数据可视化图表类型

百分比变化图

百分比变化图是显示数据集随时间变化的百分比的图表。它用于可视化值相对于其初始值的变化情况，允许您查看数据的趋势并比较不同时期。百分比变化的计算方法是:从当前值中减去原始值，然后将结果除以原始值，然后乘以100，将结果表示为百分比。

结果值绘制在y轴上，时间或其他相关因素绘制在x轴上。百分比变化图可用于分析各种数据，包括财务数据、销售数据或其他定量数据集。

瀑布图

一个瀑布图表示初始值如何受到中间值的影响，并最终产生最终值的图形表示。它通常用于财务和会计，以显示公司的净收入或资产负债表的变化，以及在其他领域显示对初始值的正和负变化的累积效应。

该图表由代表积极和消极变化的垂直柱组成，柱状线从基线向上或向下延伸，以显示变化的累积效应。起始值和结束值通常由第一个和最后一个条表示，而中间条表示正变化和负变化。瀑布图可以为给定数据集中的变化来源提供清晰的可视化表示，使其更容易理解整体趋势并确定需要注意的区域。

雷达图表

一个雷达图表也被称为蜘蛛图或网络图，是一种用于比较单个数据点的几个变量的值的图形。图表以二维极坐标图的形式显示数据，每个变量由从图表中心延伸的径向轴表示。每个变量的值沿着径向轴绘制，创建一系列的点，形成一个多边形。

生成的多边形形状提供了数据点变量相对大小的可视化表示，允许对多个数据点进行快速简便的比较。雷达图通常用于市场研究、性能评估、数据分析等领域，用于比较和分析多个实体或因素的特征。

箱形图

一个箱线图也称为盒须图，是一种显示数据集分布的图表，显示中位数、四分位数、范围和离群值。图中的框表示四分位数范围(IQR)，其中包含中间50%的数据，框内的线表示中位数。

晶须从盒子的两侧延伸，以表示数据的范围，范围之外的任何数据点都被绘制为单独的点，并被视为离群值。箱形图通常用于可视化和比较组之间的分布。

阳光图表

一个阳光图表，也称为径向树图或多级饼图，是一种用于表示分层数据结构的可视化工具。它是通过将一个圆划分为多个嵌套的部分来创建的，每个部分代表层次结构中的一个级别。每个片段的大小与其所代表的数值成正比，颜色也可以用来编码额外的信息。

日冕的中心代表着层级的根，当你离开中心时，你就会往下移动层级。Sunburst图对于显示层次结构的不同级别之间的关系非常有用，并且可以帮助提供复杂数据结构的概述。

树图

树形图，也称为树形图或树形图，是层次结构的图形表示。它用于可视化和理解层次结构中元素之间的复杂关系。该结构由一系列连接的节点表示，其中每个节点表示层次结构中的一个元素，并连接到其父节点和子节点。

根节点位于层次结构的顶部，分支向下延伸以表示层次结构的不同级别。树形图可用于表示各种层次关系，例如组织结构、文件系统、决策树和进化树。

Treemap图表

一个treemap图表是一种信息可视化类型，用于将分层数据结构(如文件系统或组织结构)表示为嵌套矩形。层次结构的每个分支由一个彩色矩形表示，每个矩形的面积与数据的指定维度成正比。

例如，在文件系统树状图中，一个文件夹可能用一个矩形表示，而它的子目录用嵌套在其中的更小的矩形表示。每个子目录矩形的大小将表示该目录中所有文件大小的总和。

树状图可以有效地显示大量数据，并且对于揭示数据中的模式和结构非常有用，这些模式和结构可能不是很明显。它们被用于许多不同的领域，包括市场营销、财务和项目管理。

蜡烛图

一个烛台图表是一种财务图表，用于表示资产(如股票或货币)在指定时间段内的价格变动。它由单个的“烛台”组成，显示了给定时间段内价格运动的范围，以及开盘价和收盘价。

每个烛台由代表开盘价和收盘价之差的“主体”和代表这段时间内最高和最低价格的“影子”或“灯芯”组成。如果收盘价高于开盘价，主体通常被画成一个中空的矩形(通常是白色或绿色)，被称为“看涨”烛台。如果开盘价更高，主体被填满(通常是黑色或红色)，被称为“看跌”。

