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1、这些数据可视化图形，你选对了吗？1CONTENTS目录1234柱状图折线图饼图散点图气泡图5雷达图62概述有人觉得，在做数据可视化时，基本图表太简单、太原始，不够酷炫，因此追求更复杂的图表。但是，越简单的图表越容易理解，而快速易懂地理解数据，正是”数据可视化”的最重要目的和最高追求。饼图可以更清晰地表现整体和局部的关系，气泡图可以在同样的空间表现更多地数据，树状图能够更好地表现分层的结构。间序列最好表现为线状图，而散点图一般用来表现两个线性度量的相关性.所以，请不要小看这些基本图表。因为用户最熟悉它们，所以只要是适用的场合，就应该考虑优先使用。3一、柱状图柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。

2、肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。通常来说，柱状图的X轴是时间维，用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X轴不是时间维的情况，建议用颜色区分每根柱子，改变用户对时间趋势的关注。4二、折线图折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。折线图还适合多个二维数据集的比较。512饼图是一种应该避免使用的图表，因为肉眼对面积大小不敏感。图中，左侧饼图的五个色块的面积排序，不容易看出来。一般情况下，总是应该用柱状图替代饼图。但是有一个例外，就是反映某个部分占整体的比重，比如贫穷人口占总人口的百分比。三、饼图6散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。左图是在校学生数学与理综的相关性分析。为了识别第三维，可以为每个点加上文字标示，或者不同颜色。四、散点图 7气泡图是散点图的一种变体，通过每个点的面积大小，反映第三维。点的面积越大，就代表强度越大。因为用户不善于判断面积大小，所以气泡图只适用不要求精确辨识第三维的场合。如果为气泡加上不同颜色（或文字标签），气泡图就可用来表达四维数据。五、气泡图8六、雷达图需要注意的时候，用户不熟悉雷达图，解读有困难。使用时尽量加上说明，减轻解读负担。雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序（国籍就不可以排序）。但是，

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