数据可视化技术的类型有:1、暂存数据可视化;2、分层数据可视化;3、网络数据可视化;4、多维数据可视化;5、地理空间数据可视化。数据可视化是使用图表、图形或地图等可视元素来表示数据的过程。
五种主要的数据可视化方法如下:
暂存数据可视化用于表示线性一维对象,如折线图形、折线图表或时间表。例如,您可以使用折线图表来显示给定时间段内连续发生的变化。折线图表中的几条线显示了同一时期内不同因素的变化。
分层数据可视化指的是一组具有父项公共链接的项目。可以使用这些数据树来显示信息集群。例如,您可以将库存数据量显示为具有父节点(衣服)和子节点(衬衫、裤子和袜子)的数据树。
网络数据可视化适用于表示不同类型的相关数据之间的复杂关系。例如:
多维数据可视化将两个或多个数据变量表示为一个 2D 或 3D 图像。这类可视化通常使用条形图、饼状图和堆叠条形图来表示。例如,使用条形图比较两个或多个数据因素,并展示一个变量在一段时间内的变化。使用饼状图可视化每个类别的整体占比。
地理空间数据可视化(例如热图、密度图或统计地图)呈现与现实位置相关的数据。例如,数据可视化显示了访问不同零售店分店的客户数量。
数据可视化最佳实践可为您提高报告的清晰度、完整性和准确性。
使用创意设计元素能够让您的数据可视化更具吸引力。您可以使用颜色、阴影和形状为可视化效果添加更多细节。例如,您可以使用水滴图标来表示用水报告中的数值。
在分析中使用大量数据可以提高数据可视化的准确性。证据越多,置信度越高,同时也有助于突显异常值。其中可以始终包含一份数据摘要报告或一份整合的数据表示,以获取更详细可视化的概述。
比较可为数据提供背景信息并强化您得出的观点。此外,比较还可令数据更具可行性。例如,将试验某个新想法后的当前数据与试验之前的相关数据进行比较,这可以让读者了解事实现状以及可能会出现的情况。
以上就是关于数据可视化技术的类型以及什么是数据可视化最佳实践的全部内容了,希望对你有所帮助。
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