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数据可视化分类/表现形式

数据可视化分类/表现形式

作者: YOYO做设计 | 来源:发表于2018-03-30 14:22 被阅读0次

    指标卡:直观展示具体数据和同环比情况;

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    计量图/仪表盘:直观显示数据完成的进度;

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    折线图:看数据的变动走势;

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    柱状图:直观展示对应的数据、可以对比多维度的数值;

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    (堆积柱状图)

    条形图:可以理解成横向的柱状图;

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    双轴图:柱状图+折线图,这种图表大家都很经常用到;

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    饼图/环图:分析数据所占比例;

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    行政地图:有省份或者城市数据即可;

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    GIS地图:更精准的经纬度地图,需要有经纬度数据,可以精确到乡镇等小粒度的区域,参考链接:经纬度可视化地图

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    漏斗图:路径、数据转化情况;

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    词云:即标签云,展示词频分布,率、;

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    矩形树图:分析不同维度数据的占比分布情

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    作者:小草莓
    链接:https://www.zhihu.com/question/26685414/answer/113122938
    来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

    旭日图:表达清晰的层级和归属关系

    旭日图(Sunburst Chart)是一种现代饼图,它超越传统的饼图和环图,能表达清晰的层级和归属关系,以父子层次结构来显示数据构成情况。旭日图中,离远点越近表示级别越高,相邻两层中,是内层包含外层的关系。

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    平行坐标系

    在 ECharts 中平行坐标系(parallel)是一种常用的可视化高维数据的图表。平行坐标系的具有良好的数学基础, 其射影几何解释和对偶特性使它很适合用于可视化数据分析。

    例如以下数据中,每一行是一个『数据项』,每一列属于一个『维度』。(例如上面数据每一列的含义分别是:『日期』,『AQI指数』, 『PM2.5』, 『PM10』, 『一氧化碳值』, 『二氧化氮值』, 『二氧化硫值』)。

    平行坐标系适用于对这种多维数据进行可视化分析。每一个维度(每一列)对应一个坐标轴,每一个『数据项』是一条线,贯穿多个坐标轴。在坐标轴上,可以进行数据选取等操作。


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    桑基图
    桑基图(series[i]-sankey),也称桑基能量平衡图,具有特殊类型的流程图,它主要用来表示原材料、能量等如何从初始形式经过中间过程的加工、转化到达最终形式。以下是使用桑基图的一个实例,您可以参考它。

    ECharts桑基图

    漏斗图
    在 ECharts 系列中,漏斗图使用 series[i]-funnel 表示。漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析,通过漏斗各环节业务数据的比较,能够直观地发现和说明问题所在。

    ECharts漏斗图

    象形柱图:PictorialBar

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    B.技术的发展已导致数据的大爆炸。这反过来又促使数据展示方式的激增。一般来说,大多数据可视化分为2种不同的类型:探索型和解释型。勘探类型帮助人们发现数据背后的故事,而解析数据方便给人们看。

    此外,有不同的方法可用于创建这2种类型。最常见的数据可视化方法包括:

    • 2D区域-此方法使用的地理空间数据可视化技术,往往涉及到事物特定表面上的位置。2D区域的数据可视化的例子包括点分布图,可以显示诸如在一定区域内犯罪情况。
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    • 时态-时态可视化是数据以线性的方式展示。最为关键的是时态数据可视化有一个起点和一个终点。时态可视化的一个例子可以是连接的散点图,显示诸如某些区域的温度信息。
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    • 多维-可以通过使用常用的多维方法来展示目前2维或高维度的数据。多维可视化的一个例子可能是一个饼图,它可以显示诸如政府开支。
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    • 分层-分层方法用于呈现多组数据。这些数据可视化通常展示的是大群体里面的小群体。分层数据可视化的例子包括一个树形图,可以显示语言组。
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    • 网络-在网络中展示数据间的关系,它是一种常见的展示大数据量的方法。
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