數據可視化常見的圖形類型有哪些？一看就懂

2022-03-2622:05:49已關閉評論

數據可視化類型簡介

數據可視化是指數據的圖形化表示，為決策者提供基于事實的分析，因為文本數據可能無法揭示識別數據所需的模式或趨勢；基于可視化，它被分為6種不同的類型，即時態（數據是線性和一維的）、層次型（它可視化更大組中的有序組）、網絡型（涉及數據集與數據集連接的可視化）、多維型（時態類型的對比）、地理空間型（涉及地理空間或空間地圖）和雜項

什么是數據可視化

數據可視化（Data visualization）是一種將原始格式的數據描繪出來以揭示其含義的方法。隨著大數據的出現，有必要建立一種有意義的方式來展示數據，這樣數據量就不會變得勢不可擋。描述數據的部分可以用于各種目的，例如發現數據中的趨勢/共性/模式，為機器學習建立模型，或用于聚合等簡單操作。

Hadoop、數據科學、統計和；其他

不同類型的數據可視化

數據可視化大致分為6種類型。盡管數據可視化領域在不斷增長，但如果類別的數量增加，也就不足為奇了。

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時態：這些可視化類型的數據應該同時滿足兩個條件：所表示的數據應該是線性的，并且應該是一維的。這些可視化類型通過可能重疊的線表示，這些線有一個共同的開始和結束數據點
散點圖	使用點表示數據點。當今世界最常見的是在探索性數據分析期間進行機器學習
餅圖	這種類型的可視化包括圓形圖形，其中弧長表示大小
極區圖	與餅圖一樣，極區圖是一個圓形圖，只是扇形角的長度相等，從中心延伸的距離表示大小
直線圖	與散點圖一樣，數據由點表示，除了用線連接以保持連續性之外
時間表	通過這種方式，我們按照時間順序顯示數據點列表
時間序列序列	在時間序列中，我們以數據中時間戳的時間順序在二維圖中表示數據的大小
層次化：這些類型的可視化描述了一個更大的群體中的有序群體。在簡單的語言中，這些可視化背后的主要直覺是，如果簇的流動從一個點開始，那么簇可以被顯示
樹形圖	在樹形圖中，層次流以樹的形式表示，顧名思義。這種表述的幾個術語是： –根節點：起始點。 –子節點：上面有一個父節點 –葉節點：不再有子節點
環圖/日暴圖	樹形圖中的樹表示將轉換為徑向基。這種類型有助于以簡潔的大小呈現樹。最里面的圓是根節點。子節點的面積表示數據的百分比
TreeMap	樹以緊密排列的矩形表示。面積表示包含的數量
圓形包裝	與樹形圖類似，它使用圓形填充而不是矩形
網絡：這些類型的可視化將數據集連接到數據集。這些可視化描述了這些數據集在網絡中如何相互關聯
矩陣圖	這種可視化被廣泛用于發現不同變量之間的聯系。例如，相關圖
沖積圖	這是一種流程圖，其中網絡流量的變化按用戶所需的時間間隔表示	&nbsp；
單詞云	這通常用于表示文本數據。單詞緊密排列，文本的大小表示單詞的頻率	&nbsp；
節點鏈接圖	在這里，節點被表示為點，節點之間的連接被顯示
多維：與時間類型的可視化不同，這些類型可以有多個維度。在這種情況下，我們可以使用2個或更多功能通過并發層創建三維可視化。這將使用戶能夠通過破壞大量無用數據來呈現關鍵要點
散點圖	在多維數據中，我們選擇任意兩個特征，然后將它們繪制在二維散點圖中。通過這樣做，我們將得到ⁿC₂=n（n-1）/2圖
堆疊條形圖	表示段彼此重疊。它可以是一個100%堆疊條形圖，其中分離以%表示，也可以是一個簡單的堆疊條形圖，表示實際大小
平行坐標圖	在這種表示法中，繪制了一個背景，并繪制了n條平行線（對于n維數據）
地理空間：這些可視化通過與地圖（可能是地理空間或空間地圖）交叉，與現實生活中的物理位置相關。這些形象化背后的直覺是創造一個整體的績效觀
流程圖	信息或對象從一個位置移動到另一個位置，箭頭的大小表示數量
Choropleth地圖	地理空間地圖根據特定的數據變量著色
Cartogram	這種類型的表示使用主題變量進行映射。這些地圖歪曲現實來呈現信息。這意味著在特定變量上，貼圖被放大了。例如，左側的圖像是扭曲為蜂巢結構的空間地圖。 &nbsp
熱圖	這些與地理空間類型中的Choropleth非常相似，但也可用于地理空間以外的區域
雜項：這些可視化不能在一個特別大的群體中推廣。因此，我們沒有為單個類型形成較小的組，而是將其分組為其他類型。以下是幾個例子：
開盤高點低點收盤圖	這類圖通常用于股票價格表示。上升趨勢稱為看漲，下降趨勢稱為看跌
卡吉圖	通常情況下，資產的需求和供應用該圖表表示