数据分析可视化图表（数据分析可视化图表有哪些）

本文目录一览：

• 1、分析数据应用图表进行可视化时,如何判断使用哪些图表
• 2、三种常见的数据可视化图表
• 3、数据可视化之常见12种图表类型分析
• 4、知识点丨60种数据可视化图表简介系列(6)
• 5、数据可视化分析都需要哪些图表?分别有什么优势?
• 6、数据分析和机器学习的11个高级可视化图表介绍

分析数据应用图表进行可视化时,如何判断使用哪些图表

1、在选择合适的图表类型时，需要根据具体的数据特点和分析目的来判断。比如，折线图适用于展现数据随时间变化的趋势；柱状图适用于比较不同类别的数据；饼图适用于展示各个部分占整体的比例；词云则适用于展现文本数据的关键词分布。

2、柱形图 显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况，主要使用颜色进行类型区分。XY轴的二维空间体现。柱形图适合用来显示在连续间隔或特定时间段内的数据分布，有助于估计数值集中位置、上下限值以及确定是否存在差距或异常值；也可粗略显示概率分布。主要用于比较各组数据之间的差别或数据变化情况。

3、数据可视化的关键在于选择合适的图表类型以有效地传达信息。图表的实用性永远是第一位。基础图表包括饼图、柱状图、指标图、条形图、折线图和明细表，它们适用于展示构成、比较、趋势、分布及联系等五种相关关系。衍生图表则为不同数据关系提供了丰富的表达方式。

4、①柱状图：用于做比较。柱状图是最基础的一种图表，我们通过数据柱的高度来表现数据的多少，进而比较不同数据之间的差异。数据量的大小对比对于我们来说一目了然，一般来说，柱状图的横轴是时间轴，纵轴是数据轴。②折线图：用于看数据变化的趋势。

三种常见的数据可视化图表

1、数据可视化通常有三种主要的表现形式：静态图表、动态图表和交互式图表。 静态图表包括柱状图、折线图、饼图等传统图表，它们通常用于展示静态的数据趋势和关系。 动态图表则更加强调数据的变化和动态过程，如动态地图、时间序列动画等，能够更直观地展示数据的变化和趋势。

2、折线图：折线图是追踪数据随时间变化的经典工具。它通过在水平轴上表示时间刻度，在垂直轴上表示数据值，来展示数据随时间的趋势。这种图表特别适合于表现时间序列数据。 柱状图：当需要比较不同类别或分组的数据时，柱状图是一个不错的选择。

3、在数据分析和决策过程中，常常需要使用各种图表来展示数据。本文将介绍三种常见的数据可视化图表：条形图、折线图和扇形图。条形图条形图是一种用一条条的柱子来表示不同数量的图表。它的优点在于，让你一眼就能看出各种数量的多少。

数据可视化之常见12种图表类型分析

1、**饼图**：饼图通过多个扇形展示数据占比，每个扇形的大小表示相应类别的比例。 **柱状图**：对比分类数据，展现同类别各变量间的差异，包括堆积柱状图和百分比堆积柱状图。 **条形图**：用于比较两个或以上数值，常用于较小数据集分析，条形可横向排列。

2、误差线 （Error Bars）： 数据波动的精准展示，AnyChart、Highcharts、plotly和Vega提供了丰富的误差线功能。1 树状图 （Tree Map）： 层次结构与数量的直观展示，Ben Shneiderman的TreeMaps通过面积划分，一目了然。

3、雷达图与关系图 雷达图适用于多属性数据的描述性分析，如客户满意度调查。关系图则用于展示不同类别之间的联系，常见于社交媒体分析。箱线图与标靶图 箱线图用于统计分析数据分布，揭示数据的集中趋势与离散程度。标靶图则是一种变异的条形图，常用于展示销售目标完成情况。

知识点丨60种数据可视化图表简介系列(6)

日历图不仅是一种日历系统，也是一种组织和显示活动事件时间顺序的可视化工具。最常用的公历格式由7列和5至6行组成，分别代表一周七天和每月天数。推荐制作工具包括TimeandDate.com、Calendar Creator和ZingChart。5 时间线 时间线以时间顺序展示一系列事件，用于传达历史故事或分析时间相关信息。

网络图： 关系可视化，Cytoscape 和 Gephi 适用于复杂网络分析。 象形图： 以图形或图像表达数据，Infogr.am 和 jChart 提供易于定制的图形解决方案。 直方图： 数据分布分析的基础，MS Excel 再现经典，也可尝试更专业的 D3 实现。

