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大家对可视化的使用认知或许来源于下面这张图。虽然结构清晰，但它只针对Excel图表，不够丰富。本文会结合数据分析师的使用场景展示更多的可视化案例。
为方便演示，文中绝大多数视图为ECharts.js的范例。
接下来介绍主要的可视化图表。
散点图散点图在报表中不常用到，但是在数据分析中可以算出镜率最高的。散点图通过坐标轴，表示两个变量之间的关系。绘制它依赖大量数据点的分布。
散点图的优势是揭示数据间的关系，发觉变量与变量之间的关联。
散点图需要两个数值维度表示X轴、Y轴，下图范例就是身高和体重两个维度。
为了进行分析，该图又引入性别维度，通过颜色来区分。
当我们想知道两个指标互相之间有没有关系，散点图是最好的工具之一。因为它直观。尤其是大数据量，散点图会有更精准的结果。
后续的学习中，我们也会多次借用到散点图，比如统计中的回归分析，比如数据挖掘中的聚类。
折线图折线图是观察数据的趋势，它和时间是好基友，当我们想要了解某一维度在时间上的规律或者趋势时，就用折线图吧。
折线图一般使用时间维度作为X轴，数值维度作为Y轴。
柱形图柱形图是分析师最常用到的图表之一，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。
下图就是柱形图的对比分析，通过颜色区分类别。当需要对比的维度过多，柱形图是力不从心的。
柱形图和折线图在时间维度的分析中是可以互换的。但推荐使用折线图，因为它对趋势的变化表达更清晰。
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。
直方图是柱形图的特殊形式。它的数值坐标轴是连续的，专用于统计，表达的是数据分布情况。在统计学的内容会专门讲解。
地理图一切和空间属性有关的分析都可以用到地理图。比如各地区销量，或者某商业区域店铺密集度等。
地理图一定需要用到坐标维度。可以是经纬度、也可以是地域名称（上海市、北京市）。坐标粒度即能细到具体某条街道，也能宽到世界各国范围。
互联网产品中，热力图可以用于网站／APP的用户行为分析，将浏览、点击、访问页面的操作以高亮的可视化形式表现。下图就是用户在Google搜索结果的点击行为。
热力图需要位置信息，比如经纬度坐标，或者屏幕位置坐标。
关系图展现事物相关性和关联性的图表，比如社交关系链、品牌传播、或者某种信息的流动。
除了上述可视化图表，还有其他很多经典，例如词云图、气泡图、K线图等。也欢迎大家留言提供更好的图表。我们使用图表，不只是为了好看，虽然好看的报告面向老板和合作方很有优势。更多的是围绕业务进行分析，得到我们想要的结果。
没有最好的可视化图表，只有更好的分析方法。（作者：秦璐）
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