在数据分析中，数据可视化是一个十分重要的步骤，而数据可视化中经常用到很多的图形去表达数据，正是由于这些图形使得数据更直观地表达出来。在这篇文章中我们就给大家介绍一下数据可视化中的常用图形，希望这篇文章能够更好的帮助大家理解数据可视化。
第一，我们给大家介绍的是散点图，散点图用来表征两个，数值型变量间的关系，每个点的位置（即x轴和y轴坐标）映射着两个变量的值。当然对于三个数值型变量，也有三维散点图，不过用得不多。散点图使用到的情况还是比较广泛的。
第二我们给大家介绍的是气泡图。气泡图简单来说就是在散点图的基础上加一个维度，把各个点的面积大小映射一个新的变量，这样不仅点的位置还有大小表示数据特征。
而折线图是很多企业中使用的最常见，比如股票常用的就是折线图，折线图就是把散点图各个散点用折线连接起来就成了折线图，当然不仅仅只是为了好看，当散点越多，折线就越平滑地趋近于曲线，能更加贴切地反映连续型变量的规律。
而面积图把折线图进一步往坐标轴投影就成了面积图，本质其实跟折线图没区别，只是看起来更加饱满一点。
下面我们给大家说一下柱状图，柱状图是一种用得很广泛的图形，它表征分类型变量 和数值型变量的关系。如果分类型变量的每一个取值还能继续分类，那么简单的柱状图就变成了复杂的柱状图，每一个类别仅由一根柱变成多根柱，多根柱可以串列，也可以并列。而值得一提的是，柱状图一般需要排序，如果分类型变量是有序的，按照它本身的顺序排列即可。如果分类型变量无序，那么则根据数值型变量的大小进行排序，使柱状图的高度单调变化。
而条形图是一种十分常见的图，条形图只不过把柱状图坐标旋转一下，竖着的变成横着的，这个可根据版面自由选择。
下面我们给大家说一下南丁格尔玫瑰图，这个名字很新鲜，其实玫瑰图本质还是柱状图，只不过把直角坐标系映射成极坐标系。看起来比柱状图更美观。
接着我们给大家说一下瀑布图。瀑布图是柱状图的一种延伸，它一般表示某个指标随时间的涨跌规律，每一个柱状也不都是从0开始的，而是从前一个柱状的终点位置开始，这样既反映了每一个时刻的涨跌情况，也反映了数值指标在每一个时刻的值。
在这篇文章中我们给大家介绍了很多的有关数据可视化的常用图形。当然，数据可视化涉及到的图形还有很多，我们会在后面的文章中继续为大家介绍数据可视化中涉及到的其他图形。
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