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一般图表就即只反映纬度、数值两个方面的图表类型,基本都是我们日常生活中经常接触,马上都能看懂的。
但是进阶图表就不是那么简单了,进阶的图表包含除了纬度、数值外的其它类型数据,如分类、地区、日期、性别等不同种类。
比如下面这个散点图,除了身高(纬度)、体重(数值)外,还表现了个体(圆点)、性别(色彩)。在图表本身的解释性元素中,还包含分布区域、最大最小值标识、体重/身高均值。
还有类似桑基图、K 线图、环形布局关系图等类型,它们有各自使用的规范、参数,以及应用的场景。
下面的案例,我们不用将城市纬度作为一个枯燥的字段放进图表中,而是直接使用地图进行呈现,那么不仅理解起来更直观,而且非常方便我们对区域进行分析和对比。
这就是所谓的数据可视化的应用实例,数据可视化并不仅仅是做一些基础的图表,而是根据我们对数据分析的需求,输出合适的可视化图形。
掌握越多图表类型、可视化应用案例,就越有助于我们应对复杂的项目数据展示需求。
文章节选自:https://www.uisdc.com/b-side-design-specification-6
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一般图表就即只反映纬度、数值两个方面的图表类型,基本都是我们日常生活中经常接触,马上都能看懂的。
但是进阶图表就不是那么简单了,进阶的图表包含除了纬度、数值外的其它类型数据,如分类、地区、日期、性别等不同种类。
比如下面这个散点图,除了身高(纬度)、体重(数值)外,还表现了个体(圆点)、性别(色彩)。在图表本身的解释性元素中,还包含分布区域、最大最小值标识、体重/身高均值。
还有类似桑基图、K 线图、环形布局关系图等类型,它们有各自使用的规范、参数,以及应用的场景。
下面的案例,我们不用将城市纬度作为一个枯燥的字段放进图表中,而是直接使用地图进行呈现,那么不仅理解起来更直观,而且非常方便我们对区域进行分析和对比。
这就是所谓的数据可视化的应用实例,数据可视化并不仅仅是做一些基础的图表,而是根据我们对数据分析的需求,输出合适的可视化图形。
掌握越多图表类型、可视化应用案例,就越有助于我们应对复杂的项目数据展示需求。
文章节选自:https://www.uisdc.com/b-side-design-specification-6
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