大数据时代，数据可视化的要求越来越高，不了解excel的数据可视化图表有哪些可不行。下面一起来看看吧！

1、excel的数据可视化图表：箱线图

箱线图是一种用统计学方法呈现数据分布特征的图表。它可以用来展示数据的中位数、上下四分位数、异常值等信息，从而帮助我们更好地理解数据集的概况。箱线图可以帮助我们观察和比较不同数据样本的分布情况。箱线图能够显示数据集中是否存在异常值。通过观察箱线图中的离群点（异常值），我们可以识别潜在的数据异常情况，有助于我们进一步分析异常原因并采取相应的措施。箱线图也经常被用来比较不同组之间的差异。例如，我们可以将不同处理组的数据绘制成箱线图，以了解它们的分布情况是否存在显著差异，进而进行假设检验。如通过绘制多个箱线图，我们可以对比不同组别的数据，如不同产品的销售量或不同地区的收入水平，并发现其中的差异。

总而言之，箱线图是一种简洁而强大的工具，广泛应用于数据分析、统计学和质量管理等领域，帮助我们更好地理解和解读数据集的特征和趋势。

如下图所示的是，一个学校学生在英语、物理和数据三门课程上的考试成绩。通过箱线图可以看出，物理成绩是相对比英语和数学更好的。平均分更高、并且第一分位数（25%学生可以达到）和第三分位数（75%学生可以达到）都更高。

2、excel的数据可视化图表：散点图/气泡图

散点图是一种将数据以二维平面的形式进行展示，用不同的颜色或标记来表示不同数据点之间的差异或相关性。通过散点图，人们可以探索数据的分布情况，判断两个变量是正相关、负相关还是不存在明显的相关关系。在机器学习和数据挖掘中，散点图可用于分类和聚类分析。通过在散点图上绘制不同类别或簇别的数据点，我们可以直观地观察它们的分布情况，辅助于模型选择和特征提取等任务。散点图有助于我们了解变量之间的趋势和相互影响，对于预测和预测建模很有帮助，从而指导进一步的数据分析和决策。

在散点图的基础上通过增加颜色、面积等元素可继续增加数据的度量。通过面积元素，就成了多一个度量维度的气泡图，通过增加颜色元素，可以表现多分类的散点聚类分布情况。

但数据维度的增加会降低读者理解信息的速度，一般情况不要超过4（1个类别3个度量或2个类别2个度量），因为一张4个以上数据维度的图表很可能意味着读者既要分辨图形又要分辨颜色，单纯的平面图表（非交互式图表）要谨慎使用。

机器学习研究中，有个非常著名的数据集——安德森鸢尾花卉数据集（Anderson`s Iris data set），共有150个样本，每个样本包含了花萼长度（sepal length (cm)）、花萼宽度（sepal width (cm)）、花瓣长度（petal length (cm)）、花瓣宽度（petal width (cm)）四个特征，山鸢尾（setosa）、变色鸢尾（versicolor）、维吉尼亚鸢尾（virginica）这三个品种。

基于这份数据集，只需要把花萼长度和花瓣长度，以及鸢尾花品种三个信息，利用散点图画出来，就可以很明显看到，基于花萼长度和花瓣长度两个信息来做分类就已经相当有效了。

3、excel的数据可视化图表：地图

地图数据可视化主要分两种，一种是把经纬度作为两个度量，作为散点图的X和Y轴，加上地图信息作为背景来展示，热力图就是属于这一种。

来源：http://www.nmc.cn/publish/observations/hourly-temperature.html

另一种是把区域作为拆分维度，但不像柱状图的一个个柱子那样抽象展示，而是直接放到地图边界围成的区块上来展示，并且区块可以不断细拆，从国到省到市到区，甚至到街道都可以。分级统计地图（Choropleth Map）是属于这一种。

来源：https://en.wikipedia.org/wiki/File:Choropleth_Map.png

热力图（Heatmap）和分级统计图（Choropleth Map）是常见的用于地图图表类型，它们有以下几个区别：

• 数据类型：热力图通常用于表示数值型或连续型数据，每个数据点对应一个颜色强度，代表其数值大小。而分级统计图则常用于表示分类型或离散型数据，每个地理区域根据所属类别被分配不同的颜色或图案，当然颜色一般是经过数值映射的。
• 数据展示方式：热力图采用颜色强度来直观展示数据的大小和分布情况，较暖的颜色通常表示较大的数值，较冷的颜色表示较小的数值。分级统计图则通过不同的颜色或图案来表示不同的类别或水平，可以直接比较各地区间的分类差异。
• 数据呈现对象：热力图主要针对观察单个数据点或数据集的整体分布趋势，用于发现数据内部的关联或规律。分级统计图则主要用于展示地理空间上不同区域的差异和分布情况，以及地理区域间的相对大小或等级。
• 使用场景：热力图适用于数据密度、热点分析、趋势识别等情况，常见的应用包括热力地图、气象图等。而分级统计图更适合用于地理分析、区域统计、人口分布等情况，常见的应用包括行政区划图、人口密度图、选举结果图等。

尽管热力图和分级统计图在一些方面有所区别，但它们也存在一些相似之处。例如，它们都是用颜色或色彩变化来表示数据信息，在数据可视化中都能提供直观、易于理解的视觉效果。选择使用哪种图表类型取决于你要展示的数据类型和目标，以及你希望观察什么样的关系或规律。

最后，友情提醒，Excel中的着色地图中的中国是不完整的，千万别掉坑里了。如果你想简单轻松的制作出上述高级图表，可以用九数云BI，它提供超过30种图表类型的选择，饼图、柱状图这些传统图表类型挖掘到了极致，发展出堆积柱状图、环形图等等针对某些特定场景更加直观的展现形式，更有词云、树状图等新奇图表类型可选用。

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