烛台图在技术分析中广泛使用，根据其所代表的价格模式来确定潜在的买入或卖出机会。它们也用于其他金融市场，如大宗商品、债券和货币。

区间图

区间图，也称为区间图，是一种图表类型，用于表示在特定时间段内具有最小值和最大值的数据。这种类型的数据通常被称为“区间数据”。

间隔图通常将最小值和最大值显示为一个范围，用条形或垂直线段表示。条或线段的高度表示最小值和最大值之间的差值。条形或线段在x轴上的位置表示数据所对应的时间段。

区间图通常用于表示质量控制、制造和工程等领域中的数据，在这些领域中，监控和可视化过程随时间变化的可变性是很重要的。它们可以帮助识别数据中的趋势和模式，并可用于检测和诊断流程中的问题。

间隔图的例子包括条形图、箱形图和误差条。

Marimekko图表

Marimekko图，也称为Mekko图、Marimekko图或马赛克图，是一种堆叠柱状图，用于表示数据中的层次关系和部分到整体关系。在Marimekko图中，每列的宽度与数据的总大小成正比，而列的高度表示数据中每个类别的相对大小。

该图表对于可视化复杂的数据结构和显示不同类别之间的层次关系非常有用。例如，它可以用来表示市场份额数据，其中每列的宽度表示总市场规模，每个堆叠分段的高度表示不同公司的相对市场份额。

Marimekko图表提供了一种独特而有效的数据可视化方式，可以帮助识别在其他类型的图表中可能不会立即明显的模式和关系。它们广泛用于商业和营销应用，以及学术研究和数据分析。

双轴图

一个双轴图也称为组合图或多轴图，是一种将两组或多组数据组合成单一可视化的图表类型。它允许您在两个或多个独立的y轴上显示不同类型的数据，例如数值数据和分类数据，并使用共享的x轴。

在双轴图表中，每个轴与不同类型的数据相关联，并独立缩放以适应该数据的值范围。这允许在单个图表中比较不同类型的数据，使其成为探索复杂关系和趋势的强大工具。

例如，双轴图可用于组合条形图和折线图，其中条形图表示分类数据，折线图表示数值数据。另一个例子可能是结合柱状图和面积图的双轴图，其中柱状图表示销售数据，面积图表示利润数据。

当您需要比较具有不同比例或单位的两组数据时，或者当您想要探索两种不同类型数据之间的关系时，双轴图可能特别有用。

热图

一个热图是一种使用颜色表示数据值的数据可视化类型。它用于表示单个值与特定颜色相关联的数据，通常使用色阶来表示值的范围。

在热图中，数据显示在网格中，其中每个单元格表示数据集中的一个值。每个单元格的颜色由其值和所使用的色阶决定。较高的值通常由较深或较强烈的颜色表示，而较低的值由较浅或较柔和的颜色表示。

热图通常用于可视化大型和复杂的数据集，对于可视化数据中的模式和关系特别有用。它们通常用于金融、医学和地理信息系统等领域。

例如，可以使用热图来表示地理区域内的温度分布，其中每个单元格表示一个温度值，色标表示温度范围。另一个例子可以是表示访问网站频率的热点图，其中每个单元格表示访问特定页面的次数，色阶表示访问频率的范围。

点图

点图，也称为散点图或散点图，是一种数据可视化类型，它将单个数据点表示为图形上的单独点。在点图中，x轴和y轴表示数据集中的两个变量，每个点表示一个单独的数据值。

点图对于可视化两个变量之间的关系很有用，可以帮助识别数据中的模式和趋势。通过将每个数据点绘制为图上的单独点，可以观察数据的分布和分布模式。

通过使用不同的符号、形状或颜色来表示不同的类别，点图还可以用于可视化分类数据。例如，可以使用点图来表示一组人的身高和体重之间的关系，其中每个点代表一个人，点的颜色代表性别。

点图广泛应用于各种领域，包括统计、数据分析和研究。它们是可视化数据集中两个变量之间关系的简单而有效的方法，可以提供对数据的有价值的见解。

网络图

一个网络图也称为网络图或网络图，是一种数据可视化，用于表示实体之间的复杂关系和连接。它通常用于可视化社会网络、通信网络和其他类型的互联数据。

在网络图中，实体由节点表示，实体之间的关系或连接由连接节点的边或线表示。连接的强度和方向可以用线条的粗细和方向表示，节点的大小和颜色可以表示实体的附加信息。

网络图表可以帮助识别复杂数据集中的模式和关系，并可以提供对数据结构和组织的有价值的见解。它们被广泛应用于社会网络分析、数据挖掘和商业智能等领域。

例如，网络图可以用来可视化社交网络中个体之间的关系，其中每个节点代表一个人，而边代表他们之间的关系。另一个例子是表示供应链中商品和服务流动的网络图，其中每个节点代表一家公司，边缘代表它们之间的关系。

