大数据可视化之基础图表

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(2)饼图
• 饼图只有一个数据序 列。
• 首先表现的是序列与 总体的关系，然后才 是序列之间的对比。
• 要绘制的数值没有负 值、要绘制的数值几 乎没有零值。
• 类别数目无限制
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饼图的应用建议
• 饼图一边建议进行排序。 • 饼图的颜色一般建议有一定规
律，例如渐变色。
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• 一般可以查看关键节点， 例如具有影响力的人物。
• 显示出关系的程度。 • 显示出关系的方向等。
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（9）平行坐标图
• 平行坐标图针对多维或者高元的信 息展示克服传统的笛卡尔直角坐标 系容易耗尽空间、 难以表达三维以 上数据的问题。
• 平行坐标图将高维数据的各个变量 用一系列相互平行的坐标轴表示， 变量值对应轴上位置。
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堆积面积图
• 堆积图区域不透明。 • 非堆积（基线）图区域透明
（60%），上边线为实线。 • 最好不超过5片区域。
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（6）雷达图
• 雷达图（Radar Chart），又可 称为戴布拉图、蜘蛛网图 （Spider Chart），将多项指标画 在一个圆形的图标上，从而了解 指标情况及变动情况。
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每页显示一日信息的叫日历。
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每页显示一个月信息的叫月历
Ø
每页显示全年信息的叫年历。
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（15）漏斗图
漏斗图形如漏斗，一般分层设计， 可以根据各层之间的变化情况进 行分析，发现该层次的问题，予 以改进。
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谢谢！
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• 为了反映变化趋势和各个变量间相 互关系，往往将描述不同变量的各 点连接成折线。所以平行坐标图的 实质是将m维欧式空间的一个点 Xi(xi1,xi2,...,xim) 映射到二维平面 上的一条曲线。
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（10）仪表盘
• 仪表盘一般与钟表类似有 圆形基础信息。
• 根据数据的性质划分出不 同颜色。
• 散点图将序列显示为一组点。值由 点在图表中的位置表示。
• 类别由图表中的不同标记表示。 • 散点图通常用于比较跨类别的聚合
数据。
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（5）面积图
• 面积图强调数量随时间而变化的程 度，也可用于引起人们对总值趋势 的注意。
• 例如，表示随时间而变化的利润的 数据可以绘制在面积图中以强调总 利润。
• 柱状图(bar chart)，是一种 以长方形的长度为变量的表 达图形的统计报告图。
• 由一系列高度不等的纵向条 纹表示数据分布的情况，用 来比较两个或以上的价值 （不同时间或者不同条件）。
• 只有一个变量。
• 通常利用于较小的数据集分 析。
• 在表征高度时使用柱状图。
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横向条形图
• 可以理解为柱状图的旋转了 90度。
• 但是例如表征长度时一般用 横向条形图。
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直方图
• 直方图是一种统计图形。 • 需要注意的是，直方图和柱状
图之间的差别在于长方形之间 没有空隙。
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多维度条形图
• 簇状条形图 • 堆积条形图 • 百分比堆积条形图
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大数据可视化常用图表
李正海
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目录
（1）柱状图 （2）饼图 （3）折线图 （4）散点图 （5）面积图
（6）雷达图 （7）地图 （8）关系图 （9）平行坐标图 （10）仪表盘
（11）热力图 （12）K线图 （13）气泡图 （14）时间类 （15）漏斗图
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(1)柱状图
• 如果把每日的K线图放在一张纸上， 就能得到日K线图，同样也可画出周 K线图、月K线图。
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（13）气泡图
• 气泡图与散点图相似， 不同之处在于：气泡图 允许在图表中额外加入 一个表示大小的变量进 行对比。
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பைடு நூலகம்21
（14）时间类
时间类图表也是应用较为广泛的 图表。一般按周分布。
• 一般雷达图示为多维度的。 • 指标一般不建议超过8个。 • 也可以采用一组雷达图显示信息。
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（7）地图
• 地图基于数据的地理信息， 通常有区域性以及位置性 两种。
• 地图的使用中往往根据地 域的级别进行划分，从而 实现钻取功能。
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（8）关系图
• 关系图显示出节点与节点 之间的连接关系。
• 指标值用指针形式展示， 落在相应的区域中。
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（11）热力图
• 热力图采用特殊高亮的 形式显示出高密度、高 数值等焦点区域，从而 引导阅读者的视觉访问。
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（12）K线图
• K线图形态可分为反转形态、整理形 态及缺口和趋向线等。K线图因其细 腻独到的标画方式而被引入到股市 及期货市场。股市及期货市场中的K 线图的画法包含四个数据，即开盘 价、最高价、最低价、收盘价，所 有的k线都是围绕这四个数据展开， 反映大势的状况和价格信息。
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复合饼图
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（3）折线图
• 折线图可以显示随时间（根据 常用比例设置）而变化的连续 数据，因此非常适用于显示在 相等时间间隔下数据的趋势。
• 在折线图中，类别数据沿水平 轴均匀分布，所有值数据沿垂 直轴均匀分布。
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（4）散点图
• 用两组数据构成多个坐标点，考察 坐标点的分布，判断两变量之间是 否存在某种关联或总结坐标点的分 布模式。