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數據可視化分類/表現形式

B.技術的發展已導致數據的大爆炸。這反過來又促使數據展示方式的激增。一般來說，大多數據可視化分為2種不同的類型：探索型和解釋型。勘探類型幫助人們發現數據背后的故事，而解析數據方便給人們看。

數據可視化有哪些圖表類型?

①柱狀圖：用于做比較。柱狀圖是比較基礎的一種圖表，我們通過數據柱的高度來表現數據的多少，進而比較不同數據之間的差異。數據量的大小對比對于我們來說一目了然，一般來說，柱狀圖的橫軸是時間軸，縱軸是數據軸。

常用圖表類型：柱形圖（直方圖）、折線圖、餅圖、條形圖、雷達圖等，近年來比較酷炫的圖表有詞云、漏斗圖、數據地圖、瀑布圖。

折線圖 折線圖可能是常見的可視化方式了，它可以讓用戶很直觀地按照時間維度了解系統的情況。系統中每個單一或聚合的指標都會以一條折線在圖表中體現。

數據圖是用來展示和比較數據的一種可視化手段，常見的數據圖類型包括： 條形圖：用于比較不同類別或組之間的數據，通常橫軸表示類別或組，縱軸表示數據。 折線圖：用于顯示數據隨時間、類別或其他變量的變化趨勢。

相似圖表：1）堆積條形圖。比較同類別各變量和不同類別變量總和差異。2）百分比堆積條形圖。適合展示同類別的每個變量的比例。3）雙向柱狀圖。比較同類別的正反向數值差異。展示數據隨時間或有序類別的波動情況的趨勢變化。

數據可視化的圖表類型有折線圖、散點圖、曲線圖、柱狀圖、直方圖、雷達圖。還有一維、二維、三維圖。靜態圖，動態圖，等等。

數據可視化的三種類型

圖形可視化 在咱們規劃目標及數據時，使用有對應實際含義的圖形來結合呈現，會使數據圖表愈加生動的被展示，更便于用戶了解圖表要表達的主題。

如果我們的視野再開闊些，數據可視化從廣義上來說包含了三個分支：科學可視化(Scientific Visualization)，信息可視化(Information Visualization)和可視分析學(Visual Analytics)。

大數據可視化分為不同的類型：探索型和解釋型。勘探類型幫助人們發現數據背后的故事，而解析數據方便給人們看。

柱狀圖對分類數據很好，因為你可以很容易地看到基于柱的類別之間的區別(比如大小)；分類也很容易劃分和用顏色進行編碼。我們將會看到三種不同類型的柱狀圖：常規的，分組的，堆疊的。

數據可視化的圖表類型有折線圖、散點圖、曲線圖、柱狀圖、直方圖、雷達圖。還有一維、二維、三維圖。靜態圖，動態圖，等等。

數據可視化的方法有哪些?

1、多維 可以通過使用常用的多維方法來展示目前二維或高維度的數據。多維的展示使得效果更加多元化，滿足企業的需求。分層 分層方法用于呈現多組數據。這些數據可視化通常展示的是大群體里面的小群體。

2、顏色可視化 經過顏色的深淺來表達目標值的強弱和巨細，是數據可視化規劃的常用辦法，用戶一眼看上去便可全體的看出哪一部分目標的數據值更突出。

3、可以實現數據可視化的工具有：Excel、報表、BI 圖表的展現形式有：柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖、雷達圖、地圖、漏斗圖、儀表板圖、散點圖、桑基圖、詞云和矩形樹圖等各種各種圖形。

4、做成圖表樣式(用折線圖、柱形圖、面積圖等等)根究你想要的展示的維度選擇不同的圖表來展示。可以做成一個綜合性的數據可視化看板，在看板中將數據從多維度展示，也就是***種的綜合美觀版。

5、面積&尺寸可視化對同一類圖形（例如柱狀、圓環和蜘蛛圖等）的長度、高度或面積加以區別，來清晰的表達不同指標對應的指標值之間的對比。這種方法會讓瀏覽者對數據及其之間的對比一目了然。

數據可視化常用的五種方式及案例分析

顏色可視化 通過顏色的深淺來表達指標值的強弱和大小，是數據可視化設計的常用方法，用戶一眼看上去便可整體的看出哪一部分指標的數據值更突出。

顏色可視化 經過顏色的深淺來表達目標值的強弱和巨細，是數據可視化規劃的常用辦法，用戶一眼看上去便可全體的看出哪一部分目標的數據值更突出。

分層 分層方法用于呈現多組數據。這些數據可視化通常展示的是大群體里面的小群體。分層數據可視化的例子包括一個樹形圖，可以顯示語言組。

通過數據可視化將大量的數據集構成數據圖像，同時將數據的各個屬性值以多維數據的形式表示，可從不同的維度觀察數據，從而對數據進行更深入的觀察和分析。

數據可視化就是將數據分析的結果用圖表的形式展現出來。