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数据分析中常用的10种图表1折线图折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。
表1家用电器前半年销售量图1 数点折线图图2堆积折线图图3百分比堆积折线图2柱型图柱状图主要用来表示各组数据之间的差别。
主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。
图4二维圆柱图3堆积柱形图堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。
图5堆积柱形图图6百分比堆积柱形图百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比，该图的目的是强调每个数据系列的比例。
4线-柱图图7线-柱图这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，更可以显示出平均销售量的趋势情况。
5两轴线-柱图图8两轴线-柱图操作步骤：01绘制成一样的柱形图，如下表所示：图1操作步骤02：左键单击要更改的数据，划红线部分所示，单击右键选择【设置数据系列格式】，打开盖对话框，将【系列选项】中的【系统绘制在】更改为“次坐标轴”，得到图4的展示结果。
图2图3图4操作步骤03：选中上图4中的绿色柱子，更改图表类型，选择折线图即可，得到图5的展示结果。
图5主次坐标柱分别表示了收入情况和占比情况，对比更加明显，同时在一个图表中反映，易于分析。
6条形图图9条形图条形图类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，只是表现形式不同。
主要用于各项类的比较，例如，各省的GDP 的比较或者就针对我们的客户来说:主要是各个地级市的各种资源储量的比较或者各物料类型的客户数量的比较7三维饼图以1月份3种家用电器的销售量占比为例，具体饼图如下所示：图10 三维饼图主要用于显示三种电器销售量的占比情况。
有分离和组合两种形式。
27%18%55%冰箱 电视 电脑8复合饼图根据电话拜访结果展示出的信息状态。
可以使有效信息得到充分展示，展示9母子饼图母子饼图可直观地分析项目的组成结构与比重。
操作步骤：首先将上述的表格更改为下图格式，其中，前面的总数分类为中间（内层）饼图，各原因为外层数据。
数据可视化的经典案例数据可视化是将数据以图形的方式展示出来，帮助人们更好地理解数据的趋势、关系和模式。
下面是十个经典的数据可视化案例：1. 美国选举结果地图这是一个经典的数据可视化案例，通过将每个州的选举结果以不同的颜色和面积展示在地图上，可以直观地看出每个候选人在不同州的支持率和选举结果。
2. 世界人口密度热力图这个热力图将世界各地的人口密度以不同的颜色和渐变深浅展示出来，可以直观地看出世界各地的人口分布和密度差异。
3. 股票价格趋势图股票价格趋势图将某只股票的价格随时间的变化以折线图的方式展示出来，可以直观地看出股票价格的波动和趋势。
4. 交通拥堵热力图通过将城市交通拥堵程度以热力图的方式展示出来，可以直观地看出城市不同区域的交通拥堵情况，帮助人们选择避开拥堵路段。
5. 气温变化折线图气温变化折线图将某个地区的气温随时间的变化以折线图的方式展示出来，可以直观地看出气温的季节性变化和长期趋势。
6. 人口年龄结构金字塔图人口年龄结构金字塔图以金字塔的形式展示某个地区不同年龄段的人口数量，可以直观地看出人口的年龄结构和老龄化程度。
7. 网络攻击来源地图通过将网络攻击的来源地以地图的方式展示出来，可以直观地看出网络攻击的分布和来源国家。
8. 电影票房收入柱状图电影票房收入柱状图将不同电影的票房收入以柱状图的方式展示出来，可以直观地看出不同电影的受欢迎程度和票房成绩。
9. 商品销售地理分布图通过将商品销售地的分布以地理分布图的方式展示出来，可以直观地看出商品的销售热点和区域分布。
10. 疫情传播动态可视化通过将疫情传播的动态数据以地图或折线图的方式展示出来，可以直观地看出疫情的传播趋势和影响范围。
这些经典的数据可视化案例都能够将复杂的数据通过图形的方式展示出来，帮助人们更好地理解和分析数据。
数据可视化的应用范围广泛，可以用于各个领域的数据分析和决策支持。
通过合理选择和设计数据可视化图形，可以使数据更加生动有趣，并且更容易被人们理解和应用。
