三種高維數據可視化的方法有哪些

『壹』 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：

『貳』 沈陽北大青鳥分享數據可視化分析的幾種展現形式

隨著互聯網的不斷發展，數據分析已經成為企業的重要運營方法之一。
而今天我們就一起來了解一下，關於數據可視化分析都有哪些常見的類型。
數據可視化是數據科學家工作中的重要組成部分。
在項目的早期階段，你通常會進行探索性數據分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以獲取對數據的一些理解。
創建可視化方法確實有助於使事情變得更加清晰易懂，特別是對於大型、高維數據集。
在項目結束時，以清晰、簡潔和引人注目的方式展現終結果是非常重要的，因為你的受眾往往是非技術型客戶，只有這樣他們才可以理解。
散點圖散點圖非常適合展示兩個變數之間的關系，因為你可以直接看到數據的原始分布。
如下面一張圖所示的，你還可以通過對組進行簡單地顏色編碼來查看不同組數據的關系。
想要可視化三個變數之間的關系?沒問題!僅需使用另一個參數(如點大小)就可以對變數進行編碼。
折線圖當你可以看到一個變數隨著另一個變數明顯變化的時候，比如說它們有一個大的協方差，那好使用折線圖。
我們可以清晰地看到對於所有的主線隨著時間都有大量的變化。
使用散點繪制這些將會極其混亂，難以真正明白和看到發生了什麼。
折線圖對於這種情況則非常好，因為它們基本上提供給我們兩個變數(百分比和時間)的協方差的快速總結。
另外，我們也可以通過彩色編碼進行分組。
直方圖直方圖對於查看(或真正地探索)數據點的分布是很有用的。
查看下面我們以頻率和IQ做的直方圖。
我們可以清楚地看到朝中間聚集，並且能看到中位數是多少。
我們也可以看到它呈正態分布。
使用直方圖真得能清晰地呈現出各個組的頻率之間的相對差別。
組的使用(離散化)真正地幫助我們看到了「更加宏觀的圖形」,然而當我們使用所有沒有離散組的數據點時，將對可視化可能造成許多干擾，使得看清真正發生了什麼變得困難。
柱狀圖當你試圖將類別很少(可能小於10)的分類數據可視化的時候，柱狀圖是有效的。
如果我們有太多的分類，那麼這些柱狀圖就會非常雜亂，很難理解。
柱狀圖對分類數據很好，因為你可以很容易地看到基於柱的類別之間的區別(比如大小);分類也很容易劃分和用顏色進行編碼。
我們將會看到三種不同類型的柱狀圖：常規的，分組的，堆疊的。
箱形圖我們之前看了直方圖，它很好地可視化了變數的分布。
但是如果我們需要更多的信息呢?也許我們想要更清晰的看到標准偏差?也許中值與均值有很大不同，我們有很多離群值?如果有這樣的偏移和許多值都集中在一邊呢?這就是箱形圖所適合乾的事情了。
箱形圖給我們提供了上面所有的信息。
沈陽電腦培訓http://www.kmbdqn.cn/認為實線框的底部和頂部總是一個和三個四分位(比如25%和75%的數據)，箱體中的橫線總是二個四分位(中位數)。
像胡須一樣的線(虛線和結尾的條線)從這個箱體伸出，顯示數據的范圍。

