数据可视化分析的目的和类型

看清数据点之间关系的可视化分析类型：

·散点图：在二维网格上显示两个变量之间的关系；

·矩阵图：显示不同层次的变量关系与频率；

·热图：用颜色表示蕴含在模型中的个体价值；

·网络图：显示实体之间的关系，以及两者之间路径的强度。

比较一组频率或数值，尤其是一组可变的频率或数值的可视化分析类型：

·条形图：条形的长度代表着数值的大小；

·直方图：条形图的一种，长条表示特定间隔的数据频率；

·气泡图：以圆圈的形式展现一组数值，圆圈的大小与数值的大小一致。

展现一个变量相对于另一个变量而言增加或缩短的可视化分析类型（尤其指事件）：

·线形图：二维的曲线图，一般有着带有标准数值的一个或多个变量；

·堆叠图：有着临时填充的线形图，一般表示多个变量的变化，还可以用不同的颜色表现不同类型的变化。

看清整体中的部分以及它们之间的相互关系的可视化分析类型：

·饼形图：以饼状的形式展现一个变量的数值的分布和每一个部分相应数值的百分比；

·树形图：以不同层次的变量展现数值的大小，比如每个国家的领地／大陆／乡村和人口分布。

了解不同地域的数据的可视化分析：

·将总结性的数据堆叠在用颜色、气泡或长钉表示不同数值的地图上。

分析文本频率的可视化分析类型：

·标签云图：将字词频率可视化，常见的字词就用大一些的字号表示；

·词组网：展现组合字词的频率，常见的字词用大一些的字号表示。

工作表上列举的可视化分析的类型是静态的，不过可视化分析正逐渐向动态化和交互式的方向发展。