堆叠条形图 （Stacked Bar Chart）： 数据集的亲密接触，100%堆叠与简单堆叠，Excel、AnyChart等让数据层次分明。 马赛克图 （Waffle Charts）： 分类变量的亲密伙伴，概览效果极佳，D3是你的好帮手。 面积图 （Area Chart）： 时空趋势的温柔讲述，Excel、D3和DataHero等为你的故事增色。

条形图 条形图与柱形图类似，可横置或纵置。支持美化，如替换条形图标或制作蝴蝶图。功能与表现方法与柱形图相似。X Y散点图 散点图显示数值比较，可仅显示散点或添加数据线。气泡图是一种散点图，显示三变量关系。雷达图 雷达图将多维数据可视化，展现简洁、方便、精确与直观。

数据可视化分析都需要哪些图表?分别有什么优势?

数据可视化分析选择图表取决于分析目的。比如对比使用柱状图、雷达图，观察关系则用散点图、矩阵树图。图表种类繁多，每种有其特定应用场景和优势。

可视化图表类型和特点如下：柱形图、折线图、饼图、散点图。柱形图 柱形图利用柱子的高度，能够比较清晰的反映数据的差异，一般情况下用来反映分类项目之间的比较，也可以用来反映时间趋势。柱形图的局限在于它仅适用于中小规模的数据集，当数据较多时就不易分辨。

在数据分析和决策过程中，常常需要使用各种图表来展示数据。本文将介绍三种常见的数据可视化图表：条形图、折线图和扇形图。条形图条形图是一种用一条条的柱子来表示不同数量的图表。它的优点在于，让你一眼就能看出各种数量的多少。

双轴图 适用场景：柱状图+折线图结合，适用广泛。优势：通用性强，图表直观。劣势：无明显劣势。图表综合效果提供全面的数据可视化分析。

比较类图表 主要用途为对比不同值之间的差异。此类图表包括多系列柱状图、堆积柱状图、对比柱状图、分区柱状图、雷达图、漏斗图与迷你图等。每种图表有其适用场景与优缺点，如多系列柱状图适用于对比多个维度的数值，而漏斗图则侧重于展示转化率分析。

地图简介：将数据映射到地理位置，展示地区间的关系。特点：直观展现不同地区的数据对比。场景举例：展示各城市销售额分布。 漏斗图简介：展示流程分析中的数据流失情况。特点：适用于分析流程中的数据流失环节。场景举例：分析用户从搜索到交易成功的流失率。

数据分析和机器学习的11个高级可视化图表介绍

Bias-Variance Tradeoff Bias-Variance 权衡是机器学习中解释模型预测性能与泛化能力之间平衡的概念。它强调模型复杂性和数据集大小的关系，以及如何避免过拟合和欠拟合。

首先，条形图用于展示分类变量，以平均值呈现。例如，通过Seaborn的barplot函数，我们可以将鸢尾花数据集中的花瓣长度按种类分类，观察平均值差异。散点图则是以数据点的形式呈现，如花瓣长度和萼片长度的关系，通过scatterplot函数展示，不同种类的鸢尾花用不同颜色区分。

数据分类的基础图表，如饼图和条形图，这些在问卷星等应用中常见，用于简单数据展示。高级应用中的项目管理工具，如甘特图，用于跟踪项目进度。电商和企业内部的数据分析，可能需要复杂的图表如柱状图、折线图、饼状图和地图叠加，如Power BI中的实现。

Python的Seaborn库以其出色的美学设计和易用性在数据可视化领域脱颖而出。它在Matplotlib的基础上，提供了丰富的图表类型，如条形图、散点图、直方图、折线图、小提琴图、箱线图、热力图、点图、密度图、计数图、分簇散点图、特征图、Facet Grid、联合分布图和分类图，涵盖了数据分析与可视化的全貌。

数据可视化库类报表、BI类大屏投放类专业类（地图、科学计算、机器学习）下面我将一一分别进行工具介绍：一．数据可视化库类Echarts 一个纯javascript的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或者 系统的图表模块，图表种类多，动态可视化效果，开源免费。

联合分布图将两个变量的关系展示在图表中，中间为散点图，边侧为密度图。1 分类图展示分类变量与连续变量之间的关系。用于显示分布、比较组或显示不同变量之间的关系。Seaborn是一个功能强大的可视化工具，适用于数据分析和机器学习项目。其功能远不止上述介绍，更多细节可参考其官方网站或中文文档。