格子图

一个格子图也被称为小倍数图或格子图，是一种数据可视化，它使用一系列小的、相似的图表来表示数据的不同子集。它用于显示相同数据的多个视图，通常用于显示数据在不同类别或维度之间的变化情况。

在格子图中，每个小图表代表数据的一个子集，这些图表以网格或格子模式排列。每个图表通常都是简单的可视化，例如条形图或折线图，并且图表设计得足够小，以便在同一页面上显示大量图表。

网格图对于探索和比较不同类别或维度数据中的模式和趋势非常有用。通过显示数据的多个视图，可以比较数据随时间或跨不同组的变化和演变情况。

网格图广泛应用于数据分析、商业智能和研究等领域。它们是探索和可视化复杂数据集的强大工具，可以为数据提供有价值的见解。

点线图

点阵图，也称为点阵图或条形图，是一种使用点来表示单个数据值的数据可视化类型。它类似于条形图，但是用点代替条形图来表示数据。

在点阵图中，x轴表示数据集中的类别或组，y轴表示值。每个数据值都用在图表上相应位置的点表示。

点阵图对于可视化数据的分布和分布模式以及比较多组数据的分布非常有用。它们还可以用于表示具有许多类别或大量数据点的数据，因为这些点可以堆叠或抖动以避免重叠。

点线图广泛应用于统计、数据分析和研究等领域。它们是可视化数据分布的一种简单而有效的方法，可以提供对数据的有价值的见解。

词云图

一个词云也称为标签云或世界，是一种数据可视化，表示给定文本或数据集中单词的频率或重要性。这些单词以云状的形状显示，每个单词的大小和颜色表示其频率或重要性。

在单词云中，出现频率最高或最重要的单词以较大的字体和较深的颜色显示，而出现频率较低或较不重要的单词则以较小的字体和较浅的颜色显示。云中的单词布局通常是随机的，但也可以按照特定的模式排列。

词云用于分析文本数据，例如一本书、一篇报纸文章或一篇社交媒体帖子的内容，以确定数据中最频繁出现或最重要的主题和主题。它们还可用于快速识别大量文本数据中的趋势和模式，使其成为数据分析和文本挖掘的有用工具。

词云广泛应用于自然语言处理、数据分析和研究等领域。它们是可视化文本数据内容的一种简单而有效的方法，可以提供对数据的有价值的见解。

冰柱图

冰柱图，也称为日冕图或嵌套甜甜圈图，是一种用于表示分层数据结构的数据可视化类型。它用于显示不同级别数据之间的层次关系，每个级别由图表中的同心圆或段表示。

在冰柱图中，最里面的环代表层次结构中的最高层次，随后的每个环代表层次结构中的较低层次。图表中每个分段的大小和颜色可以表示额外的信息，例如数据的数量或比例。

冰柱图对于可视化分层数据结构(如文件系统、分类法或组织图)非常有用。它们可以帮助理解不同级别数据之间的关系，并可以提供有关数据结构和组织的有价值的见解。

冰柱图广泛应用于数据分析、商业智能和研究等领域。它们是探索和可视化分层数据结构的强大工具，可以为数据提供有价值的见解。

圆形包装图

一个圆形装箱图是一种数据可视化类型，它使用不同大小的圆来表示数值数据，这些圆以不重叠的方式排列。每个圆圈的大小代表一个数据点或值，圆圈的位置可以提供额外的信息或上下文。

在圆形包装图中，圆形通常以层次结构或树状结构组织，较大的圆形表示较高级别的类别或组，较小的圆形表示子类别或单个数据点。这些圆圈可以着色或标记，以提供进一步的信息或使图表更容易阅读。

圆形包装图通常用于生物学、经济学和计算机科学等领域，以可视化分层数据，但它们可以用于任何可以用数字表示的数据类型。它们在处理大型数据集时特别有用，因为它们可以以紧凑且具有视觉吸引力的格式有效地传达大量信息。

阶梯折线图

一个阶梯线图也称为阶跃图或阶跃图，是数据可视化中常用的一种图表类型，用于显示随时间的变化或比较不同类别。

在阶梯折线图中，数据点由水平线和垂直线连接起来，形成一系列的阶梯。水平线表示数据点的持续时间，垂直线表示前一个数据点与当前数据点之间的值变化。这条线从一个数据点跳到下一个数据点，创建了一系列步骤，可以很容易地看到数据是如何随时间或跨类别变化的。

