數據可視化的分類方法有哪些

❶ 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：

❷ 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：

❸ 常見的數據可視化方法有哪些

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

❹ 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。