可视化数据图表类型，大数据可视化图表的类型包括哪些

　　你有什么数据，能得到什么数据，数据来源是什么，如何得到，所有变量的意义是什么。如何图形化展示，如何呈现一个有价值的数据故事，是一个值得深思的问题。

　　数据故事需要逻辑清晰。你可以写下stepN，说出每一步是什么故事。

　　例如：

　　按照叙述方式可以是：时间变化，由大变小，由小变大，突出对比，探寻交集(银行活期利率=互联网金融利率的原因，比如栗子，这是不可能的)，分析原因(拆分：销售额=客单价*会员数)，异常值等。

　　常见图表显示模式描述：

　　基于数据的可视化组件：颜色视觉建议、坐标系、标尺和背景信息。

　　色觉建议：形状、颜色、大小对数据进行编码，数据的选择取决于数据本身和目标。

　　坐标系：散点图的数据映射不同于饼图。散点图有xy轴，其他有极坐标和直角坐标轴。

　　标尺：有意义的增量可以增强可读性，就像改变焦点一样。线性标度、对数标度、分类标度、顺序标度、百分比标度和时间标度。

　　背景：读者对数据不熟悉，可以明确数据的含义和读图方式。

　　视觉建议：可视化数据时，使用形状、大小和颜色对数据进行编码。位置、长度、角度、方向、形状、面积、体积、饱和度、色调(排列和组合)

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　　分类

　　整体的一部分

　　饼图、堆积条形图(建议不要超过8个饼图，百分比按照一定的规则顺时针排序)

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　　子类：可以分层次，重要的是解读数据，出现不同的观点。

　　矩形树形图：紧凑的空间显示层次结构，面积和颜色一起使用(面积表达的比例，颜色表达的类型)

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　　马赛克图：允许在一个视图中进行跨类别比较。

　　日出图：分析数据的水平和比例。

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　　瀑布图：各部分的组成和大小。

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　　时间序列数据可视化

　　条形图：适用于离散的时间点

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　　折线图：线条使趋势更加明显。

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　　散点图：可以显示不同的点，数据可以用线连接起来显示趋势。

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　　点线图：比条形图更关注端点。

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　　径向分布图：类似于折线图，但被一个圆包围(建议不超过20个)

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　　日历：一周的模式

　　空间数据可视化

　　位置：通过直觉将纬度和经度直接移动到二维空间

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　　统计图

　　箱线图：比较标准正态分布、不同自由度t分布和非对称分布数据的箱线图特征。

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　　项目符号图：通常使用kpi评估来查看实际值和期望值之间的差距。

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Tags： 网络趣事  

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