阶跃折线图通常用于显示股票价格、天气模式或其他时间序列数据的变化，以及跨类别比较数据或突出显示数据随时间的变化。它们对于具有大量数据点的数据的可视化特别有用，因为它们可以以易于理解和解释的方式显示随时间的变化。

圆形网图

圆形网络图，也称为圆形图，是一种数据可视化，用于显示网络中不同元素之间的关系或连接。

在圆形网络图中，元素被表示为节点，这些节点围绕图表的周长以圆形图案排列。节点之间的连接用线表示，这些线在节点之间绘制，以显示节点之间的关系。

圆形网络图通常用于显示多个元素之间的复杂关系，或演示系统不同部分之间的相互联系。它们通常用于社会科学、生物学和工程学等领域，用于可视化系统(如社会网络、生态系统或电路)不同组成部分之间的关系。

圆形网络图对于以紧凑且具有视觉吸引力的格式显示大量信息非常有用，可以很容易地看到网络中的不同元素如何连接以及它们如何相互作用。

运行总量图

运行总计图，也称为累积图或累积折线图，是一种数据可视化类型，显示随时间或跨类别的值的累积。

在运行总计图中，值以折线图的形式显示，y轴表示总价值，x轴表示时间或类别。该行从0开始，并显示随时间或跨类别的值的增量增长。这条线是由点连接起来的，以显示积累的进展。

运行总数图通常用于显示数据随时间的增长或积累，例如累计销售或收入，以及流程或项目的进展。它们也常用于财务和会计，以显示利息或通货膨胀的累积效应。

运行总数图对于可视化数据的总体趋势以及单个数据点对总数的贡献非常有用。它们可以帮助突出趋势，识别模式和异常值，并提供对基础数据的见解。

阶梯面积图

步长面积图是数据可视化中常用的一种图表类型，用于显示数据随时间或跨类别的变化。它类似于阶跃折线图，但是线之间的区域用颜色填充，以创建一个强调数据变化的实体形状。

在阶梯面积图中，数据点由水平线和垂直线连接，形成一系列阶梯。然后用颜色填充线之间的区域，以创建一个强调数据变化的实体形状。形状通常使用不同的阴影颜色来表示不同的类别或数据集。

阶跃面积图通常用于显示单个数据集随时间的变化，或用于比较多个数据集随时间的变化。它们对于具有大量数据点的数据的可视化特别有用，因为它们可以以易于理解和解释的方式显示随时间的变化。

阶跃面积图用于许多领域，包括金融、经济和环境科学，用于跟踪数据随时间的变化，并对未来趋势做出预测。它们也经常用于商业和市场营销，跟踪销售或网站流量，并制定有关资源分配和策略的决策。

等高线地图

一个等高线地图也称为等高线图或等高线图，是一种数据可视化，用于在二维表面上表示三维数据。

在等高线地图中，数据显示为一系列等高线，这些等高线连接数据表面上相等的点。每隔一段时间画一条线，每条线代表一个特定的值或值的范围。然后用颜色填充线条之间的区域，以表示该范围内的值。

等高线图通常用于显示在一个表面上连续变化的数据，例如地形图上的高程数据、天气图上的温度数据或城市或地区地图上的人口密度数据。它们也可用于在散点图或曲面图中显示数据的分布。

等高线地图对于可视化复杂的数据集和识别数据中的模式或趋势非常有用。它们可以提供数据的详细和准确的表示，以及对不同变量之间关系的见解。它们通常用于地理、地质、环境科学以及工程和物理等领域。

混合表格图

混合表格图表是一种结合表格和图表元素的可视化表示形式。它通常用于以易于理解和分析的方式显示复杂的数据。

混合表格图表通常具有以表格格式显示的一列或一行数据，以及以图形格式显示的一个或多个附加列或行，例如条形图或折线图。图表的表格部分用于显示详细信息，而图形部分用于突出显示数据中的趋势或模式。

混合图表在各种环境中都很有用，包括商业、金融和研究。它们对于呈现包含定量和定性信息的数据特别有效，因为它们允许以清晰和简洁的方式呈现这两种类型的数据。

跳线图

一个跳线图也称为跳跃图或棒棒糖图，是一种数据可视化类型，用于显示数据随时间或跨类别的变化。

在跳线图中，数据被表示为一系列点或圆，通过水平线连接，以显示数据点的值随时间或跨类别的变化。然后将圆点或圆圈连接到一条垂直线上，形成棒棒糖般的外观。竖线的长度表示数据值的大小，水平线表示时间或类别。