『叄』 常用的數據可視化方式有哪些

1、面積&尺寸可視化

對同一類圖形(例如柱狀、圓環和蜘蛛圖等)的長度、高度或面積加以區別，來清晰的表達不同目標對應的目標值之間的比照。

這種辦法會讓閱讀者對數據及其之間的比照一目瞭然。製作這類數據可視化圖形時，要用數學公式核算，來表達准確的標准和份額。

2、顏色可視化

經過顏色的深淺來表達目標值的強弱和巨細，是數據可視化規劃的常用辦法，用戶一眼看上去便可全體的看出哪一部分目標的數據值更突出。

3、圖形可視化

在咱們規劃目標及數據時，使用有對應實際含義的圖形來結合呈現，會使數據圖表愈加生動的被展示，更便於用戶了解圖表要表達的主題。

4、地域空間可視化

當目標數據要表達的主題跟地域有關聯時，咱們一般會挑選用地圖為大布景。

這樣用戶能夠直觀的了解全體的數據情況，同時也能夠依據地理位置快速的定位到某一區域來查看詳細數據。

5、概念可視化

經過將籠統的目標數據轉換成咱們熟悉的簡單感知的數據時，用戶便更簡單了解圖形要表達的意義。

『肆』 岳陽北大青鳥分享數據可視化分析的幾種展現形式

隨著互聯網的不斷發展，數據分析已經成為企業的重要運營方法之一。
而今天我們就一起來了解一下，關於數據可視化分析都有哪些常見的類型。
數據可視化是數據科學家工作中的重要組成部分。
在項目的早期階段，你通常會進行探索性數據分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以獲取對數據的一些理解。
創建可視化方法確實有助於使事情變得更加清晰易懂，特別是對於大型、高維數據集。
在項目結束時，以清晰、簡潔和引人注目的方式展現終結果是非常重要的，因為你的受眾往往是非技術型客戶，只有這樣他們才可以理解。
散點圖散點圖非常適合展示兩個變數之間的關系，因為你可以直接看到數據的原始分布。
如下面一張圖所示的，你還可以通過對組進行簡單地顏色編碼來查看不同組數據的關系。
想要可視化三個變數之間的關系?沒問題!僅需使用另一個參數(如點大小)就可以對變數進行編碼。
折線圖當你可以看到一個變數隨著另一個變數明顯變化的時候，比如說它們有一個大的協方差，那好使用折線圖。
我們可以清晰地看到對於所有的主線隨著時間都有大量的變化。
使用散點繪制這些將會極其混亂，難以真正明白和看到發生了什麼。
折線圖對於這種情況則非常好，因為它們基本上提供給我們兩個變數(百分比和時間)的協方差的快速總結。
另外，我們也可以通過彩色編碼進行分組。
直方圖直方圖對於查看(或真正地探索)數據點的分布是很有用的。
查看下面我們以頻率和IQ做的直方圖。
我們可以清楚地看到朝中間聚集，並且能看到中位數是多少。
我們也可以看到它呈正態分布。
使用直方圖真得能清晰地呈現出各個組的頻率之間的相對差別。
組的使用(離散化)真正地幫助我們看到了「更加宏觀的圖形」,然而當我們使用所有沒有離散組的數據點時，將對可視化可能造成許多干擾，使得看清真正發生了什麼變得困難。
柱狀圖當你試圖將類別很少(可能小於10)的分類數據可視化的時候，柱狀圖是有效的。
如果我們有太多的分類，那麼這些柱狀圖就會非常雜亂，很難理解。
柱狀圖對分類數據很好，因為你可以很容易地看到基於柱的類別之間的區別(比如大小);分類也很容易劃分和用顏色進行編碼。
我們將會看到三種不同類型的柱狀圖：常規的，分組的，堆疊的。
箱形圖我們之前看了直方圖，它很好地可視化了變數的分布。
但是如果我們需要更多的信息呢?也許我們想要更清晰的看到標准偏差?也許中值與均值有很大不同，我們有很多離群值?如果有這樣的偏移和許多值都集中在一邊呢?這就是箱形圖所適合乾的事情了。
箱形圖給我們提供了上面所有的信息。
岳陽電腦培訓http://www.kmbdqn.cn/認為實線框的底部和頂部總是一個和三個四分位(比如25%和75%的數據)，箱體中的橫線總是二個四分位(中位數)。
像胡須一樣的線(虛線和結尾的條線)從這個箱體伸出，顯示數據的范圍。

『伍』 數據可視化分析的幾種展現形式

隨著互聯網的不斷發展，數據分析已經成為企業的重要運營方法之一。而今天我們就一起來了解一下，關於數據可視化分析都有哪些常見的類型。

數據可視化是數據科學家工作中的重要組成部分。在項目的早期階段，你通常會進行探索性數據分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以獲取對數據的一些理解。創建可視化方法確實有助於使事情變得更加清晰易懂，特別是對於大型、高維數據集。在項目結束時，以清晰、簡潔和引人注目的方式展現終結果是非常重要的，因為你的受眾往往是非技術型客戶，只有這樣他們才可以理解。

