编辑导语：我们在事情中常常会用到数据，如今为了越发利便的数据图表，一些企业回收数据可视化图表，建造数据可视化大屏；本文作者先容了数据可视化图表的利用 *** 以及更佳做法，我们一起来进修一下。

许多人在相识到详细的数据可视化图表之后，在建造数据可视化大屏进程傍边城市有一个共通的疑问，那就是

“我该怎么去利用这些图表，什么时候该用什么样的图表范例呢？”

针对这个问题，我给各人总结了数据可视化傍边常用图表范例的利用 *** ，差异的图表只有找到正确的利用 *** ，才气发挥其更大的用途。

一、5种大数据可视化图表的范例 1. 时间线性

假如数据可视化满意两个条件：它们是线性的而且是一维的，则它们属于时间种别；时间可视化凡是具有独立的行或互相重叠的行，并带有开始和竣事时间。

这类的数据图表，是我们在学校和事情场合都能识此外熟悉的图表，意味着我们在阅读它们时会更容易领略。

时态数据可视化的示例包罗：

散点图

极区图

时间序列

时间线

折线图

2. 分层的

属于条理布局类此外数据可视化是对较大组中的组举办排序的可视化，假如你需要显示信息集群，尤其是当它们从单个起点活动时，分层可视化结果最适合。

这些图的倒霉之处在于它们往往更巨大且难以阅读，这就是为什么最常常利用树形图的原因；由于其线性路径，因此最简朴。

分层数据可视化的示例包罗：

树形图

环图

向阳图

3. ***

数据集与其他数据集细密相连， *** 数据可视化显示了它们如安在 *** 中彼此关联；换句话说，无需冗长的表明就能说明数据集之间的干系。

*** 数据可视化的示例包罗：

矩阵图

节点链接图

词云

冲积图

4. 多维的

就像名称一样，多维数据可视化具有多个维度；这意味着在殽杂中总会有2个或更多变量来建设3D数据可视化。

由于存在很多并发的图层和数据集，这些范例的可视化往往是最活跃或引人注目标视觉；另一个加“？”这些视觉结果可以将大量数据解析为要害要点。

多维数据可视化的示例包罗：

散点图

饼状图

维恩图

会萃条形图

直方图

5. 地理空间

地理空间或空间数据可视化与现实糊口中的物理位置相关，将熟悉的舆图包围有差异的数据点。

这些范例的数据可视化凡是用于显示一段时间内的销售或收购，而且由于在政治勾当中的利用或在跨国公司中的市场渗透率显示而最为知名。

地理空间数据可视化的示例包罗：

流程图

密度图

制图

热图

二、17种最常见的图形范例利用 ***

数据和信息的泛起不可是选择任何数据可视化设计，而是要将数据与正确的信息可视化举办匹配，那么首先要答复5个要害问题：

我想相识我的数据集之间的什么干系？

我是否想相识数据的漫衍并寻找异常值？

我是要较量多个值照旧要随时间阐明单个值？

我是否有乐趣阐明数据会合的趋势？

这种可视化是我总体数据故事的重要构成部门吗？

思量到这些问题（以及想好你的谜底之后），我们将深入研究11种最常见的图形范例，相识他们的利用 *** ，你就可以将它们机动运用到数据可视化到达一个更好的结果，使你的数据故事绘声绘色。

1. 条形图

什么时候利用条形图可视化？

利用条形图的原因一般如下几种：

要较量同一种别中的两个或多个值；

想较量整个部门；

没有太多的小组（更好的小组少于10个）；

想相识多个相似数据集如何彼此关联；

在以下环境下，请勿利用条形图：

要可视化的数据范例，只有一个是与之关联的；

想可视化揭示持续性的数据；

条形图可视化的更佳做法：

假如利用条形图，请参考以下 *** 以到达更佳可视化结果：

始终利用一致的颜色和标签，以便你越发轻松地去识别数据之间的干系；

简化y轴标签的长度，而且不要健忘从0开始，这样就可以按顺序分列数据；

2. 折线图