文章目录

常用图形说明
- 折线图
- 柱形图
- 条形图
- 堆积图
- 直方图
- 箱型图
- 饼图
- 散点图
- 气泡图
- 误差棒图
- 雷达图
- 统计地图
- 3D图表
选择正确的数据可视化图表
- 基于比较关系可选择的图表
- 基于分布关系可选择的图表
- 基于构成关系可选择的图表
- 基于联系关系可选择的图表

图表是数据可视化最基础的应用，它表示图形化的数据，通常以所用的图形符号命名，例如使用圆形符号的饼图，使用线条符号的折线图等。下面介绍一些常见的图表。

常用图形说明

折线图

折线图是将数据标注点，并通过直线将这些点按某种顺序连接而成的图表，它以折线的方式形象地反应事物沿某个维度的变化趋势，能够清晰地展示数据增删的趋势、速率、规律及峰值等特征。折线图一般将时间序列作为x轴的数据，将时间序列对应的数值作为y值。适用于反应具有固定时间间隔的数据变化趋势的场景，例如：股票分析。

柱形图

柱形图是由一个系列宽度相等的纵向矩形条组成的图表，它利用矩形条的高度表示数值，以此反映不同分类数据之间的差异。柱形图一般将分类作为x轴的数据，将各分类对应的值作为y轴的数据，适用于中小规模数据集的各分类之间比较的场景。

条形图

条形图是横置的柱形图，由一系列高度相等、长短不一的横向矩形条组成。与柱形图相比，条形图更适用于矩形条数量较多的长河，但一般建议矩形条的数量不超过30个。

堆积图

堆积图分为堆积面积图、堆积柱形图和堆积条形图。其中堆积面积图是由若干折线与折线或水平坐标轴之间的填充区域组成的图表，他的最大区域是一个代表所有数据总和的整体，堆积的各区域代表各组数据，用于反映整体与部分的关系；堆积柱形图和堆积条形图是由若干个以颜色或线条填充、高度不一的纵向矩形条或横向矩形条堆叠而成的图表，用于反映每个构成部分在总体中的比重。

直方图

直方图又称质量分布图，是由一系列高低不等的纵向矩形条或线段组成的图表，反映数据的分布和波动情况，直方图通常将连续型数据分隔成若干个不重叠的值范围分段，以此作为x轴的数据，将每个范围分段中统计的值频率作为y轴数据，适用于了解产品质量的分布规律。

箱型图

箱型图又称盒形图、箱线图。主要用于反映一组或多组数据的对称性、分布程度等信息，因形状如箱子而得名。箱型图能够识别异常值、判断偏态与尾重、比较数据形状，适用于品质管理的场景。

饼图

主要用于显示数据中各项大小与各项总和的比例。饼图中的圆与扇形分别代表整体与部分，可以形象地展示数据整体与各项数据的关系，适用于快速了解整体数据中各项数据分配情况的场景。

散点图

主要用于判断两变量之间是否存在某种关联，或者总结数据点的分布模式。散点图中数据点的分布情况可以体现变量之间相关性。常用于：股票回报率等

气泡图

气泡图一般使用两个变量标注气泡在坐标系中的位置，使用第三个标量标注气泡的面积，适用于分类数据对比、多变量相关性等情况

误差棒图

误差棒图是使用误差棒标明被测量数据的不确定大小的图标，用于表示测量数据中客观存在的测量偏差(标准差或标准误差)。误差棒图中误差棒是以被测量数据的平均值为中点，在表示测量值大小的方向上画出一条线段，线段长度的一半为不确定度

雷达图

常用于企业经营状况的评价和财务分析。

统计地图

以地图为背景，适用于比较人口、资源、产量等在各地区的分布情况。

3D图表

三维坐标系中呈现数据的图标，适用于金融、气象、地里、建筑、交通等场景。

那么如何选择呢？就需要下面的四种关系进行比较

选择正确的数据可视化图表

基于比较关系可选择的图表

基于分布关系可选择的图表

基于构成关系可选择的图表

基于联系关系可选择的图表

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