三种高维数据可视化的方法有哪些

‘壹’ 数据可视化分类/表现形式

指标卡：直观展示具体数据和同环比情况；

计量图/仪表盘：直观显示数据完成的进度；

折线图：看数据的变动走势；

柱状图：直观展示对应的数据、可以对比多维度的数值；

（堆积柱状图）

条形图：可以理解成横向的柱状图；

双轴图：柱状图+折线图，这种图表大家都很经常用到；

饼图/环图：分析数据所占比例；

行政地图：有省份或者城市数据即可；

GIS地图：更精准的经纬度地图，需要有经纬度数据，可以精确到乡镇等小粒度的区域，参考链接： 经纬度可视化地图

漏斗图：路径、数据转化情况；

词云：即标签云，展示词频分布，率、；

矩形树图：分析不同维度数据的占比分布情

旭日图：表达清晰的层级和归属关系

旭日图（Sunburst Chart）是一种现代饼图，它超越传统的饼图和环图，能表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况。旭日图中，离远点越近表示级别越高，相邻两层中，是内层包含外层的关系。

平行坐标系

在 ECharts 中平行坐标系（parallel）是一种常用的可视化高维数据的图表。平行坐标系的具有良好的数学基础， 其射影几何解释和对偶特性使它很适合用于可视化数据分析。

例如以下数据中，每一行是一个‘数据项’，每一列属于一个‘维度’。（例如上面数据每一列的含义分别是：‘日期’,‘AQI指数’, ‘PM2.5’, ‘PM10’, ‘一氧化碳值’, ‘二氧化氮值’, ‘二氧化硫值’）。

平行坐标系适用于对这种多维数据进行可视化分析。每一个维度（每一列）对应一个坐标轴，每一个‘数据项’是一条线，贯穿多个坐标轴。在坐标轴上，可以进行数据选取等操作。

桑基图
桑基图（series[i]-sankey），也称桑基能量平衡图，具有特殊类型的流程图，它主要用来表示原材料、能量等如何从初始形式经过中间过程的加工、转化到达最终形式。以下是使用桑基图的一个实例，您可以参考它。

漏斗图
在 ECharts 系列中，漏斗图使用 series[i]-funnel 表示。漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析，通过漏斗各环节业务数据的比较，能够直观地发现和说明问题所在。

象形柱图：PictorialBar

B.技术的发展已导致数据的大爆炸。这反过来又促使数据展示方式的激增。一般来说，大多数据可视化分为2种不同的类型：探索型和解释型。勘探类型帮助人们发现数据背后的故事，而解析数据方便给人们看。

此外，有不同的方法可用于创建这2种类型。最常见的数据可视化方法包括：

‘贰’ 沈阳北大青鸟分享数据可视化分析的几种展现形式

随着互联网的不断发展，数据分析已经成为企业的重要运营方法之一。
而今天我们就一起来了解一下，关于数据可视化分析都有哪些常见的类型。
数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。
在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以获取对数据的一些理解。
创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂，特别是对于大型、高维数据集。
在项目结束时，以清晰、简洁和引人注目的方式展现终结果是非常重要的，因为你的受众往往是非技术型客户，只有这样他们才可以理解。
散点图散点图非常适合展示两个变量之间的关系，因为你可以直接看到数据的原始分布。
如下面一张图所示的，你还可以通过对组进行简单地颜色编码来查看不同组数据的关系。
想要可视化三个变量之间的关系?没问题!仅需使用另一个参数(如点大小)就可以对变量进行编码。
折线图当你可以看到一个变量随着另一个变量明显变化的时候，比如说它们有一个大的协方差，那好使用折线图。
我们可以清晰地看到对于所有的主线随着时间都有大量的变化。
使用散点绘制这些将会极其混乱，难以真正明白和看到发生了什么。
折线图对于这种情况则非常好，因为它们基本上提供给我们两个变量(百分比和时间)的协方差的快速总结。
另外，我们也可以通过彩色编码进行分组。
直方图直方图对于查看(或真正地探索)数据点的分布是很有用的。
查看下面我们以频率和IQ做的直方图。
我们可以清楚地看到朝中间聚集，并且能看到中位数是多少。
我们也可以看到它呈正态分布。
使用直方图真得能清晰地呈现出各个组的频率之间的相对差别。
组的使用(离散化)真正地帮助我们看到了“更加宏观的图形”,然而当我们使用所有没有离散组的数据点时，将对可视化可能造成许多干扰，使得看清真正发生了什么变得困难。
柱状图当你试图将类别很少(可能小于10)的分类数据可视化的时候，柱状图是有效的。
如果我们有太多的分类，那么这些柱状图就会非常杂乱，很难理解。
柱状图对分类数据很好，因为你可以很容易地看到基于柱的类别之间的区别(比如大小);分类也很容易划分和用颜色进行编码。
我们将会看到三种不同类型的柱状图：常规的，分组的，堆叠的。
箱形图我们之前看了直方图，它很好地可视化了变量的分布。
但是如果我们需要更多的信息呢?也许我们想要更清晰的看到标准偏差?也许中值与均值有很大不同，我们有很多离群值?如果有这样的偏移和许多值都集中在一边呢?这就是箱形图所适合干的事情了。
箱形图给我们提供了上面所有的信息。
沈阳电脑培训http://www.kmbdqn.cn/认为实线框的底部和顶部总是一个和三个四分位(比如25%和75%的数据)，箱体中的横线总是二个四分位(中位数)。
像胡须一样的线(虚线和结尾的条线)从这个箱体伸出，显示数据的范围。

