数据可视化图表(持续更新)
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师弟文 发表于2年前
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摘要: 柱状图,折线图,饼图,雷达图,散点图,气泡图,Sankey,Voronoi,Sunburst

这里分析常见图表的表现和适用场景。

=== 传统图表 ===

有位大侠已经分析的很到位了,参看:http://www.ruanyifeng.com/blog/2014/11/basic-charts.html

=== 不太传统的图表 ===

【Sankey Diagram】

即桑基能量分流图,也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名,此后便以其名字命名为“桑基图”。

特征就是,始末端的分支宽度总各相等,即所有主支宽度的总和应与所有分出去的分支宽度的总和相等,保持能量的平衡。

同一个数据空间,按照不同视角进行分组统计,又想表达不同视角之间的关联关系时,Sankey正合适。

【Voronoi Diagram】

荷兰气候学家A•H•Thiessen提出了一种根据离散分布的气象站的降雨量来计算平均降雨量的方法,即将所有相邻气象站连成三角形,作这些三角形各边的垂直平分线,于是每个气象站周围的若干垂直平分线便围成一个多边形。用这个多边形内所包含的一个唯一气象站的降雨强度来表示这个多边形区域内的降雨强度,并称这个多边形为泰森多边形。       泰森多边形的特性是: 1、每个泰森多边形内仅含有一个离散点数据; 2、泰森多边形内的点到相应离散点的距离最近; 3、位于泰森多边形边上的点到其两边的离散点的距离相等。 

泰森多边形,又叫冯洛诺伊图(Voronoi diagram),得名于Georgy Voronoi,可用于定性分析、统计分析、邻近分析等。例如,可以用离散点的性质来描述泰森多边形区域的性质;可用离散点的数据来计算泰森多边形区域的数据;判断一个离散点与其它哪些离散点相邻时,可根据泰森多边形直接得出,且若泰森多边形是n边形,则就与n个离散点相邻;当某一数据点落入某一泰森多边形中时,它与相应的离散点最邻近,无需计算距离。

【Sunburst Diagram】

在研究中,分级数据相当常见。不仅是分析的原始数据,连大数据分析中常用的K-MEANS、CART、SEM算法,分析结果也经常需要用分级数据的形式展现。

但是,复杂的分级数据如果以表格方式呈现,往往会给人眼花缭乱的感觉。如图是一个IT架构师的技术能力构成图,由技术大分类到小分类逐渐细分扩散。每个下级扇形的大小反应其在上级扇形中所占的比例。如果用表格展现将会很复杂且不明了。

【Multi-Dimentional Diagram】

多维图,在二维平面上展示3维或多维数据(气泡图和散点图也可以达到此目的)。

如下图用7维图展示一周中每天的气温分布状况:

再如,下图用螺旋圆周图展示了一天中,分时,分来源的发电量明细。

【Chord Diagram】

弦图,用来展示同一个集合中不同元素之间关系的图。如下图,是城市人口来源的分析:

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yanyan00
不错呢,除了这些,感觉3D词云、热力地图、轨迹地图、树图、漏斗图等这些图表都很酷炫、高大上的,也可以关注一下。在工具BDP中,这些工具都是可以拖拽生成的。
师弟文

引用来自“yanyan00”的评论

不错呢,除了这些,感觉3D词云、热力地图、轨迹地图、树图、漏斗图等这些图表都很酷炫、高大上的,也可以关注一下。在工具BDP中,这些工具都是可以拖拽生成的。
嗯哪,多谢建议
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师弟文
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