1. 单数据项统计

在h2o中统一概述为特征图、总览图、分布图、范围图

通过对多种数据类型的测试，总结为特征图，其实是为了统计不同特征项的占比情况

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特征项分为以下几类：

特征图针对数字型、枚举型、字符串型都要展示出来。其中针对枚举型，在统计的时候，需要将枚举做一下转换，数据集中第一个枚举值为0值，剩下的都为其它。

总览图其实就是分位图，以箱线图(box)的形式展示，统计指标为min,q1,q2,q3,max。

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总览图只针对数字型的进行展示，其它数据类型不展示。四分位的统计一般有两种算法N+1和N-1两种，我不知道我们会选哪一种。

其实就是直方图，统计不同区间（间隔）内，数据的分布情况：

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因为它统计的是不同区间内的数据分布，所以x轴的区间分布是连续的，这是与普通柱状图最大的不同，分布图也只针对数字型的列进行展示

范围图跟上面的分布图类似，不过在h2o中，将y轴展示为数据取值，x轴展示为统计数量：

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范围图只统计枚举型的数据项，从图中可以看出，label列不是连续的。

我们系统中，要做到，所有的图表，在某个位置，比如右上角，有一个查看数据的图标，点击之后，可以查看图表数据明细。

2. 特征值总览统计图

针对特征项的整理统计，我们提供两个统计图，分别是热力图和散点图矩阵

热力图本身比我们要展示的下图要复杂的多，我们这里只展示特征项之间的相关性。

因为热力图统计的项需要是数字型的，所以我们在展示热力图的特征项选择时，也只能展示特征项为数字型的特征。

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热力图展示的是所有特征项之间的相关性，因为自己跟自己肯定是最相关的，所以斜对角线一定是最大值。

展示热力图之前，用户需要配置的参数有：

同样是展示特征项之间关系的一种图形，可以直观的看到哪些特征与标签项最为关联：

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用户需要配置的参数有：

如果对角线子图选择密度曲线的话，展示图形如下图：

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如果non-identity关系图选择为reg的话，展示如下：

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在分析自定义统计图可以怎么设计之前，先分析seaborn中各种类型图形，分别支持什么样的参数，以决定我们在界面中，可以展示哪些。

图形类型	类型	x取值	y取值	分类列（标签列）	多图分类列	kind	堆叠	其它
factorplot	表格图	✔	✔	✔	✔	{point, bar, count, box, violin, strip}	✘	{size,aspect,orient,palette等}
lmplot	表格图	✔	✔	✔	✔	✘	✘	{size,aspect,palette,markers等}
jointplot	表格图	✔	✔	✘	✘	{scatter,reg,resid,kde,hex }	✘	{ size,aspect,space,color等}
stripplot	分类图	✔	✔	✔	✘	✘	✔	{jitter,linewidth,palette,dodge ,size,marker,edgecolor,alpha等}
swarmplot	分类图	✔	✔	✔	✘	✘	✔	{color,palette,dodge,orient, size,edgecolor,linewidth等}
boxplot	分类图	✔	✔	✔	✘	✘	✔	{order,palette,dodge,orient, size,linewidth等}
violinplot	分类图	✔	✔	✔	✘	✘	✔	{order,palette,dodge,orient,inner, width,linewidth,split,scale等}
lvplot	分类图	✔	✔	✔	✘	✘	✔	{order,palette,dodge,orient, width,linewidth等}
pointplot	分类图	✔	✔	✔	✘	✘	✔	{order,palette,dodge,orient,join,estimator, markers,linestyles,width,linewidth等}
barplot	分类图	✔	✔	✔	✘	✘	✔	{order,palette,dodge,orient,estimator, color,width,linewidth等}
countplot	分类图	✔	✔	✔	✘	✘	✔	{order,palette,dodge,orient, color,facecolor,edgecolor等}
distplot	分布图	✔	✘	✘	✘	✘	✘	{hist,kde,rug,fit,color,vertical等}
kdeplot	分布图	✔	✔	✘	✘	✘	✘	{shade,cbar,color,vertical等}
regplot	回归图	✔	✔	✘	✘	✘	✘	{color,marker,x_jitter,x_estimator ,order,ci等}
heatmap	矩阵图	✘	✘	✘	✘	✘	✘	{annot,vmin,vmax,cmap,center, fmt,cbar,square等}

分析上面的表格，基本我们可以看到不同类型的表格需要不同的参数，但是可以划为几个大类。所以针对自定义数据统计，我打算分下面几个步骤：

首先需要选择图表类型，不同的图表类型，下面的参数设置要有区分。
x列：基本都需要选择，除了heatmap
y列：针对表格图都需要选择，针对分类图，不是必选项
标签列：对应seaborn中的hue，也就是按哪一列分类统计，不是必选项
多图分类列：只有factorplot和lmplot是可选的，单选下拉框
kind图类型：针对factorplot可以下拉选择{point, bar, count, box, violin, strip}；针对jointplot可以下拉选择scatter,reg,resid,kde,hex
堆叠：即一次画多个图，针对分类统计图有效，单选下拉框，可选项为{point, bar, count, box, violin, strip}
其它自定义参数：我感觉可以一个textarea输入框搞定，随便用户输入