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33種經典圖表類型總結,輕松玩轉數據可視化

缺陷：分類過多，則扇形越小，無法展現圖表。相似圖表：1）環形圖。挖空的餅圖，中間區域可以展現數據或者文本信息。2）玫瑰餅圖。對比不同類別的數值大小。3）旭日圖。展示父子層級的不同類別數據的占比。

做完數據分析后,用什么可視化工具展示分析結果

Powerpoint 所謂的Powerpoint，其實就是經常所說的PPT。作為微軟老大哥經典的軟件工具，其商務場合出現的頻次無人能及。而我身邊很多數據分析師的朋友，其可視化的比較終結果，通常都是用PPT來進行呈現的。

統計數據可視化：用于對統計數據進行展示、分析，一般都是以數據庫表的形式提供，常見的有 HighCharts、ECharts、GChart.js 、FineBI等等。

Tableau 它是比較流行的數據可視化工具之一。它使用戶能夠處理大量用于不同領域的數據集，例如，人工智能，商業智能，機器學習等。Tableau協助數據導入和元數據管理。

數據可視化分析的幾種展現形式?

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(Data Visualization)是涉及信息技術、自然科學、統計分析、圖形學、交互、地理信息等多種學科交叉領域，通過將非數字的信息進行可視化以表現抽象或復雜的概念和信息的技術。簡單的說，這種技術將數據以圖表的方式呈現，用以傳遞信息。

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。

數據可視化的三種類型有： 折線圖：折線圖是一種比較常用的數據可視化方式，它可以用來表示一個變量隨時間的變化情況。在折線圖中，類別數據沿水平軸均勻分布，所有值數據沿垂直軸均勻分布。

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。

如何將數據分析結果進行可視化展現

這種關注點從屬性數據到關系型數據的轉變，顯著影響著我們如何收集數據，如何尋找參考項，和對這些信息的分析方法。

數據可視化指的是，通過商業智能BI以圖形化手段為基礎，將復雜、抽象和難以理解的數據用圖表進行表達，清晰有效地傳達信息。

使用直方圖真得能清晰地呈現出各個組的頻率之間的相對差別。組的使用(離散化)真正地幫助我們看到了“更加宏觀的圖形”，然而當我們使用所有沒有離散組的數據點時，將對可視化可能造成許多干擾，使得看清真正發生了什么變得困難。

首先輸入數據，點擊插入菜單，在圖表命令組找到柱形圖命令，插入柱形圖。按下alt鍵調整圖表大小，并使圖表自動吸附網格線。發現圖表中有兩個系列，四組數據。在其中一個系列上右鍵單擊，點擊更改系列圖表類型。

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。

常見的數據分析可視化圖表有哪些?

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。

柱狀圖使用場景一：柱狀圖適合表示某一個時間段內的數據，橫坐標是時間，縱坐標是數值，如下圖所示：圖中虛線為根據各種柱高計算出來的平均線，通過虛線可看到不同柱子對應的數據是高于平均值還是低于平均值。

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。

簡單講下。文字類、數字類、多媒體、折線圖、柱狀圖、餅圖、雷達圖、河流圖、散點圖、思維導圖、地圖、3D類等等，主要有這幾大類型，細分的話就更多了。迪賽智慧數的圖表很豐富，有130多個呢。

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。