大数据可视化有哪些图表？看完这篇我不相信你还不懂！——九数云BI

1. 大数据可视化有哪些图表：直线图和曲线图

用于反映事物随时间或有序类别而变化的趋势。直线图是用直线将一系列的数据点连接的图表，直线图经常用来展现随着时间变化的数据。曲线图是用曲线将一系列的数据点连接的图表。使用建议：Y 轴刻度值选择要合理，当前显示的数据波动要最大化的显示；显示数据尽量大于3条，否则不能够清晰地反映出数据随时间变化的趋势。

 

2. 大数据可视化有哪些图表：面积图

包括普通的面积图及面积范围图，根据面积连接线的不同，又可以分为直线面积图和曲线面积图当我们在设计大屏时出现过多的折线图，或者感觉图表与标题（设计复杂）的样式不匹配时，我们可以进行丰富图表的表现力，使用面积图来撑起画面，让画面整体看上去不单薄。

 

3. 大数据可视化有哪些图表：柱状图&条形图

柱状图是用竖直的柱子来展现数据，一般用于展现横向的数据变化及对比。条形图是用横向的柱子来展现数据，一般用于纵向的数据排名及对比。

使用建议：注意每个数据分类的宽度以及不同分类之间的间距，数据之间的间隔与宽度最好是1.2~1.5倍

要选用适当的圆角，避免使用大圆角，会造成认知理解混乱，同时也不是很美观。

当每个数据分类项文字过长是，可以将柱状图转化成条形图，缓解视觉压力；这也是条形图相对于柱状图的一个优点，同时当要展示的数据分类项过多时，我们也可以用条形图来减少图表所占用的宽度，因为在我们设计大屏的过程中，图表的数据展示区域宽度往往是固定的，不会有太多的横向空间是图表完全展示，这时我们就可以考虑条形图。

当我们想要强调其中一个数据分类项时，可以使用不同的颜色进行区分，但此时要保证唯一变量（即颜色不超过两个）。

 

4. 大数据可视化有哪些图表：饼形图

饼图以扇区的形式显示每一个数值相对于总数值的大小。通过不同的扇面大小，表达了不同类别的比例，即一个数据组中不同数据项的数据大小占所有数据和的比例；并通过带颜色的图例将扇面和数据项一一对应起来。所以当我们想要一组数据中每个数据类型所占的比例时，就可以优先选择饼形图。饼形图可以分为基础饼形、环形图以及扇形图。

 

5. 大数据可视化有哪些图表：环形图

环形图是饼图的一种变形，通过去掉中心部分，使环形图在视觉上看上去更轻盈，避免由于饼图大面积色块带来的视觉压力，但它依然能够表达出和饼图相同的含义以及不同数据项之间的占比关系。在使用环形图时，我们要注意环形图的粗细，避免出现圆环过粗或者过细的情况，这样都会影响在视觉上的美观程度。

 

6.大数据可视化有哪些图表： 扇形图

通过设置饼图圆周的开始角度和结束角度，我们可以将饼图变成扇形图。

 

7. 大数据可视化有哪些图表：范围图

范围图包括面积范围图、曲线面积范围图及柱形范围图，也可将范围柱状图变成范围条形图。

 

8. 大数据可视化有哪些图表：散点图和气泡图

散点图和气泡图常用于展现数据的分布情况。通过数据之间的位置分布来观察变量之间的相互关系。数据之间的相互关系主要分为：正相关（两个变量值同时增长）、负相关（一个变量呈现增长分布另一个变量呈现下降分布）、不相关、线性相关、指数相关等。而分布在集群点较远的数据点，被称之为异常点。散点图经常与回归线（就是最准确地贯穿所有点的线）结合使用，归纳分析现有数据以进行预测分析。

气泡图是一种多变量图表，是散点图的变体，也可以认为是散点图和百分比区域图的组合。与散点图一样，气泡图使用笛卡尔坐标系沿网格绘制点，其中 X 和 Y 轴是单独的变量。然而，与散点图不同，每个点都分配有标签或类别（显示在图例旁边或图例上）。然后，每个绘制点通过其圆的面积表示第三个变量。

颜色还可用于区分类别或用于表示附加数据变量。时间可以通过将其作为一个轴上的变量来显示，也可以通过动画数据变量随时间变化来显示。

气泡图通常用于通过使用定位和比例来比较和显示分类圆圈之间的关系。气泡图的整体情况可用于分析模式/相关性。太多的气泡会使图表难以阅读，因此气泡图的数据大小容量有限。

这可以通过交互来解决：单击或悬停在气泡上以显示隐藏信息，可以选择重新组织或过滤分组类别。与比例面积图一样，需要根据圆的面积而不是半径或直径来绘制圆的大小。圆圈的大小不仅会呈指数级变化，还会导致人类视觉系统产生误解。

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