Tableau：【数据分析必备】⼗三种数据可视化图表，哪⼀个适合您？您有数据，还想对数据提问，创建图表或图形可以帮您，把数据转化成有效的可视化形式（任何种类的图表或图形）是让数据发挥作⽤的第⼀步。
究竟哪⼀个图表适合您？本⽂将提供最佳做法建议，告诉您在什么情况下创建以下类型的可视化。
1条形图条形图位居最常见数据可视化⽅式之列。
利⽤条形图，可迅速做出⽐较，⼀⽬了然地揭⽰⾼低点。
如果数值数据能够顺畅归⼊不同类别，那么条形图就尤为有效，便于您快速看清数据中显⽰的趋势。
什么情况下使⽤条形图？跨类别⽐较数据。
⽰例：不同尺⼨衬衫的量、按来源站点划分的⽹站流量、按分区划分的消费⽐率。
另外可以考虑：包括仪表板上的多个条形图。
帮助看图⼈快速⽐较相关信息即可回答问题，⽆需翻阅⼤堆的电⼦表格或幻灯⽚。
给条形加上⾊彩，获得更好的效果。
⽤条形图显⽰收⼊绩效能够提供丰富信息，但⽤层叠的⾊彩揭⽰盈利情况更能⽴刻带来洞见。
使⽤堆积条形或并排条形。
把关联数据上下或左右并列显⽰能够深化分析，⼀次解决多个问题。
把条形图与地图相结合。
把地图设置成具有筛选条件的作⽤，从⽽在点击不同地区时，条形图即显⽰出来。
把条形放在轴的两侧。
把正负数据点沿着连续轴标绘，是发现趋势的有效⽅式。
在本条形图⽰例中，我们可以快速看到希拉⾥和特朗普当时的⽀持情况。
Tableau 位居现有最佳⼯具之列，创建强⼤⽽洞见丰富的图像画⾯。
我们⽤ Tableau 进⾏需要卓越数据图像的分析，帮助我们把种种事务的来龙去脉向⾼层管理团队清晰讲述。
——达纳朱伯，富国银⾏副总裁兼战略规划经理2折线图和条形图和饼图⼀样，折线图也是最常⽤的⼀种图表类型。
折线图可连接各个单独的数值数据点，以简单、直接的⽅式可视化数值序列，其主要⽤途就是显⽰⼀段时间内的趋势。
什么情况下使⽤折线图？查看数据中随时间推移的趋势。
例如：五年期的股价变化、⼀个⽉内的⽹页查看数、逐季收⼊增长情况。
另外可以考虑：把折线图与条形图相结合。
数据可视化常用的数据分析图表总结一图以蔽之：数据分析重要的不是你用什么图表，而是你的分析目的是什么？比如，你想要作比较分析，就要用柱图、雷达图等；你想要看数据分析的占比情况，就要用漏斗、饼图；想要看数据的趋势有线形图；想要看数据与数据之间的关系，有树状图……而每个分类里各个可视化图表的应用场景和优缺点也都是不尽相同的。
正好最近在做数据可视化的分析，就系统地将可视化图表做一个全面详细地介绍：一、比较类图表主要目的：在数据分析时对比各个值之间的差别1、多系列柱状图应用场景：用于对比多个维度的数值差别分析，不同的系列指标进行不同的对比区分评价：最常用的比较图表，但是不适合大数据集的对比2、堆积柱状图应用场景：用于显示单个项目与整体之间关系的数据分析，比较各个类别的每个数值所占总数值的大小评价：只能对比某个维度内的项目情况，只能纵向对比、无法横向对比3、对比柱状图应用场景：一个维度、两个指标的时候可以使用对比柱状图评价：更直观的看出对比差距，可以调整柱状图的大小，差别更加明显4、分区柱状图应用场景：并列展示不同维度下各个分类指标的柱形图，比如不同大区下不同品类的销售额和毛利对比评价：用于展示大数据集的数据分析，但是比较杂乱，建议添加颜色区分度5、雷达图应用场景：雷达图用以显示独立的数据系列之间，以及某个特定的系列与其他系列的整体之间的关系，必须拥有相同的指标评价：一般适合不同维度的比较分析，对比表达比较明显6、漏斗图应用场景：展示每一阶段的占比情况，提供转化率的数据分析评价：适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析，通过漏斗各环节业务数据的比较能够直观的发现和说明问题所在的环节，进而做出决策7、迷你图应用场景：用于多个维度、多个指标的数据对比分析，用大小和颜色表示指标的数据情况评价：没有具体数值的对比8、词云图应用场景：直观展示数据频率，对出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成“关键词云层”，从而过滤掉大量的文本信息评价：不适合展现数据太少的数据集，不适展现区分度不大的数据，即无重点关键词二、占比类图表目的：在数据分析时查看部分占总体的百分比1、玫瑰饼图应用场景：玫瑰图用来显示的是每一数值相对于总数值的大小。
大数据分析报告中常用地10种图表大数据分析报告中常用的10种图表1. 折线图折线图是最常见的数据可视化方式之一。
通过绘制数据点并将其连接，折线图能够清晰地展示数据的趋势和变化。
