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数据可视化的目的是为了让数据更高效，让读者可以更高效阅读，而不单是自己使用。
数据可视化首先需要突出数据背后的规律和重要因素，其次才是美观。
数字可视化应该基于实际业务背景，比如地铁线路图并没有按照真实的地理距离来划分，但它却准确直观的传递给用户最关注的重点：应该如何乘车才能到达某地。
图表绘制部分主要为实操，这里就不做分享。原课程可以参考如下链接：
如何七周成为数据分析师：Excel技巧之甘特图绘制（项目管理）
首先需要对维度和度量的概念进行区分。维度表示分析数据的角度/属性，度量则是衡量这个属性的数值大小。
如：地区分类为文本维度，年份为时间维度，销售额为数值维度
维度之间可以互相转换，如一个人的年龄，本来是时间维度，但可以将其转换为“青年、中年、老年”，转换为文本维度
散点图的优势在于揭示数据间的关系，发觉变量与变量间的关联。
散点图需要至少需要两个维度数据，一列放置于 X 轴，一列放置于 Y 轴
对散点图进行扩展，可以绘制气泡图。
区别之处在于气泡图引入了第三个度量，作为气泡的大小
折线图常用于观察数据随时间变动的趋势。
此时 X 轴为时间维度，Y 轴为数值维度。
对折线图进行拓展，可以绘制面积图。
区别之处在于面积图更易于对比各类别间的数据随时间变化的趋势，各类边数据此时是累加显示的。
折线图常用于多个维度的比较和变化。
文本维度／时间维度通常作为X轴。数值型维度作为Y轴。柱形图至少需要一个数值型维度。
柱形图还有许多丰富的应用。例如堆积柱形图，瀑布图，横向条形图，横轴正负图等。
饼图优点在于美观，但难以观察各类别间的差距。
漏斗图主要反映一个转化流程，便于展示
也叫蛛网图，它在商务、财务领域应用较大，适合用在固定的框架内表达某种已知的结果。常见于经营状况，财务健康程度。
适用于个体的数据和属性可视化。
树形图直观的以面积表示数值，以颜色表示类目。尤其适用于数据量较大类别较多的情况。
桑基图常用于表达信息的变动和流动状态，是揭示数据复杂变动趋势的图表。
桑基图可以一对多或多对一。如：用户在网页上的活动轨迹。
热力图常用于表现数据在空间上的变化规律。
热力图也不一定表示纯粹空间，也可能是属性和维度的规律组合。
如在数据分析中常用热力图表示各特征间的线性关系。
关系图常用于展示不同类别之间的数据关系，展现失误相关性和关联性。
如社交关系链、品牌传播
箱线图和直方图类似，主要用于统计中，用于观察数据分布情况和对比数据分布
也称子弹图，常用于衡量 KPI 完成情况
词云图多用于展示，绘制简单
地理图主要体现数据和空间之间的关系
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原文地址：https://www.cnblogs.com/xingyucn/p/10403077.html
