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2024年3月10日发(作者：gis帝国论坛)
数据可视化常用的五种方式及案例分析
1. 条形图（Bar Chart）
条形图是一种常用的数据可视化方式，用于比较不同类别的数据。它
通过长方形的高度来表示数据的大小。通过条形图，可以清晰地看到不同
类别之间的差异。例如，我们可以使用条形图来比较不同地区的销售额。
每个长方形的高度代表了不同地区的销售额，可以直观地看到哪个地区的
销售额最高。
2. 折线图（Line Chart）
折线图用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。它通过连接
数据点来展示数据的变化情况。折线图常用于分析时间序列数据，如股票
价格、气温变化等。例如，我们可以使用折线图来显示一个月内每天的温
度变化情况。通过观察折线的趋势，可以了解温度的变化规律。
3. 饼图（Pie Chart）
饼图是一种常用的数据可视化方式，用于显示不同部分构成整体的比
例关系。它将整体分为多个部分，并使用扇形的面积来表示每个部分的大
小。饼图适用于显示相对比例较小的数据。例如，我们可以使用饼图来显
示一些城市的人口构成比例，如男性、女性、老年人、儿童等。
4. 散点图（Scatter Plot）
散点图是一种常用的数据可视化方式，用于显示两个变量之间的关系。
它将数据点绘制在平面坐标系中，横轴表示一个变量，纵轴表示另一个变
量。散点图常用于分析变量之间的相关性。例如，我们可以使用散点图来
分析学生的身高和体重之间的关系。每个数据点代表一个学生，横轴表示
身高，纵轴表示体重，可以观察到身高较高的学生体重一般也较高。
5. 地图可视化（Map Visualization）
地图可视化是一种常用的数据可视化方式，用于显示地理位置数据。
它将数据与地图结合起来，帮助人们更好地理解地理分布和空间关系。地
图可视化常用于分析地区之间的差异和趋势。例如，我们可以使用地图可
视化来显示一些国家各地区的人口密度，通过不同颜色的填充或不同大小
的符号来表示人口密度的变化。
案例分析：
假设有一份数据集，包含了电商网站一天内不同时间段的用户访问量。
我们可以使用以上五种方式对这份数据进行可视化。
1.使用条形图，可以将每个时间段的访问量绘制成条形图，以便比较
不同时间段访问量的差异。
2.使用折线图，可以将时间作为横轴，访问量作为纵轴，绘制出一天
内访问量的变化趋势，以便了解网站的高峰时段。
3.使用饼图，可以将一天内不同时间段的访问量占比显示在饼图上，
以便直观地了解不同时间段的访问量贡献度。
4.使用散点图，可以将时间作为横轴，访问量作为纵轴，绘制每个时
间段的访问量，以便观察到不同时间段访问量的分布情况。
5.使用地图可视化，可以将访问量与地理位置信息结合起来，绘制出
不同地区的访问量分布图，以便了解不同地区的访问量差异。
通过以上五种方式的数据可视化，我们可以更好地分析和理解电商网
站用户访问量的情况，为后续的业务决策提供更有价值的信息。
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