散點圖

散點圖非常適合展示兩個變數之間的關系，因為你可以直接看到數據的原始分布。如下面一張圖所示的，你還可以通過對組進行簡單地顏色編碼來查看不同組數據的關系。想要可視化三個變數之間的關系?沒問題!僅需使用另一個參數(如點大小)就可以對變數進行編碼。

折線圖

當你可以看到一個變數隨著另一個變數明顯變化的時候，比如說它們有一個大的協方差，那好使用折線圖。我們可以清晰地看到對於所有的主線隨著時間都有大量的變化。使用散點繪制這些將會極其混亂，難以真正明白和看到發生了什麼。折線圖對於這種情況則非常好，因為它們基本上提供給我們兩個變數(百分比和時間)的協方差的快速總結。另外，我們也可以通過彩色編碼進行分組。

直方圖

直方圖對於查看(或真正地探索)數據點的分布是很有用的。查看下面我們以頻率和IQ做的直方圖。我們可以清楚地看到朝中間聚集，並且能看到中位數是多少。我們也可以看到它呈正態分布。使用直方圖真得能清晰地呈現出各個組的頻率之間的相對差別。組的使用(離散化)真正地幫助我們看到了「更加宏觀的圖形」,然而當我們使用所有沒有離散組的數據點時，將對可視化可能造成許多干擾，使得看清真正發生了什麼變得困難。

柱狀圖

當你試圖將類別很少(可能小於10)的分類數據可視化的時候，柱狀圖是有效的。如果我們有太多的分類，那麼這些柱狀圖就會非常雜亂，很難理解。柱狀圖對分類數據很好，因為你可以很容易地看到基於柱的類別之間的區別(比如大小);分類也很容易劃分和用顏色進行編碼。我們將會看到三種不同類型的柱狀圖：常規的，分組的，堆疊的。

箱形圖

我們之前看了直方圖，它很好地可視化了變數的分布。但是如果我們需要更多的信息呢?也許我們想要更清晰的看到標准偏差?也許中值與均值有很大不同，我們有很多離群值?如果有這樣的偏移和許多值都集中在一邊呢?

這就是箱形圖所適合乾的事情了。箱形圖給我們提供了上面所有的信息。昆明電腦培訓http://www.kmbdqn.cn/認為實線框的底部和頂部總是一個和三個四分位(比如25%和75%的數據)，箱體中的橫線總是二個四分位(中位數)。像胡須一樣的線(虛線和結尾的條線)從這個箱體伸出，顯示數據的范圍。

『陸』 廣州北大青鳥分享數據可視化分析的幾種展現形式

隨著互聯網的不斷發展，數據分析已經成為企業的重要運營方法之一。
而今天我們就一起來了解一下，關於數據可視化分析都有哪些常見的類型。
數據可視化是數據科學家工作中的重要組成部分。
在項目的早期階段，你通常會進行探索性數據分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以獲取對數據的一些理解。
創建可視化方法確實有助於使事情變得更加清晰易懂，特別是對於大型、高維數據集。
在項目結束時，以清晰、簡潔和引人注目的方式展現終結果是非常重要的，因為你的受眾往往是非技術型客戶，只有這樣他們才可以理解。
散點圖散點圖非常適合展示兩個變數之間的關系，因為你可以直接看到數據的原始分布。
如下面一張圖所示的，你還可以通過對組進行簡單地顏色編碼來查看不同組數據的關系。
想要可視化三個變數之間的關系?沒問題!僅需使用另一個參數(如點大小)就可以對變數進行編碼。
折線圖當你可以看到一個變數隨著另一個變數明顯變化的時候，比如說它們有一個大的協方差，那好使用折線圖。
我們可以清晰地看到對於所有的主線隨著時間都有大量的變化。
使用散點繪制這些將會極其混亂，難以真正明白和看到發生了什麼。
折線圖對於這種情況則非常好，因為它們基本上提供給我們兩個變數(百分比和時間)的協方差的快速總結。
另外，我們也可以通過彩色編碼進行分組。
直方圖直方圖對於查看(或真正地探索)數據點的分布是很有用的。
查看下面我們以頻率和IQ做的直方圖。
我們可以清楚地看到朝中間聚集，並且能看到中位數是多少。
我們也可以看到它呈正態分布。
使用直方圖真得能清晰地呈現出各個組的頻率之間的相對差別。
組的使用(離散化)真正地幫助我們看到了「更加宏觀的圖形」,然而當我們使用所有沒有離散組的數據點時，將對可視化可能造成許多干擾，使得看清真正發生了什麼變得困難。
柱狀圖當你試圖將類別很少(可能小於10)的分類數據可視化的時候，柱狀圖是有效的。
如果我們有太多的分類，那麼這些柱狀圖就會非常雜亂，很難理解。
柱狀圖對分類數據很好，因為你可以很容易地看到基於柱的類別之間的區別(比如大小);分類也很容易劃分和用顏色進行編碼。
我們將會看到三種不同類型的柱狀圖：常規的，分組的，堆疊的。
箱形圖我們之前看了直方圖，它很好地可視化了變數的分布。
但是如果我們需要更多的信息呢?也許我們想要更清晰的看到標准偏差?也許中值與均值有很大不同，我們有很多離群值?如果有這樣的偏移和許多值都集中在一邊呢?這就是箱形圖所適合乾的事情了。
箱形圖給我們提供了上面所有的信息。
廣州電腦培訓http://www.kmbdqn.cn/認為實線框的底部和頂部總是一個和三個四分位(比如25%和75%的數據)，箱體中的橫線總是二個四分位(中位數)。
像胡須一樣的線(虛線和結尾的條線)從這個箱體伸出，顯示數據的范圍。

