• 柱状图的局限性在于只适用于小规模的数据集。数据较多就不易分辨。如 下图：
常用的可视化图表-柱状图
• 通常来说，柱状图的x轴是时间维度，y轴是一个变量的单位。
• 如x轴是其他事物 维度，可使用不同 颜色区分柱状所单 表的事物。如右图：
• 堆积柱状图中，一个柱状堆 积的需为同一事物的变量中 进行分类的项目使用不同颜 色在一个柱状中进行堆积。 如左图：
1/5/ 40
30
销售 管理 技术 客服 研发 市场
预算分
20
配 4300 10000 28000 35000 50000 19000 1/9/
实际开
10
销 5000 14000 28000 31000 42000 21000
0
• 不同数值单位可以不同，但需要按照同样比
例进行分布。
• 一般雷达图解读较为复杂，使用雷达图时建
常用的可视化图表-曲线图
120 100
80 60 40 20
0 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 11月 11月 12月
• 适合于二维的较大数据集，特别是趋势比单个数据点更重要的分析 过程。
• 纵轴为可量化的变量。 • 曲线图一般用来分析某时间段内事物的变化趋势。 • 适合于多个二维数据集的比较，不同单位件的变量可使用双纵轴的
常用的可视化图表-信息图
是指数据、信息或知识的可视化表现形式。信息图形主要应用于必须要有一个清楚 准确的解释或表达甚为复杂且大量的信息，例如在各式各样的文件档案上、各个地 图及标志、新闻或教程文件，表现出的设计是化繁为简。
制作信息图的目的在于用图 像的形式表现需要传达的数 据、信息和知识。这些图形 可能由信息所代表的事物组 成（或者说相关事物的抽象 icon），也可能是简单的点、 线、基本图形等，当然你也 可是手动为你的图表画几个 icon，信息图示中的元素未 必要和所表达的信息在语义 上一致，但是必须达到向受 众清晰传达正确信息的标准。
信息图
具体的 独立的 自解释性的 手工定制
可视化
普适的 不随内容而改变 需要用户学习挖掘
全自动
两者都并不是完全客观的 都需要作者在创作中把握合理的表达数据的方向，正确地传递数据信息 给观众
常用的可视化图表总结
柱状图 折线图 饼图 散点图 气泡图 雷达图
图表
维度 二维 二维 二维 二维或三维 三维或四维 四维以上
• 可使用不同颜色的气泡进行叠加来区分 数据不同分类。
• 如有第四维度，且是 可量化变量，可适当 使用同色系颜色的深 浅区分；
• 一般可量化变量的维 度较多时，可选用雷 达图。
常用的可视化图表-雷达图
• 适用于多维数据，一般为四维以上的数据集。
•
如下表，除第一列条件以外，其他维度需为可量化的数值。
1/8/
议添加文字说明。
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常用的可视化图表-网络图和弦图
网络图：表现了不同数据元素之间 的二元关系。采用力引导布局的网 络图采用了这样一种模型：节点类 似电荷之间会产生作用力，而边则 类似与弹簧链接不同节点。在边的 引力与点间的斥力作用下，网络图 会到达一种平衡的布局状态。
弦图：通常用来展示多个节点间的 连结关系。
• 可使用不同颜色的数据点区分 不同分类
• 散点图使用两组数据构成多个 坐标点，分析坐标点的分布情 况，判断两个变量之间的关联 或分布趋势。
• 气泡图是散点图的一个演 变。
• 数据气泡中，三个维度均为 可量化变量。
• 气泡图将散点图的数据点变 为气泡，通过气泡面积大小 反应第三维度变量值。
常用的可视化图表-散点图
常用的可视化图表-地图展示
• 适用于有空间位置的数据集。空间位置数据一般包括位置点（如解放路 100号、雨滴广场）或位置范围（高新区、山东省）。
信息图和可视化的区别
基于数据生成的信息图（infographics）和可视化（visualization）这两者在现实 应用中非常接近，并且有时能够互相替换使用。但是这两者的概念其实是不同的， 到底什么是区分这两者的关键？
注意点 只需比较其中一维 适用于较大的数据集 只适用反映部分与整体的关系 有两个维度需要比较 其中只有两维能精确辨识 添加文字说明
• 数据至少是二维数据，如果是一个维度，需要对数据进行处理。如分类统计， 将分类统计内容制作成多维表。
• 在不考虑叠加展示的情况下，二维图标需要有一个维度是变量，三维图标需要 有两个维度的变量，依次类推。
方式。 • 一般来说，曲线图x轴为时间维度。
常用的可视化图表-饼形图
• 适用于二维数据集。 • 反应某个部分占整体比重的
情况下选用饼形图。 • 一般情况下使用柱状图代替
饼形图。 • 饼形图用来的情况下可使用。
常用的可视化图表-散点图
• 图表中横纵轴均为变量，适合 有两个变量的数据使用。
常用的可视化图表使用方法总结
可视化的概念
数据可视化在计算机辅助下，用交互的、可视化的方式对抽象 数据进行展示，以达到对数据认知的放大，旨在借助于图形化 手段，清晰有效地传达与沟通信息。
数据采集
数据处理 （分词、清洗）
相关领域：
数据分 析
数据采 集
数据可 视化
数据治 理
数据管 理
数据挖 掘
数据可视化
数据挖掘 数据挖掘 可视化 可视分析
结果评估
常用的可视化图表-柱状图
600
• 适合于二维数据集（每个数据点包括两个
值 既x和y轴）
400
• 纵轴为可量化的变量。
200
• 柱状图能够比较清晰的区分个体数据的大 小，一般情况下用于分析个体间变量的差
0
2012
2011
2010
2009
异情况。 • 进行分析比较时一般只有一个维度的比较。 • 柱状图的高度，反应数据的差异。