数字孪生中最常用的数据可视化图表，你用过几个？

“数字孪生”听起来可能有些让人摸不着头脑，但其实它就在我们身边。它是与真实世界中的物体或系统完全相同的虚拟版本，可以实时反映真实世界状态。

而如何把数字孪生产生的大量数据变得简单易懂？就需要用到数据可视化了！

比如，用折线图可以显示机器随着时间的工作状态；饼图可以清楚地告诉你各个部分所占的比例；而地图则能让你知道设备在哪里，工作得怎么样。把这些都整合到一个漂亮的仪表盘上，给驾驶舱装上了最新的导航系统。它不仅让信息更直观，还能帮助工程师和决策者快速做出反应，解决实际问题。

今天我们就借助Mapmomst平台，一起了解这些常用的酷炫数据可视化技术。

一、热力图（Heat Map)
热力图（Heat Map）是指用 X 轴 和 Y 轴 表示的两个分类字段确定数值点的位置，通过相应位置的矩形颜色去表现数值的大小，颜色深代表的数值大。

“热力图”一词最初是由软件设计师 Cormac Kinney 于 1991 年提出并创造的，用来描述一个 2D 显示实时金融市场信息。热力图是非常特殊的一种图，可以显示不可点击区域发生的事情。

热力图非常关注分布，可以不需要坐标轴，其背景通常是图片或者地图，一般使用彩虹色系做展示。

mapmost热力图示例

二、聚类图（Cluster Map）

将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。

“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，起源于分类学，但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。

区域房价聚类图示例，制作于mapmost平台

三、词云图（Word Cloud）

词云图是一种数据可视化工具，通常用于展示文字数据的频率分布，强调词语的重要性或热门程度。它呈现为一张图，其中包含了各种词语，这些词语的大小或颜色通常取决于它们在文本中的出现频率，较频繁出现的词语通常较大或较暗，从而使观众更容易识别出关键词。

词云图的应用非常广泛，包括在新闻报道中突出关键词、社交媒体分析、市场调研、文本挖掘等领域。它们提供了一种直观的方式来汇总和可视化大量文本数据，使用户能够迅速洞察文本中的关键信息和趋势。

词云图示例

四、迁徙图（Migration Map）

迁徙图通俗点也称为流向图，其实本质上就是将地图上的两点之间连线，来展示人从一个位置到另一个位置的变化状态，当样本数据足够多时，连线会越来越密集，形成「M:N」的对应关系，地图上可以直观的看出哪些是人口迁入迁出最热的地方。

迁徙图示例，制作于mapmost平台

五、地区分布图（Choropleth Map）

地区分布图（Choropleth Map）是一种用来显示不同地理区域内数据分布情况的数据可视化工具。通过颜色、图案或其他视觉元素，地区分布图呈现了各地区的数据差异和趋势。

这种图表类型对于展示地理上的变化和趋势非常有用，特别是在人口、经济、环境等方面。在地区分布图中，每个地理区域通常被分配一个特定的颜色或样式，其强度或大小反映了该地区的数据值。这使观众能够一目了然地理解不同地区之间的差异，无需详细的数据分析。

地区分布图适用于人口分布、销售地域分析、疫情传播趋势、资源分布、选区分析等场景，通过视觉化展示不同地理区域内的数据差异和趋势，帮助用户迅速洞察关键信息。Mapmost也基于平台能力开发了制作区位图的小工具，后台私信即可获取~

地区分布图示例

六、地形图（Topographic Map）

地形图属于地图的一种，是着重表示地形的普通地图，就是将地面上的地物和地貌按水平投影的方法，并按一定的比例尺缩绘到图纸上。

地形图能够组成整体、全局的概念，也就是确立地理信息明确的空间位置，获得物体所具有的定性及定量特征，建立地物与地物或现象与现象间的空间关系，易于建立正确的空间图像。地形图作为一种时空模型，在科学预测中发挥重要作用，如气象预报、灾害性要素的变迁及过程预测，还可以直接展示数据如道路、河流网、居民点等用图形符号直接表示，或者分析解译而获得有关现象或物体规律的信息。

地形图示例，制作于mapmost平台

七、剖面图（Cutaway view）

剖视图主要用于表达机件内部的结构形状，它是假想用一剖切面（平面或曲面）剖开机件，将处在观察者和剖切面之间的部分移去，而将其余部分向投影面上投射，这样得到的图形称为剖面图。

三维剖面图示例，制作于mapmost平台

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