『柒』 安徽北大青鳥：數據可視化分析的幾種展現形式

隨著互聯網的不斷發展，數據分析已經成為企業的重要運營方法之一。
而今天我們就一起來了解一下，關於數據可視化分析都有哪些常見的類型。
數據可視化是數據科學家工作中的重要組成部分。
在項目的早期階段，你通常會進行探索性數據分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以獲取對數據的一些理解。
創建可視化方法確實有助於使事情變得更加清晰易懂，特別是對於大型、高維數據集。
在項目結束時，以清晰、簡潔和引人注目的方式展現終結果是非常重要的，因為你的受眾往往是非技術型客戶，只有這樣他們才可以理解。
散點圖散點圖非常適合展示兩個變數之間的關系，因為你可以直接看到數據的原始分布。
如下面一張圖所示的，你還可以通過對組進行簡單地顏色編碼來查看不同組數據的關系。
想要可視化三個變數之間的關系?沒問題!僅需使用另一個參數(如點大小)就可以對變數進行編碼。
折線圖當你可以看到一個變數隨著另一個變數明顯變化的時候，比如說它們有一個大的協方差，那好使用折線圖。
我們可以清晰地看到對於所有的主線隨著時間都有大量的變化。
使用散點繪制這些將會極其混亂，難以真正明白和看到發生了什麼。
折線圖對於這種情況則非常好，因為它們基本上提供給我們兩個變數(百分比和時間)的協方差的快速總結。
另外，我們也可以通過彩色編碼進行分組。
直方圖直方圖對於查看(或真正地探索)數據點的分布是很有用的。
查看下面我們以頻率和IQ做的直方圖。
我們可以清楚地看到朝中間聚集，並且能看到中位數是多少。
我們也可以看到它呈正態分布。
使用直方圖真得能清晰地呈現出各個組的頻率之間的相對差別。
組的使用(離散化)真正地幫助我們看到了「更加宏觀的圖形」,然而當我們使用所有沒有離散組的數據點時，將對可視化可能造成許多干擾，使得看清真正發生了什麼變得困難。
柱狀圖當你試圖將類別很少(可能小於10)的分類數據可視化的時候，柱狀圖是有效的。
如果我們有太多的分類，那麼這些柱狀圖就會非常雜亂，很難理解。
柱狀圖對分類數據很好，因為你可以很容易地看到基於柱的類別之間的區別(比如大小);分類也很容易劃分和用顏色進行編碼。
我們將會看到三種不同類型的柱狀圖：常規的，分組的，堆疊的。
箱形圖我們之前看了直方圖，它很好地可視化了變數的分布。
但是如果我們需要更多的信息呢?也許我們想要更清晰的看到標准偏差?也許中值與均值有很大不同，我們有很多離群值?如果有這樣的偏移和許多值都集中在一邊呢?這就是箱形圖所適合乾的事情了。
箱形圖給我們提供了上面所有的信息。
安徽電腦培訓http://www.kmbdqn.cn/認為實線框的底部和頂部總是一個和三個四分位(比如25%和75%的數據)，箱體中的橫線總是二個四分位(中位數)。
像胡須一樣的線(虛線和結尾的條線)從這個箱體伸出，顯示數據的范圍。