它通常用于表示时间序列数据，比如销售额随时间的变化或用户数量随时间的增长。
2. 柱状图柱状图以矩形的高度来表示各个类别的数据大小。
它适用于比较不同类别之间的数量差异，并能够清楚地显示最大和最小值。
柱状图常用于展示市场份额、销售额、用户数量等数据。
3. 饼图饼图使用扇形的划分来表示不同类别的数据占总体的比例。
它使得数据的比例关系一目了然，适用于展示不同部分之间的相对比例。
饼图常用于显示市场份额、用户分类比例等数据。
4. 散点图散点图用于展示两个变量之间的关系。
每个数据点代表一个观测结果，横轴和纵轴分别表示两个变量。
散点图能够帮助我们发现数据之间的模式、趋势和异常值。
5. 热力图热力图使用颜色的深浅来表示数据的密集程度。
它适用于大规模数据集的可视化，能够清晰地显示数据的分布情况。
热力图通常用于地理信息、气候数据等领域。
6. 雷达图雷达图以多边形的形式展示多个变量之间的相对大小。
每个变量对应一个坐标轴，变量的值决定了多边形边缘上的点的位置。
雷达图能够帮助我们比较不同变量之间的相对重要性，适用于多维度数据的分析。
7. 箱线图箱线图提供了一种快速了解数据分布情况的方式。
它展示了数据的最大值、最小值、中位数、上下四分位数等统计量，并能够显示异常值。
箱线图常用于比较不同组之间的数据分布情况。
8. 漏斗图漏斗图用于显示不同阶段之间的数据流动情况。
它通常用于分析销售、市场营销等流程中的转化率变化情况。
漏斗图能够帮助我们识别瓶颈和改善机会。
9. 树状图树状图是一种层次结构的可视化方式，用于展示数据的分类关系。
树状图的根节点表示总体，分支节点表示子类别，叶节点表示最终的数据。
树状图适用于组织结构、产品分类等场景。
10. 地理地图地理地图以地理空间为背景，将数据以点、线、面等形式展示在地图上。
50张经典的数据分析图表1. 散点图(Scatter plot)散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。
如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。
2. 带边界的气泡图(Bubble plot with Encircling)有时，您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。
3. 带线性回归最佳拟合线的散点图 (Scatter plot with linear regression line of best fit)如果你想了解两个变量如何相互改变，那么最佳拟合线就是常用的方法。
下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。
针对每列绘制线性回归线：4. 抖动图 (Jittering with stripplot)通常，多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。
结果，多个点绘制会重叠并隐藏。
为避免这种情况，请将数据点稍微抖动，以便您可以直观地看到它们。
5. 计数图 (Counts Plot)避免点重叠问题的另一个选择是增加点的大小，这取决于该点中有多少点。
因此，点的大小越大，其周围的点的集中度越高。
6. 边缘直方图 (Marginal Histogram)边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。
这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X和 Y 的单变量分布。
这种图经常用于探索性数据分析(EDA)。
7. 边缘箱形图 (Marginal Boxplot)边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。
然而，箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第25和第75百分位数。
相关图用于直观地查看给定数据框(或二维数组)中所有可能的数值变量对之间的相关度量。
9. 矩阵图 (Pairwise Plot)矩阵图是探索性分析中的最爱，用于理解所有可能的数值变量对之间的关系。
它是双变量分析的必备工具。
偏差10. 发散型条形图 (Diverging Bars)如果您想根据单个指标查看项目的变化情况，并可视化此差异的顺序和数量，那么散型条形图 (Diverging Bars) 是一个很好的工具。
