第三节 数据可视化分类

1、概念

数据可视化——将文本类的数据转换为可视化形式，通过图表或图像等可视化形式展现数据的规律，以此来评估数据重要性的一种数字化手段。

2、数据可视化的作用

瞬息有序分类、排序、组合和显示。

1、这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量，应用图像图表呈现发展趋势及关联性。

2、快速轻松地提取数据中的含义，节约时间成本。

3、对数据结果进行分析和讨论，从中发现数据的共同契合点，在现有的数据中挖掘出潜在内容，从而做出适合企业自身发展的有效决策，而不是根据以往自身对市场的分析判断来制定决策。

4、数据响应及时，实时呈现。

数据可视化不仅仅是“可视”，还有可交流、可互动的特点，三维数据可视化可增加交互的反馈效果，操作自然连贯，还能增强重点信息或者整体画面的表现力，吸引关注力，增加印象。

3、数据可视化的分类

（1）指标卡：直观展示具体数据和同环比情况；

（2）计量图/仪表盘：直观显示数据完成的进度；

（3）折线图：看数据的变动走势；

  用直线段将各数据点连接起来而组成的图形,以折线方式显示数据的变化趋势

（4）柱状图：直观展示对应的数据、可以对比多维度的数值；

是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况，用来比较两个或以上的价值(不同时间或者不同条件)，只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。柱状图亦可横向排列，或用多维方式表达。

（5）堆积柱状图

     它可以形象得展示一个大分类包含的每个小分类的数据，以及各个小分类的占比，显示的是单个项目与整体之间的关系。

（6）条形图：可以理解成横向的柱状图；

    是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。

（7）双轴图：柱状图+折线图，这种图表大家都很经常用到；

（8）饼图/环图：分析数据所占比例；

     以饼状图形显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例,也被称作扇形统计图。

（9）行政地图：有省份或者城市数据即可；

a.面积地图

每块区域颜色的深浅可以表明数量的大小。若当你想对比“华北”与“华东”的情况或是数值是否与地域面积大小有关时推荐选择面积地图。

b.气泡地图

    用气泡大小和颜色深浅两个指标来衡量数据的大小。若当你想着重展示地域数据而不考虑地理位置及面积时应选择气泡地图。

c.标签云地图

用图形标签和区域名称颜色的深浅展示数据。当你想着重看区域名称的时候建议选择标签云地图。

（10）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。

（11）漏斗图：路径、数据转化情况；

（12）词云：即标签云，展示词频分布，率、；

（13）矩形树图：用于描述考察对象之间数据指标的相对占比关系。

（14）旭日图：表达清晰的层级和归属关系

           为太阳图，是一种圆环镶接图。旭日图中每个级别的数据通过1个圆环表示，离原点越近代表圆环级别越高，最内层的圆表示层次结构的顶级，然后一层一层去看数据的占比情况。越往外，级别越低，且分类越细。

（15）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。

平行坐标系的每个坐标轴，很可能有不同的数据范围，这一点很容易造成读者误解。作图时，最好显著标明每一根轴上的最小值、最大值。

16.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。

17.象形柱图：PictorialBar

    属于柱状图的一种, 其特色特点在于图形表达能力强,比传统的柱状图更具有视觉效果。

18.2D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。

2D地图由飞线、散点、区域热力层、地图提示框、十段线和标记组成。