『捌』 數據可視化的方法有哪些

數據可視化就是將數據分析的結果用圖表的形式展現出來。

可以實現數據可視化的工具有：Excel、報表、BI

圖表的展現形式有：柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖、雷達圖、地圖、漏斗圖、儀錶板圖、散點圖、桑基圖、詞雲和矩形樹圖等各種各種圖形。

以下展示幾張通過觀遠數據BI平台做的數據可視化大屏：

『玖』 昆明電腦培訓分享數據可視化分析的幾種展現形式

隨著互聯網的不斷發展，數據分析已經成為企業的重要運營方法之一。而今天我們就一起來了解一下，關於數據可視化分析都有哪些常見的類型。

數據可視化是數據科學家工作中的重要組成部分。在項目的早期階段，你通常會進行探索性數據分析(Exploratory Data Analysis，EDA)以獲取對數據的一些理解。創建可視化方法確實有助於使事情變得更加清晰易懂，特別是對於大型、高維數據集。在項目結束時，以清晰、簡潔和引人注目的方式展現終結果是非常重要的，因為你的受眾往往是非技術型客戶，只有這樣他們才可以理解。

散點圖

散點圖非常適合展示兩個變數之間的關系，因為你可以直接看到數據的原始分布。 如下面一張圖所示的，你還可以通過對組進行簡單地顏色編碼來查看不同組數據的關系。想要可視化三個變數之間的關系? 沒問題! 僅需使用另一個參數(如點大小)就可以對變數進行編碼。

折線圖

當你可以看到一個變數隨著另一個變數明顯變化的時候，比如說它們有一個大的協方差，那好使用折線圖。我們可以清晰地看到對於所有的主線隨著時間都有大量的變化。使用散點繪制這些將會極其混亂，難以真正明白和看到發生了什麼。折線圖對於這種情況則非常好，因為它們基本上提供給我們兩個變數(百分比和時間)的協方差的快速總結。另外，我們也可以通過彩色編碼進行分組。

直方圖

直方圖對於查看(或真正地探索)數據點的分布是很有用的。查看下面我們以頻率和 IQ 做的直方圖。我們可以清楚地看到朝中間聚集，並且能看到中位數是多少。我們也可以看到它呈正態分布。使用直方圖真得能清晰地呈現出各個組的頻率之間的相對差別。組的使用(離散化)真正地幫助我們看到了「更加宏觀的圖形」,然而當我們使用所有沒有離散組的數據點時，將對可視化可能造成許多干擾，使得看清真正發生了什麼變得困難。

柱狀圖

當你試圖將類別很少(可能小於10)的分類數據可視化的時候，柱狀圖是有效的。如果我們有太多的分類，那麼這些柱狀圖就會非常雜亂，很難理解。柱狀圖對分類數據很好，因為你可以很容易地看到基於柱的類別之間的區別(比如大小);分類也很容易劃分和用顏色進行編碼。我們將會看到三種不同類型的柱狀圖：常規的，分組的，堆疊的。

箱形圖

我們之前看了直方圖，它很好地可視化了變數的分布。但是如果我們需要更多的信息呢?也許我們想要更清晰的看到標准偏差?也許中值與均值有很大不同，我們有很多離群值?如果有這樣的偏移和許多值都集中在一邊呢?

這就是箱形圖所適合乾的事情了。箱形圖給我們提供了上面所有的信息。昆明電腦培訓http://www.kmbdqn.com/認為實線框的底部和頂部總是一個和三個四分位(比如 25% 和 75% 的數據)，箱體中的橫線總是二個四分位(中位數)。像胡須一樣的線(虛線和結尾的條線)從這個箱體伸出，顯示數據的范圍。