大数据可视化之基础图表

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1、大数据可视化常用图表李正海2018-7-231目录（1）柱状图（6）雷达图（11）热力图（2）饼图（7）地图（12）K线图（3）折线图（8）关系图（13）气泡图（4）散点图（9）平行坐标图（14）时间类（5）面积图（10）仪表盘（15）漏斗图2018-7-232(1)柱状图•柱状图(barchart)，是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图。•由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况，用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件）。•只有一个变量。•通常利用于较小的数据集分析。•在表征高度时使用柱状图。2018-7-233横向条

2、形图•可以理解为柱状图的旋转了90度。•但是例如表征长度时一般用横向条形图。2018-7-234直方图•直方图是一种统计图形。•需要注意的是，直方图和柱状图之间的差别在于长方形之间没有空隙。2018-7-235多维度条形图•簇状条形图•堆积条形图•百分比堆积条形图2018-7-236(2)饼图•饼图只有一个数据序列。•首先表现的是序列与总体的关系，然后才是序列之间的对比。•要绘制的数值没有负值、要绘制的数值几乎没有零值。•类别数目无限制2018-7-237饼图的应用建议•饼图一边建议进行排序。•饼图的颜色一般建议有一定规律，例如渐变色。2018

3、-7-238复合饼图2018-7-239（3）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。•在折线图中，类别数据沿水平轴均匀分布，所有值数据沿垂直轴均匀分布。2018-7-2310（4）散点图•用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。•散点图将序列显示为一组点。值由点在图表中的位置表示。•类别由图表中的不同标记表示。•散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。2018-7-2311（5）面积图•面积图强调数量随时间而变化的程度

4、，也可用于引起人们对总值趋势的注意。•例如，表示随时间而变化的利润的数据可以绘制在面积图中以强调总利润。2018-7-2312堆积面积图•堆积图区域不透明。•非堆积（基线）图区域透明（60%），上边线为实线。•最好不超过5片区域。2018-7-2313（6）雷达图•雷达图（RadarChart），又可称为戴布拉图、蜘蛛网图（SpiderChart），将多项指标画在一个圆形的图标上，从而了解指标情况及变动情况。•一般雷达图示为多维度的。•指标一般不建议超过8个。•也可以采用一组雷达图显示信息。2018-7-2314（7）地图•地图基于数据的地理信

5、息，通常有区域性以及位置性两种。•地图的使用中往往根据地域的级别进行划分，从而实现钻取功能。2018-7-2315（8）关系图•关系图显示出节点与节点之间的连接关系。•一般可以查看关键节点，例如具有影响力的人物。•显示出关系的程度。•显示出关系的方向等。2018-7-2316（9）平行坐标图•平行坐标图针对多维或者高元的信息展示克服传统的笛卡尔直角坐标系容易耗尽空间、难以表达三维以上数据的问题。•平行坐标图将高维数据的各个变量用一系列相互平行的坐标轴表示，变量值对应轴上位置。•为了反映变化趋势和各个变量间相互关系，往往将描述不同变量的各点连接成

6、折线。所以平行坐标图的实质是将m维欧式空间的一个点Xi(xi1,xi2,...,xim)映射到二维平面上的一条曲线。2018-7-2317（10）仪表盘•仪表盘一般与钟表类似有圆形基础信息。•根据数据的性质划分出不同颜色。•指标值用指针形式展示，落在相应的区域中。2018-7-2318（11）热力图•热力图采用特殊高亮的形式显示出高密度、高数值等焦点区域，从而引导阅读者的视觉访问。2018-7-2319（12）K线图•K线图形态可分为反转形态、整理形态及缺口和趋向线等。K线图因其细腻独到的标画方式而被引入到股市及期货市场。股市及期货市场中的K线

7、图的画法包含四个数据，即开盘价、最高价、最低价、收盘价，所有的k线都是围绕这四个数据展开，反映大势的状况和价格信息。•如果把每日的K线图放在一张纸上，就能得到日K线图，同样也可画出周K线图、月K线图。2018-7-2320（13）气泡图•气泡图与散点图相似，不同之处在于：气泡图允许在图表中额外加入一个表示大小的变量进行对比。2018-7-2321（14）时间类时间类图表也是应用较为广泛的图表。一般按周分布。Ø每页显示一日信息的叫日历。Ø每页显示一个月信息的叫月历Ø每页显示全年信息的叫年历。2018-7-2322（15）漏斗图漏斗图形如漏斗，一般

8、分层设计，可以根据各层之间的变化情况进行分析，发现该层次的问题，予以改进。2018-7-2323谢谢！2018-7-2324