‘叁’ 常用的数据可视化方式有哪些

1、面积&尺寸可视化

对同一类图形(例如柱状、圆环和蜘蛛图等)的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同目标对应的目标值之间的比照。

这种办法会让阅读者对数据及其之间的比照一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式核算，来表达准确的标准和份额。

2、颜色可视化

经过颜色的深浅来表达目标值的强弱和巨细，是数据可视化规划的常用办法，用户一眼看上去便可全体的看出哪一部分目标的数据值更突出。

3、图形可视化

在咱们规划目标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结合呈现，会使数据图表愈加生动的被展示，更便于用户了解图表要表达的主题。

4、地域空间可视化

当目标数据要表达的主题跟地域有关联时，咱们一般会挑选用地图为大布景。

这样用户能够直观的了解全体的数据情况，同时也能够依据地理位置快速的定位到某一区域来查看详细数据。

5、概念可视化

经过将笼统的目标数据转换成咱们熟悉的简单感知的数据时，用户便更简单了解图形要表达的意义。

‘肆’ 岳阳北大青鸟分享数据可视化分析的几种展现形式

随着互联网的不断发展，数据分析已经成为企业的重要运营方法之一。
而今天我们就一起来了解一下，关于数据可视化分析都有哪些常见的类型。
数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。
在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以获取对数据的一些理解。
创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂，特别是对于大型、高维数据集。
在项目结束时，以清晰、简洁和引人注目的方式展现终结果是非常重要的，因为你的受众往往是非技术型客户，只有这样他们才可以理解。
散点图散点图非常适合展示两个变量之间的关系，因为你可以直接看到数据的原始分布。
如下面一张图所示的，你还可以通过对组进行简单地颜色编码来查看不同组数据的关系。
想要可视化三个变量之间的关系?没问题!仅需使用另一个参数(如点大小)就可以对变量进行编码。
折线图当你可以看到一个变量随着另一个变量明显变化的时候，比如说它们有一个大的协方差，那好使用折线图。
我们可以清晰地看到对于所有的主线随着时间都有大量的变化。
使用散点绘制这些将会极其混乱，难以真正明白和看到发生了什么。
折线图对于这种情况则非常好，因为它们基本上提供给我们两个变量(百分比和时间)的协方差的快速总结。
另外，我们也可以通过彩色编码进行分组。
直方图直方图对于查看(或真正地探索)数据点的分布是很有用的。
查看下面我们以频率和IQ做的直方图。
我们可以清楚地看到朝中间聚集，并且能看到中位数是多少。
我们也可以看到它呈正态分布。
使用直方图真得能清晰地呈现出各个组的频率之间的相对差别。
组的使用(离散化)真正地帮助我们看到了“更加宏观的图形”,然而当我们使用所有没有离散组的数据点时，将对可视化可能造成许多干扰，使得看清真正发生了什么变得困难。
柱状图当你试图将类别很少(可能小于10)的分类数据可视化的时候，柱状图是有效的。
如果我们有太多的分类，那么这些柱状图就会非常杂乱，很难理解。
柱状图对分类数据很好，因为你可以很容易地看到基于柱的类别之间的区别(比如大小);分类也很容易划分和用颜色进行编码。
我们将会看到三种不同类型的柱状图：常规的，分组的，堆叠的。
箱形图我们之前看了直方图，它很好地可视化了变量的分布。
但是如果我们需要更多的信息呢?也许我们想要更清晰的看到标准偏差?也许中值与均值有很大不同，我们有很多离群值?如果有这样的偏移和许多值都集中在一边呢?这就是箱形图所适合干的事情了。
箱形图给我们提供了上面所有的信息。
岳阳电脑培训http://www.kmbdqn.cn/认为实线框的底部和顶部总是一个和三个四分位(比如25%和75%的数据)，箱体中的横线总是二个四分位(中位数)。
像胡须一样的线(虚线和结尾的条线)从这个箱体伸出，显示数据的范围。