跳线图通常用于显示单个数据集随时间的变化，或比较多个数据集随时间的变化。它们还可用于显示两个变量之间的关系，或在较大的数据集中突出显示特定的数据点。

跳线图对于具有大量数据点或类别的数据集的可视化特别有用，因为它们可以有效地突出显示随时间的变化和趋势。它们通常用于金融、经济和环境科学等领域，也用于商业和市场营销，跟踪销售或网站流量，并做出有关资源分配和策略的决策。

多重风格图表

多样式图表是一种数据可视化类型，它使用多种图表样式或类型来表示同一数据集的不同方面。这种方法允许在单个显示中组合不同类型的图表或图形，以便更好地说明和传达复杂的数据。

例如，多种样式的图表可能会将线形图与条形图结合起来，以表示随时间推移的趋势和不同值的相对大小。或者，它可以使用散点图来表示两个变量之间的关系，并使用饼图来说明该关系中第三个变量的分布。

多样式图表的主要优点是，它可以提供更全面的数据视图，允许查看者在单个显示中查看相同信息的多个方面。通过提供对数据更细致和完整的理解，这有助于促进更深入的见解和更准确的分析。

然而，为了避免造成混淆或模糊图表的主要信息，谨慎而明智地使用多种样式是很重要的。设计者应该考虑图表的受众和目的，选择合适的、清晰的、有效的图表样式来传达想要传达的信息。

散点等值线图

散点等高线图，也称为二维密度图或散点密度图，是一种结合了散点图和等高线图元素的数据可视化类型。它通常用于显示散点图中点的密度，通过将密度较高和较低的区域显示为等高线或阴影区域。

在散点等高线图中，数据被绘制为二维空间中的一系列点，其中一个变量在x轴上表示，另一个变量在y轴上表示。然后使用等高线或阴影来显示散点图中点的密度，等高线或阴影显示密度较高和较低的区域。

等高线通常使用色标来绘制，不同的颜色表示不同的密度水平。等高线之间的区域通常是阴影，以提供更具视觉吸引力和信息的显示。

散点等高线图的优势在于，通过显示点的密度和最集中的区域，它提供了比标准散点图更详细、更细致的数据视图。这有助于揭示数据中的模式和关系，这些模式和关系可能无法从标准的散点图中显示出来。

散点等高线图经常用于科学研究、环境研究和其他需要空间数据分析的领域。它们还可以用于数据探索和可视化，以帮助识别趋势、异常值和数据的其他特征。

散点矩阵图

散点矩阵图是一种以矩阵格式显示多个散点图的数据可视化类型。矩阵中的每个散点图显示了数据集中两个变量之间的关系，整个矩阵提供了数据集中所有变量之间成对关系的可视化概述。

在散点矩阵图中，矩阵中的每一行和每一列代表一个不同的变量，矩阵中的散点图表示每对变量之间的关系。矩阵的对角线显示了每个变量的直方图或密度图，它提供了每个变量值分布的可视化。

散点矩阵图的优点是，它允许对数据集中所有变量之间的关系进行快速和全面的概述，从而更容易识别模式、趋势和相关性。它在处理大量变量时特别有用，因为它允许查看者快速评估所有变量对之间的关系，而不必单独检查每对变量。

散点矩阵图通常用于探索性数据分析，并且经常用于统计学，机器学习和数据科学等领域。它们可用于识别趋势、异常值和数据的其他特征，并指导进一步分析的变量选择。

滑动窗口海图

滑动窗口图是一种数据可视化类型，它使用固定大小的窗口在数据上滑动或移动，显示时间序列或其他顺序数据的移动平均值。滑动窗口图提供了数据趋势和可变性的可视化表示，并有助于消除数据中的短期波动或噪声。

在滑动窗口图中，数据被划分为固定大小的重叠段或窗口，每个时间步长在数据上移动或滑动。在每一步中，计算窗口内数据的平均值或其他统计度量，并绘制在图表上。这个过程的结果是一条平滑的曲线，它代表了数据的总体趋势。

滑动窗口图的优点是，它可以提供比标准折线图更稳定和更具代表性的数据视图，特别是对于显示短期波动或噪声的数据。通过使用移动平均线，图表可以平滑这些波动并突出潜在趋势，从而更容易识别模式并做出预测。

滑动窗口图通常用于金融、经济和其他需要时间序列数据的领域。它们还可以用于数据探索和可视化，以帮助识别趋势、异常值和数据的其他特征。