在前面三篇文章中我们给大家介绍了很多关于数据可视化需要掌握的图形，这些图在数据可视化中占据十分重要的地位，因为图文结合的方式能够更直观地表达数据，比单纯的文字表达或口述的效果要好得多，在这篇文章中我们给大家介绍数据可视化常用图形的最后一部分内容。
首先我们给大家介绍一下hierarchical edge bundling，hierarchical edge bundling也表示节点间的网络关系，不过它把边扭曲成曲线，这样就适合节点比较多的可视化。
而矩形树图，矩形树图本质就是决策树的可视化，只不过排成矩形。它也是把各个变量层层细分，这一点跟sunburst图类似。当变量比较多的时候，做成交互可缩放的形式更合适。
平行坐标图的优点是可以把多个变量并形排开，把每一个记录都以折线连接上。这样当数据量大的时候，其实可以很方便地观察各个变量的分布情况。
桑基图看起来跟平行坐标图有点像，但含义不一样。桑基图主要的用法是表征流量在各个层级的流动关系，上一层如何向下一层分散，下一层如何由下一层汇聚。
下面我们给大家介绍一下漏斗图，互联网运营有一个很重要的概念就是层级转化，这个每层的转化率用漏斗图来可视化，形神俱佳。如果两层之间的宽度近似，表征该层的转化率高；如果两层之间的宽度一下子减小了很多，表示转化率低。
而仪表盘这种图也是大家经常遇到的，仪表盘的观赏性大于实用性，实际上它的功能很简单，就是表征一个数值型变量在最小值和最大值之间的什么分位。
接着我们给大家介绍一下象柱形图，象柱形图其实就是柱形图，只不过把柱子换成了其它的图形。如果数据本身有比较具体、形象的含义和背景，那么用象柱形图是一种比较新颖的选择。
大家可能听说过主题河流图吧，主题河流图好看，但不好解释，如果不是交互式的，最好不要用。它一般是把多个类别随时间的变化数据堆叠起来，表征随时间变化的趋势。
最后我们给大家介绍一下词云图，词云图即是对词汇的频数进行可视化，一个词越大它出现的次数就越多，一般与文本挖掘配合使用。在实际的数据可视化中，往往不是孤立地用一个基本图形，把多个图形组合、邻接，能交叉对比出更多的信息。比如在柱状图上叠加折线图，在地图上叠加散点图，把多个柱状图放在一起对比等等。记住数据可视化展现信息是第一位的，好看倒是其次。
在这篇文章中我们给大家介绍了数据可视化常用图形的最后一部分内容截止到目前，小编已经把数据可视化常用图形的内容全部介绍完毕了，希望大家能够学有所获，充分运用到日常工作中。
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