‘伍’ 数据可视化分析的几种展现形式

随着互联网的不断发展，数据分析已经成为企业的重要运营方法之一。而今天我们就一起来了解一下，关于数据可视化分析都有哪些常见的类型。

数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以获取对数据的一些理解。创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂，特别是对于大型、高维数据集。在项目结束时，以清晰、简洁和引人注目的方式展现终结果是非常重要的，因为你的受众往往是非技术型客户，只有这样他们才可以理解。

散点图

散点图非常适合展示两个变量之间的关系，因为你可以直接看到数据的原始分布。如下面一张图所示的，你还可以通过对组进行简单地颜色编码来查看不同组数据的关系。想要可视化三个变量之间的关系?没问题!仅需使用另一个参数(如点大小)就可以对变量进行编码。

折线图

当你可以看到一个变量随着另一个变量明显变化的时候，比如说它们有一个大的协方差，那好使用折线图。我们可以清晰地看到对于所有的主线随着时间都有大量的变化。使用散点绘制这些将会极其混乱，难以真正明白和看到发生了什么。折线图对于这种情况则非常好，因为它们基本上提供给我们两个变量(百分比和时间)的协方差的快速总结。另外，我们也可以通过彩色编码进行分组。

直方图

直方图对于查看(或真正地探索)数据点的分布是很有用的。查看下面我们以频率和IQ做的直方图。我们可以清楚地看到朝中间聚集，并且能看到中位数是多少。我们也可以看到它呈正态分布。使用直方图真得能清晰地呈现出各个组的频率之间的相对差别。组的使用(离散化)真正地帮助我们看到了“更加宏观的图形”,然而当我们使用所有没有离散组的数据点时，将对可视化可能造成许多干扰，使得看清真正发生了什么变得困难。

柱状图

当你试图将类别很少(可能小于10)的分类数据可视化的时候，柱状图是有效的。如果我们有太多的分类，那么这些柱状图就会非常杂乱，很难理解。柱状图对分类数据很好，因为你可以很容易地看到基于柱的类别之间的区别(比如大小);分类也很容易划分和用颜色进行编码。我们将会看到三种不同类型的柱状图：常规的，分组的，堆叠的。

箱形图

我们之前看了直方图，它很好地可视化了变量的分布。但是如果我们需要更多的信息呢?也许我们想要更清晰的看到标准偏差?也许中值与均值有很大不同，我们有很多离群值?如果有这样的偏移和许多值都集中在一边呢?

这就是箱形图所适合干的事情了。箱形图给我们提供了上面所有的信息。昆明电脑培训http://www.kmbdqn.cn/认为实线框的底部和顶部总是一个和三个四分位(比如25%和75%的数据)，箱体中的横线总是二个四分位(中位数)。像胡须一样的线(虚线和结尾的条线)从这个箱体伸出，显示数据的范围。

