常用的10种数据可视化技术（下）

数据可视化技术主要有两大功能：

将分析结果更加清晰地展现出来。

将数据有效组织起来，利于提出新的猜想，或引导某一项目下一步的走向。

6.热图

另外一种能够把二维图升高一个维度的方法就是热图，这种方法同样很厉害并且色彩也比较丰富。

在热图中会有一个矩阵或者地图显示，其上的颜色用来表示频率或者浓度。大部分的人都觉得热图非常直观，而且浅显易懂，因为图中颜色的浓度会显示出某些趋势以及需要特别关注的区域。

7.地图

如果你的数据里包含经度和纬度的信息，或者其它通过地理位置来组织数据的方法，比如邮政编码、区域代码、县级数据或者机场数据等，那么在这个时候，绘制地图将会非常有助于对数据的可视化处理。

8. 词云

其实目前，我们所研究的大量数据都是以自由文本的形式出现的，并且这种文本也相对简单。在对此类数据进行第一遍处理时，可能本想更加直观地了解这些词在语料库中出现的频率。

然而，不论是直方图还是饼状图，都对于这些文字类的数据显得力不从心，而更适合分析数字数据的频率。因此在这种情况下，可以求助于词云。

9.三维图

目前，为了分析三维数据，人们通常会选择在散点图的基础上增加一个维度，并且这种方式也正变得越来越普遍。这种三维图有许多优势，尤其是其交互性。因为通过使用旋转和缩放的功能，用户能够更加全面而深刻地分析数据。

10.高维图

在分析高维数据时，需要同时对四项、五项，甚至更多的相关数据进行可视化处理。因此，为了达到这个目的，可以利用上文所讲过的任何一个可视化技术，先构建一个二维或三维模型。

目前应用最为普遍的降维方法是主成分分析法。该方法通过找寻新的向量来进行降维，并且该向量必须尽可能多地反映数据原来的线性变化信息。如果数据间的线性关系足够强大，那么主成分分析法的降维效果就会非常明显，并且几乎不会发生信息的丢失。