数据分析中常用的10种图表1折线图折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。
表1家用电器前半年销售量图1 数点折线图图3百分比堆积折线图2柱型图柱状图主要用来表示各组数据之间的差别。
主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。
图4二维圆柱图3堆积柱形图堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。
图6百分比堆积柱形图百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比，该图的目的是强调每个数据系列的比例。
4线-柱图图7线-柱图这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，更可以显示出平均销售量的趋势情况。
5两轴线-柱图图8两轴线-柱图操作步骤：01绘制成一样的柱形图，如下表所示：图1操作步骤02：左键单击要更改的数据，划红线部分所示，单击右键选择【设置数据系列格式】，打开盖对话框，将【系列选项】中的【系统绘制在】更改为“次坐标轴”，得到图4的展示结果。
图2图3图4操作步骤03：选中上图4中的绿色柱子，更改图表类型，选择折线图即可，得到图5的展示结果。
图5主次坐标柱分别表示了收入情况和占比情况，对比更加明显，同时在一个图表中反映，易于分析。
6条形图图9条形图条形图类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，只是表现形式不同。
主要用于各项类的比较，例如，各省的GDP的比较或者就针对我们的客户来说:主要是各个地级市的各种资源储量的比较或者各物料类型的客户数量的比较7三维饼图以1月份3种家用电器的销售量占比为例，具体饼图如下所示：图10 三维饼图主要用于显示三种电器销售量的占比情况。
有分离和组合两种形式。
8复合饼图根据拜访结果展示出的信息状态。
可以使有效信息得到充分展示，展示效果更佳，利于下一步分析的进行。
9母子饼图母子饼图可直观地分析项目的组成结构与比重。
表2三类食材的费用情况（单位：元）操作步骤：首先将上述的表格更改为下图格式，其中，前面的总数分类为中间（层）饼图，各原因为外层数据。
历年数据分析可视化图表格数据分析可视化图表是一种将数据以图形的形式展示出来的技术，通过这种方式可以更加直观和有效地理解数据。
随着数据量的增加，数据分析可视化图表的作用也日益凸显。
本文将从2000年开始，对历年数据分析可视化图表进行探讨和分析。
首先，我们来看看2000年到2020年的全球人口增长趋势。
根据统计数据，2000年全球人口约为64亿人，到2020年增长到了78亿人。
在这20年的期间，全球人口增长了14亿人。
为了更好的展示人口增长的趋势，我们可以绘制一个折线图，横坐标表示年份，纵坐标表示人口数量。
通过折线图可以清晰地看到全球人口在这20年的持续增长。
接下来，我们来分析一下2000年到2020年全球各大洲的人口占比情况。
根据数据统计，亚洲是全球人口最多的洲，其人口占全球总人口的60%左右。
其次是非洲，约占全球总人口的16%。
欧洲、南美洲和北美洲的人口占比分别为9%、8%和5%左右。
根据这些数据，我们可以绘制一个饼图，更加直观地展示各大洲的人口占比情况。
除了全球人口增长和大洲人口占比，我们还可以对其他的数据进行分析和可视化展示。
例如，2000年到2020年的全球GDP 增长情况。
根据统计数据，这20年间全球GDP大致呈逐年增长的趋势。
为了清晰地展示GDP的增长情况，我们可以绘制一个柱状图，横坐标表示年份，纵坐标表示GDP数值。
另外，我们还可以对2000年到2020年的全球能源消费情况进行分析。
根据数据统计，这20年间全球能源消费量逐年增长。
为了更好地展示能源消费的情况，我们可以绘制一个堆叠图，展示各种能源在能源消费中的占比情况，例如煤炭、石油、天然气和可再生能源等。
除了以上的例子，数据分析可视化图表还可以用于展示各种其他的数据情况，例如全球各大洲的贫富差距、全球各国的教育水平、全球各大洲的医疗资源分布等。
通过这些图表，我们可以更加全面和深入地了解和分析各种数据。
总之，数据分析可视化图表是一种非常有用的工具，可以帮助我们更好地理解和分析各种数据。