‘陆’ 广州北大青鸟分享数据可视化分析的几种展现形式

随着互联网的不断发展，数据分析已经成为企业的重要运营方法之一。
而今天我们就一起来了解一下，关于数据可视化分析都有哪些常见的类型。
数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。
在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以获取对数据的一些理解。
创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂，特别是对于大型、高维数据集。
在项目结束时，以清晰、简洁和引人注目的方式展现终结果是非常重要的，因为你的受众往往是非技术型客户，只有这样他们才可以理解。
散点图散点图非常适合展示两个变量之间的关系，因为你可以直接看到数据的原始分布。
如下面一张图所示的，你还可以通过对组进行简单地颜色编码来查看不同组数据的关系。
想要可视化三个变量之间的关系?没问题!仅需使用另一个参数(如点大小)就可以对变量进行编码。
折线图当你可以看到一个变量随着另一个变量明显变化的时候，比如说它们有一个大的协方差，那好使用折线图。
我们可以清晰地看到对于所有的主线随着时间都有大量的变化。
使用散点绘制这些将会极其混乱，难以真正明白和看到发生了什么。
折线图对于这种情况则非常好，因为它们基本上提供给我们两个变量(百分比和时间)的协方差的快速总结。
另外，我们也可以通过彩色编码进行分组。
直方图直方图对于查看(或真正地探索)数据点的分布是很有用的。
查看下面我们以频率和IQ做的直方图。
我们可以清楚地看到朝中间聚集，并且能看到中位数是多少。
我们也可以看到它呈正态分布。
使用直方图真得能清晰地呈现出各个组的频率之间的相对差别。
组的使用(离散化)真正地帮助我们看到了“更加宏观的图形”,然而当我们使用所有没有离散组的数据点时，将对可视化可能造成许多干扰，使得看清真正发生了什么变得困难。
柱状图当你试图将类别很少(可能小于10)的分类数据可视化的时候，柱状图是有效的。
如果我们有太多的分类，那么这些柱状图就会非常杂乱，很难理解。
柱状图对分类数据很好，因为你可以很容易地看到基于柱的类别之间的区别(比如大小);分类也很容易划分和用颜色进行编码。
我们将会看到三种不同类型的柱状图：常规的，分组的，堆叠的。
箱形图我们之前看了直方图，它很好地可视化了变量的分布。
但是如果我们需要更多的信息呢?也许我们想要更清晰的看到标准偏差?也许中值与均值有很大不同，我们有很多离群值?如果有这样的偏移和许多值都集中在一边呢?这就是箱形图所适合干的事情了。
箱形图给我们提供了上面所有的信息。
广州电脑培训http://www.kmbdqn.cn/认为实线框的底部和顶部总是一个和三个四分位(比如25%和75%的数据)，箱体中的横线总是二个四分位(中位数)。
像胡须一样的线(虚线和结尾的条线)从这个箱体伸出，显示数据的范围。

‘柒’ 安徽北大青鸟：数据可视化分析的几种展现形式

随着互联网的不断发展，数据分析已经成为企业的重要运营方法之一。
而今天我们就一起来了解一下，关于数据可视化分析都有哪些常见的类型。
数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。
在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以获取对数据的一些理解。
创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂，特别是对于大型、高维数据集。
在项目结束时，以清晰、简洁和引人注目的方式展现终结果是非常重要的，因为你的受众往往是非技术型客户，只有这样他们才可以理解。
散点图散点图非常适合展示两个变量之间的关系，因为你可以直接看到数据的原始分布。
如下面一张图所示的，你还可以通过对组进行简单地颜色编码来查看不同组数据的关系。
想要可视化三个变量之间的关系?没问题!仅需使用另一个参数(如点大小)就可以对变量进行编码。
折线图当你可以看到一个变量随着另一个变量明显变化的时候，比如说它们有一个大的协方差，那好使用折线图。
我们可以清晰地看到对于所有的主线随着时间都有大量的变化。
使用散点绘制这些将会极其混乱，难以真正明白和看到发生了什么。
折线图对于这种情况则非常好，因为它们基本上提供给我们两个变量(百分比和时间)的协方差的快速总结。
另外，我们也可以通过彩色编码进行分组。
直方图直方图对于查看(或真正地探索)数据点的分布是很有用的。
查看下面我们以频率和IQ做的直方图。
我们可以清楚地看到朝中间聚集，并且能看到中位数是多少。
我们也可以看到它呈正态分布。
使用直方图真得能清晰地呈现出各个组的频率之间的相对差别。
组的使用(离散化)真正地帮助我们看到了“更加宏观的图形”,然而当我们使用所有没有离散组的数据点时，将对可视化可能造成许多干扰，使得看清真正发生了什么变得困难。
柱状图当你试图将类别很少(可能小于10)的分类数据可视化的时候，柱状图是有效的。
如果我们有太多的分类，那么这些柱状图就会非常杂乱，很难理解。
柱状图对分类数据很好，因为你可以很容易地看到基于柱的类别之间的区别(比如大小);分类也很容易划分和用颜色进行编码。
我们将会看到三种不同类型的柱状图：常规的，分组的，堆叠的。
箱形图我们之前看了直方图，它很好地可视化了变量的分布。
但是如果我们需要更多的信息呢?也许我们想要更清晰的看到标准偏差?也许中值与均值有很大不同，我们有很多离群值?如果有这样的偏移和许多值都集中在一边呢?这就是箱形图所适合干的事情了。
箱形图给我们提供了上面所有的信息。
安徽电脑培训http://www.kmbdqn.cn/认为实线框的底部和顶部总是一个和三个四分位(比如25%和75%的数据)，箱体中的横线总是二个四分位(中位数)。
像胡须一样的线(虚线和结尾的条线)从这个箱体伸出，显示数据的范围。

