数据之美
数据可视化的目的是让数据更高效
让读者更高效的阅读
突出数据背后的规律
突出重要因素
最后?美观
例子：词频图
图标的基本概念
Dimension
描述分析的角度和属性，分类数据
时间、地理位置、产品类型等
可以将一份数据比喻为一块蛋糕，维度即为切刀，将数据分开
Message
具体的参考数值，数值数据
元、销量、销售金额等
常见的图表
散点图
散点图主要解释数据之间的规律
气泡图
气泡图是三点图的变种，引入了第三个度量作为气泡大小
维度：1+，作为颜色
度量：3，其中一个是气泡的大小
单轴散点图
维度做Y轴，更倾向于洞察数据在不同类别下的数据规律
维度：1+，Y轴
度量：2
折线图
折线图经常用来观察数据随时间的变化趋势。
折线图的维度不宜过多，否者会非常混乱
面积图
面积图是折线图的变种。面积图更注重数据类别
之间随时间的趋势的变化关系
维度：1
度量：2
柱形图
并且柱形图是类别之间的关系
直方图
柱与柱之间的距离为0
正负比例柱形图
饼图
漏斗图
漏斗图是对转化过程的直观展示。
雷达图
适合于个体数据和属性可视化，比较偏描述性数据，常见于CRM，用户画像
例如王者荣耀的攻击防御能力分析
高级图标
树形图
适合数据量较大的情况，尤其类别比较多。比如各类电商的SKU
维度：1+
度量：1
桑基图
桑基图是揭示数据复杂变化趋势的图标。面积图是线性维度，而桑基图可以一对多或者多对一
维度: 2 source，target
度量: 1
热力图
数据在空间上的变化规律。譬如地理空间，网页浏览
维度：2
度量：1
热力图的变种
空间不一定是纯粹空间，
也可以是属性和维度的
规律组合，比如把它变
成星期表。
维度：1
度量：1
可以看一下github上面的代码提交量图
关系图
关系图
展现不同类别之间的数
据关系，常见于各类社
交社会媒体。
维度：2 source target
度量：0+
箱线图
箱线图
箱线图是统计用图表，用来研究和观察数据分布，也能对比数据分布。
维度：1+
度量：1
标靶图
标靶图
也称为子弹图，是变种
的条形图。常用于衡量
业务销售完成情况。
维度：1+
度量：2
词云图
词云图
文本分析利器，PPT常
客，卖弄大数据之必备
图表
维度：1
度量：0
地理图
数据和空间之间的关系。
地理图即可以通过经纬
度的数值度量绘制，也
能通过省市的类别维度
绘制。
维度：1（经纬或行政）
度量：1
图标绘制
初级图表
条形图
概述1
原文地址：https://www.cnblogs.com/lyhcc/p/11258397.html