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数据可视化的七个数据类型（数据可视化的七个数据类型是）
发布时间：2023-04-08 04:52:54
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创意岭 阅读：
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据可视化的七个数据类型的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、33种经典图表类型总结，轻松玩转数据可视化
随着时代的发展，越来越多的数据量堆积，然而这些密密麻麻的数据的可读性较差并且毫无重点，而数据可视化更加直观有意义，更能帮助数据更易被人们理解和接受。
因此运用恰当的图表实现数据可视化非常重要，本文归结图表的特点，汇总出一张思维导图，帮助大家更快地选择展现数据特点的图表类型。
接下来我将依次介绍常用图表类型，分析其适用场景和局限，从而帮助大家通过图表更加直观的传递所表达的信息。
展示多个分类的数据变化和同类别各变量之间的比较情况。
适用：对比分类数据。
局限：分类过多则无法展示数据特点。
相似图表：1）堆积柱状图。比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。
2）百分比堆积柱状图。适合展示同类别的每个变量的比例。
类似柱状图，只不过两根轴对调了一下。
适用：类别名称过长，将有大量空白位置标示每个类别的名称。
局限：分类过多则无法展示数据特点 。
相似图表：1）堆积条形图。比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。
2）百分比堆积条形图。适合展示同类别的每个变量的比例。
3）双向柱状图。比较同类别的正反向数值差异。
展示数据随时间或有序类别的波动情况的趋势变化。
适用：有序的类别，比如时间。
局限：无序的类别无法展示数据特点。
相似图表：1）面积图。用面积展示数值大小。展示数量随时间变化的趋势。
2）堆积面积图。同类别各变量和不同类别变量总和差异。
3）百分比堆积面积图。比较同类别的各个变量的比例差异。
结合柱状图和折线图在同一个图表展现数据。
适用：要同时展现两个项目数据的特点。
局限：有柱状图和折线图两者的缺陷。
用于发现各变量之间的关系。
适用：存在大量数据点，结果更精准，比如回归分析。
局限：数据量小的时候会比较混乱。
相似图表：1）气泡图。用气泡代替散点图的数值点，面积大小代表数值大小。
用来展示各类别占比，比如男女比例。
适用：了解数据的分布情况。
缺陷：分类过多，则扇形越小，无法展现图表。
相似图表：1）环形图。挖空的饼图，中间区域可以展现数据或者文本信息。
2）玫瑰饼图。对比不同类别的数值大小。
3）旭日图。展示父子层级的不同类别数据的占比。
用颜色的深浅来展示区域范围的数值大小。
适合：展现呈面状但属分散分布的数据，比如人口密度等。
局限：数据分布和地理区域大小的不对称。通常大量数据会集中在地理区域范围小的人口密集区，容易造成用户对数据的误解。
相似图表：1）气泡地图。用气泡大小展现数据量大小。
2）点状地图。用描点展现数据在区域的分布情况。
3）轨迹地图。展现运动轨迹。
以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示。
适合：可以直观清楚地看到页面上每一个区域的访客兴趣焦点。
局限：不适用于数值字段是汇总值，需要连续数值数据分布。
展现同一层级的不同分类的占比情况，还可以同一个分类下子级的占比情况，比如商品品类等。
适用：展示父子层级占比的树形数据。
缺陷：不适合展现不同层级的数据，比如组织架构图，每个分类不适合放在一起看占比情况。
突出显示一两个关键的数据结果，比如同比环比。
适合：展示最终结果和关键数据。
缺陷：没有分类对比，只展示单一数据。
展现文本信息，对出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出,比如用户画像的标签。
适合：在大量文本中提取关键词。
局限：不适用于数据太少或数据区分度不大的文本。
展现某个指标的完成情况。
适合：展示项目进度。
局限：只适合展现数据的累计情况，不适用于数据的分布特征等。
将多个分类的数据量映射到坐标轴上，对比某项目不同属性的特点。
适用：了解同类别的不同属性的综合情况，以及比较不同类别的相同属性差异。
局限：分类过多或变量过多，会比较混乱。
用梯形面积表示某个环节业务量与上一个环节之间的差异。
适用：有固定流程并且环节较多的分析，可以直观地显示转化率和流失率。