‘捌’ 数据可视化的方法有哪些

数据可视化就是将数据分析的结果用图表的形式展现出来。

可以实现数据可视化的工具有：Excel、报表、BI

图表的展现形式有：柱状图、条形图、折线图、饼图、雷达图、地图、漏斗图、仪表板图、散点图、桑基图、词云和矩形树图等各种各种图形。

以下展示几张通过观远数据BI平台做的数据可视化大屏：

‘玖’ 昆明电脑培训分享数据可视化分析的几种展现形式

随着互联网的不断发展，数据分析已经成为企业的重要运营方法之一。而今天我们就一起来了解一下，关于数据可视化分析都有哪些常见的类型。

数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(Exploratory Data Analysis，EDA)以获取对数据的一些理解。创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂，特别是对于大型、高维数据集。在项目结束时，以清晰、简洁和引人注目的方式展现终结果是非常重要的，因为你的受众往往是非技术型客户，只有这样他们才可以理解。

散点图

散点图非常适合展示两个变量之间的关系，因为你可以直接看到数据的原始分布。 如下面一张图所示的，你还可以通过对组进行简单地颜色编码来查看不同组数据的关系。想要可视化三个变量之间的关系? 没问题! 仅需使用另一个参数(如点大小)就可以对变量进行编码。

折线图

当你可以看到一个变量随着另一个变量明显变化的时候，比如说它们有一个大的协方差，那好使用折线图。我们可以清晰地看到对于所有的主线随着时间都有大量的变化。使用散点绘制这些将会极其混乱，难以真正明白和看到发生了什么。折线图对于这种情况则非常好，因为它们基本上提供给我们两个变量(百分比和时间)的协方差的快速总结。另外，我们也可以通过彩色编码进行分组。

直方图

直方图对于查看(或真正地探索)数据点的分布是很有用的。查看下面我们以频率和 IQ 做的直方图。我们可以清楚地看到朝中间聚集，并且能看到中位数是多少。我们也可以看到它呈正态分布。使用直方图真得能清晰地呈现出各个组的频率之间的相对差别。组的使用(离散化)真正地帮助我们看到了“更加宏观的图形”,然而当我们使用所有没有离散组的数据点时，将对可视化可能造成许多干扰，使得看清真正发生了什么变得困难。

柱状图

当你试图将类别很少(可能小于10)的分类数据可视化的时候，柱状图是有效的。如果我们有太多的分类，那么这些柱状图就会非常杂乱，很难理解。柱状图对分类数据很好，因为你可以很容易地看到基于柱的类别之间的区别(比如大小);分类也很容易划分和用颜色进行编码。我们将会看到三种不同类型的柱状图：常规的，分组的，堆叠的。

箱形图

我们之前看了直方图，它很好地可视化了变量的分布。但是如果我们需要更多的信息呢?也许我们想要更清晰的看到标准偏差?也许中值与均值有很大不同，我们有很多离群值?如果有这样的偏移和许多值都集中在一边呢?

这就是箱形图所适合干的事情了。箱形图给我们提供了上面所有的信息。昆明电脑培训http://www.kmbdqn.com/认为实线框的底部和顶部总是一个和三个四分位(比如 25% 和 75% 的数据)，箱体中的横线总是二个四分位(中位数)。像胡须一样的线(虚线和结尾的条线)从这个箱体伸出，显示数据的范围。