28个数据可视化图表的总结和介绍(初级、中级、高级)

发布网友发布时间：2024-10-04 09:17

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热心网友时间：2024-10-04 10:02

数据可视化是一种以图形方式表示数据和信息的方法，它能帮助我们发现数据的趋势和模式。它的作用在于用图表、动画、信息图等将数据转换为易于理解的上下文，从而弥补数字与文字之间的差距。理解数据可视化对数据科学从业者尤为重要，因为它能以最简单的方式表示信息和洞察数据。在此文章中，我们总结了从初级到高级的数据可视化图表，包括频率表、散点图、折线图、柱状图、饼图、分布图、箱线图等基础图表，以及堆叠柱状图、帕累托图、环形图、热图、雷达图、矩形树图等中级图表，甚至更复杂的平行坐标图、六边形分箱图、2D等高线密度图、小提琴图、Boxen Plot、点坐标图、分簇散点图和词云图等高级图表。

初级数据可视化中，我们介绍了一些基础图表，如频率表、散点图、折线图、柱状图、饼图、分布图和箱线图。这些图表是数据可视化中的基石，用于展示数据的基本信息和趋势。例如，频率表用于表示数据中各值出现的次数，散点图用于展示两个数值变量之间的关系，而柱状图和饼图则用于表示类别变量的出现频率。

中级数据可视化图表则更侧重于对基础图表的拓展和应用，如堆叠柱状图、分组柱状图、堆叠面积图、帕累托图、环形图、热图、雷达图和矩形树图。这些图表通常包含更复杂的数据关系和层次结构，有助于更深入地分析数据。

高级数据可视化则关注处理复杂多维数据和特定任务需求的图表，例如平行坐标图、六边形分箱图、2D等高线密度图、QQ图、小提琴图、Boxen Plot、点坐标图、分簇散点图和词云图。这些图表提供更深入的数据分析能力，可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和趋势。

在地理空间数据可视化部分，我们讨论了如何将地理信息与数据相结合，使用地图和地理可视化工具来展示地理位置相关数据。这包括使用Python库如Folium来创建交互式地图，展示医院位置、人口密度和其他地理数据，以及如何通过图层、标记簇和自定义标记等元素增强地图的交互性和功能性。

总结来说，数据可视化是一种非常强大且多功能的工具，能够帮助我们以直观的方式理解和分享数据。无论是初级还是高级的数据可视化图表，其核心目标都是将复杂的数据信息转化为易于理解的图形形式，从而促进决策制定、洞察发现和知识传播。掌握数据可视化的知识和技巧，对于数据科学从业者来说是至关重要的，它能极大地提升数据分析和数据驱动决策的能力。