度等信息。
密度图也是一种展示连续变量分布情况的图表。
与直方图不同的是，密度图使用的是曲线而不是柱形来展示数据分布情况。
曲线下方的面积表示该区间内数据的频率，从而提供了与直方图类似的信息。
单变量图表通常比较简单，适用于初步的数据探索和数据展示。
第二种方法：双变量图表双变量图表是用于展示两个变量之间的关系的图表类型。
最常见的双变量图表类型是散点图和线性回归图。
散点图用于展示两个连续型变量之间的关系，通常用于发现和表示两个变量之间的线性或非线性关系。
在散点图中，每个点代表了一个数据点，横坐标和纵坐标分别表示两个变量的数值。
线性回归图也是用于展示两个连续型变量之间的关系的图表类型。
它使用一条直线来表示两个变量之间的线性关系。
通过线性回归图，我们可以更好地了解两个变量相互之间的影响。
双变量图表可以让我们更好地了解两个变量之间的关系，并且可以对数据进行更深入的分析。
第三种方法：多变量图表多变量图表是用于展示三个或以上变量之间关系的图表类型。
最常见的多变量图表类型是散点矩阵和平行坐标。
散点矩阵用于展示三个或以上连续型变量之间的关系。
在散点矩阵中，每个格子展示了两个变量之间的关系，每个点代表一个数据点，我们可以通过颜色、形状和大小等方式添加更多的变量信息。
平行坐标图用于展示多个连续型变量之间的关系。
在平行坐标图中，每个变量都显示为独立的坐标轴，数据点则连接了所有坐标轴上的数值。
数据可视化常用的数据分析图表总结
数据可视化常用的数据分析图表总结数据可视化是将数据通过图表、图形等可视化方式展示出来，以便更直观地理解和分析数据的方法。
在数据分析过程中，常用的数据分析图表有很多种，每种图表都有其特定的使用场景和目的。
下面是对常用的数据分析图表进行总结和介绍。
1. 折线图（Line Chart）折线图用于展示数据随时间或其他连续变量变化的趋势。
横轴表示时间或连续变量，纵轴表示数值。
通过连接数据点形成的折线，可以清晰地显示出数据的变化趋势和趋势的变化速度。
折线图通常用于分析时间序列数据、对比不同组别的数据等。
2. 柱状图（Bar Chart）柱状图用于比较不同组别的数据或展示数据的分布情况。
横轴表示组别或类别，纵轴表示数值。
每个组别对应一个独立的柱子，柱子的高度表示数据的大小。
柱状图可以直观地比较不同组别之间的差异，也可以用于展示数据的分布情况。
3. 饼图（Pie Chart）饼图用于展示不同组别数据的占比情况。
饼图的整个圆表示总体，每个扇形区域表示一个组别，扇形区域的大小表示该组别所占的比例。
通过饼图可以清晰地看出各个组别的相对大小，以及各个组别之间的比例关系。
4. 散点图（Scatter Plot）散点图用于展示两个变量之间的关系。
横轴和纵轴分别表示两个变量，每个数据点对应于两个变量的取值。
通过散点图可以观察到两个变量之间的相关性、分布情况以及异常值等。
5. 箱线图（Box Plot）箱线图用于展示数据的分布情况和离群值。
箱线图由五个统计量组成：最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值。
箱体表示数据的中间50%范围，上下须表示数据的范围，离群值则是超出范围的数据点。
箱线图可以帮助我们了解数据的分布情况和异常值情况。
6. 面积图（Area Chart）面积图用于展示数据随时间或其他连续变量变化的趋势，并强调数据的累积效果。
面积图与折线图类似，但折线下方的区域被填充，用于表示数据的累积量。
面积图常用于展示时间序列数据的趋势和累积情况。
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数据可视化中的常用图表类型数据可视化是一种将数据呈现在图表、图形和图像中，以便将复杂的信息以视觉方式呈现给用户的技术。
当人们面对大量数据时，他们很难在短时间内理解和分析它们。
通过数据可视化，我们可以更轻松地理解数据，找到隐藏在数据背后的信息和洞见。
在数据可视化中，常见的图表类型有哪些呢？
1. 折线图
折线图是一种使用折线将数据点连接在一起，以便显示趋势和变化的图表类型。
它适用于显示时间序列数据和具有连续变量的数据。
例如，通过折线图，我们可以很容易地确定哪些月份销售额最高、最低，以及销售额的增长率。
2. 条形图
条形图是将数据排列成水平或垂直条形，并用条形的长度或高度表示数量。
它适用于表示分类数据和对比不同组或部分之间的数量差异。
例如，通过条形图，我们可以很容易地分析每个产品的销售量和市场份额，以及它们之间的关系。
3. 饼图
饼图是将数据分成几个部分，并用圆形的部分大小表示它们的百分比。
它适用于显示相对份额和比例，尤其是在数据中只有几
个部分的情况下。
例如，通过饼图，我们可以很容易地看出公司营收的来源和每个来源的占比。
4. 散点图
散点图是将两个变量的数据点用坐标轴来表示的图表类型。
它适用于显示变量之间的关系，例如两个变量之间的相关性或没有相关性。
例如，在散点图中，我们可以很容易地确定广告投资和销售量之间的关系。
5. 热力图
热力图是以色彩来表示数据密度和分布的图表类型。
它适用于显示大型数据集中的趋势和模式，并且可以在地图上显示地理位置数据。
例如，在热力图中，我们可以很容易地看出某个城市人口密度和房价之间的关系。
总之，随着数据量的增加和数据获取方式的改变，数据可视化变得越来越重要。
熟练掌握以上常用的图表类型可以帮助我们更好地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。