結構分析的可視化方法

㈠ 數據可視化分類/表現形式

指標卡：直觀展示具體數據和同環比情況；

計量圖/儀表盤：直觀顯示數據完成的進度；

折線圖：看數據的變動走勢；

柱狀圖：直觀展示對應的數據、可以對比多維度的數值；

（堆積柱狀圖）

條形圖：可以理解成橫向的柱狀圖；

雙軸圖：柱狀圖+折線圖，這種圖表大家都很經常用到；

餅圖/環圖：分析數據所佔比例；

行政地圖：有省份或者城市數據即可；

GIS地圖：更精準的經緯度地圖，需要有經緯度數據，可以精確到鄉鎮等小粒度的區域，參考鏈接： 經緯度可視化地圖

漏斗圖：路徑、數據轉化情況；

詞雲：即標簽雲，展示詞頻分布，率、；

矩形樹圖：分析不同維度數據的佔比分布情

旭日圖：表達清晰的層級和歸屬關系

旭日圖（Sunburst Chart）是一種現代餅圖，它超越傳統的餅圖和環圖，能表達清晰的層級和歸屬關系，以父子層次結構來顯示數據構成情況。旭日圖中，離遠點越近表示級別越高，相鄰兩層中，是內層包含外層的關系。

平行坐標系

在 ECharts 中平行坐標系（parallel）是一種常用的可視化高維數據的圖表。平行坐標系的具有良好的數學基礎， 其射影幾何解釋和對偶特性使它很適合用於可視化數據分析。

例如以下數據中，每一行是一個『數據項』，每一列屬於一個『維度』。（例如上面數據每一列的含義分別是：『日期』,『AQI指數』, 『PM2.5』, 『PM10』, 『一氧化碳值』, 『二氧化氮值』, 『二氧化硫值』）。

平行坐標系適用於對這種多維數據進行可視化分析。每一個維度（每一列）對應一個坐標軸，每一個『數據項』是一條線，貫穿多個坐標軸。在坐標軸上，可以進行數據選取等操作。

桑基圖
桑基圖（series[i]-sankey），也稱桑基能量平衡圖，具有特殊類型的流程圖，它主要用來表示原材料、能量等如何從初始形式經過中間過程的加工、轉化到達最終形式。以下是使用桑基圖的一個實例，您可以參考它。

漏斗圖
在 ECharts 系列中，漏斗圖使用 series[i]-funnel 表示。漏斗圖適用於業務流程比較規范、周期長、環節多的流程分析，通過漏斗各環節業務數據的比較，能夠直觀地發現和說明問題所在。

象形柱圖：PictorialBar

B.技術的發展已導致數據的大爆炸。這反過來又促使數據展示方式的激增。一般來說，大多數據可視化分為2種不同的類型：探索型和解釋型。勘探類型幫助人們發現數據背後的故事，而解析數據方便給人們看。

此外，有不同的方法可用於創建這2種類型。最常見的數據可視化方法包括：

㈡ 數據分析之常見的數據可視化方法有哪些

【導讀】現如今已然是大數據時代，許多企業的發展離不開數據分析。大數據可視化分為不同的類型：探索型和解釋型。勘探類型幫助人們發現數據背後的故事，而解析數據方便給人們看。那麼，在數據分析中，常見的數據可視化方法有哪些呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

時態

時態可視化是數據以線性的方式展示。最為關鍵的是時態數據可視化有一個起點和一個終點。時態可視化的一個例子可以是連接的散點圖，顯示諸如某些區域的溫度信息。

多維

可以通過使用常用的多維方法來展示目前二維或高維度的數據。多維的展示使得效果更加多元化，滿足企業的需求。

分層

分層方法用於呈現多組數據。這些數據可視化通常展示的是大群體裡面的小群體。分層數據可視化的例子包括一個樹形圖，可以顯示語言組。

網路

在網路中展示數據間的關系,它是一種常見的展示大數據量的方法。結構較為復雜。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據分析之常見的數據可視化方法有哪些?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

㈢ 文獻信息可視化的分析方法有

文獻信息可視化的分析方法為選擇文獻分析。

背景技術：

隨著信息伍碧技術的發展，每個行業都面臨著海量數據的問題，人們不僅僅是對數據進行管理，還要從大量的數據中獲得全面的知識和信息，以便對數據進行分析。

隨著學術研究的蓬勃發展，文獻資料數量也越來越多，對於文獻數據分析的需求也日益凸顯。面對海量文獻數據，人們往往花費較長時間仍難以找到自己需要的文獻資料，當讀者不熟悉檢索內容時，檢索方式的有效性較差，且容易忽略文獻中的長尾部分。

此外，現有方法割裂了文獻間的宏觀聯系，無法展示文獻引用網路，無法幫助用戶對文獻進行價值評估，幫助了解目前熱門學科、各研究領域的主要人員和各領域發展動態，無法進行論文推薦等等。

本發明的目的是致力於解決目前文腔數舉獻大數據的可視化分析方法匱乏的現狀，提出一種可視化的文獻大數據分析方法。