局限：无序的类别或者没有流程关系的变量。
采用绝对值与相对值结合的方式，展示各成分分布构成情况，比如各项生活开支的占比情况。
适合：展示数据的累计变化过程。
局限：各类别数据差别太大则难以比较。
一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，起始流量总和始终与结束流量总和保持平衡。比如能量流动等。
适合：用来表示数据的流向。
局限：不适用于边的起始流量和结束流量不同的场景。比如使用手机的品牌变化。
相似图表：1）和弦图。展现矩阵中数据间相互关系和流量变化。数据节点如果过多则不适用。
是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法。
适用：用来展示一组数据分散情况，特别用于对几个样本的比较。
局限：对于大数据量，反应的形状信息更加模糊。
二、数据可视化的方法有哪些？
数据可视化就是将数据分析的结果用图表的形式展现出来。
可以实现数据可视化的工具有：Excel、报表、BI
图表的展现形式有：柱状图、条形图、折线图、饼图、雷达图、地图、漏斗图、仪表板图、散点图、桑基图、词云和矩形树图等各种各种图形。
以下展示几张通过观远数据BI平台做的数据可视化大屏：
三、什么是数据可视化？
数据可视化指的是，通过商业智能BI以图形化手段为基础，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。数据可视化是商业智能BI数据分析的延伸，分析人员借助统计分析方法，将数据转化为信息，然后进行可视化展现。
数据可视化-派可数据商业智能BI
经过数据可视化处理后，复杂的数据分析报告就转化为了商业智能BI中简洁明了的可视化报表，让企业中财务、生产、运营、销售等不同部门不同职务的员工，都能通过数据可视化获取信息，促使企业更好地发展。
最后，分析人员还可以借助商业智能BI，分别制作PC、移动、大屏等不同终端的可视化报表，形成管理驾驶舱、业务分析、企业状况、核心指标、监控预警等不同风格、功能的数据可视化，让数据分析深入企业内核，以数据为核心驱动企业健康发展。
数据可视化工具
1、可视化工具的优点就是更加轻量化，可以通过模板完成简单图表的制作。可视化工具也可以细分为两种，一种是免费和收费并行，这种可视化工具一般会有水印、功能、导入导出等方面的限制，付费解锁全功能。
另一种就是开源的可视化工具，一般可以免费使用全部功能，也能制作复杂的数据可视化报表，但是通常需要编写代码来制作可视化图表，对使用者的IT技术要求比较高。
2、商业智能BI功能比较完善，有丰富的组件模板，是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析、数据可视化等组成的数据类技术解决方案。商业智能BI可以直连数据库，将不同来源数据储存到数据仓库，也拥有ETL和数据模型等数据处理能力，对数据以指标、标签的形式进行分类分级。
数据可视化-派可数据商业智能BI
在商业智能BI中，数据可视化能分别为PC、移动端、大屏制作可视化报表，只需拖拉拽就能完成数据可视化分析，制作可视化报表，还拥有详细的用户权限设置功能保护数据安全。
四、大数据的数据可视化是什么样的？
在大数据可视化这个概念没出现之前，其实人们对于数据可视化的应用便已经很广泛了，大到人口数据，小到学生成绩统计，都可通过可视化展现，探索其中规律。如今信息可以用多种方法来进行可视化，每种可视化方法都有着不同的侧重点。
数据的特性：
数据可视化，先要理解数据，再去掌握可视化的方法，这样才能实现高效的数据可视化。在设计时，你可能会遇到以下几种常见的数据类型：
量性：数据是可以计量的，所有的值都是数字
离散型：数字类数据可能在有限范围内取值。例如：办公室内员工的数目
持续性：数据可以测量，且在有限范围内，例如：年度降水量
范围性：数据可以根据编组和分类而分类，例如：产量、销售量
传统的数据可视化以各种通用图表组件为主，不能达到炫酷、震撼人心的视觉效果。优秀的数据可视化设计需要有炫酷的视觉效果，让可视化设计随时随地脱颖而出。这时用三维元素的添加制造出空间感可以大大的加大画面层次感，且可以多维度观察，每个角度可能会产生震撼的视觉体验。百闻不如一见，下图是图扑软件（Hightopo）做过的一些三维设计案例：
图注：图扑软件
有许多的大屏设计案例都会涉及二维和三维相融合，需要整体的考虑风格一致。风格一致可以从色调与元素使用样式来做到统一，没有违和感。
图注：图扑软件
图注：图扑软件
以上就是关于数据可视化的七个数据类型相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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