博客围绕层次数据可视化展开，指出层次数据用于描述包含或从属关系，现实中普遍存在。随着数据量增长，在有限区域可视化大量层次数据存在难题。介绍了点线链接和空间填充两种可视化形式，前者减轻视觉负担，后者能充分利用空间。
层次数据在可视化中经常会遇到，其作为最常见的信息结构之一，常用于描述数据之间的包含或者从属关系。现实社会中，这种层次关系也无处不在。例如，地球上有很多国家，每个国家都包含有很多省市，或者在一个企业中，会有很多不同的部门，各个部门下包含有不同的小组，又或者是电脑中创建的文件，以及文件中的各个目录。这些都是我们所熟知的在现实中能真正体会到的层级关系。
伴随着数据量的增长，要处理的数据变得越来越多，常用的可视化显示媒介主要还是电脑，由此可知，可供显示的区域并没有多大，这就出现了一个新的难题，如何在有效的区域内尽可能多得可视化数据，同样的，在有层次关系的数据中，层次数目越来越多，导致底层的数据节点成指数型增长，因此，在有限的区域内可视化展示大量数据会造成图形的重叠，从而降低用户的体验以及图形的观感。所以，对于层次数据的可视化研究，有助于人类通过将数据信息分类分级，寻找出数据之间蕴含的层级关系，从而更好地理解大量信息，掌握更多的数据规律。
6.1 点线链接形式
点线链接的主要核心在于如何绘制节点与节点之间的链接关系。在可视化中，选择什么样的图形表示节点通常取决于实际的使用场景。节点形式显示的层次关系，基本都是有方向的，一般父节点在前或者在上，子节点在后或者在下，例如下图6-1的桑基图，就是区域（父节点）在前，省份（子节点）在后，其中节点之间用不同颜色的曲线链接，这样可以有效减轻用户的视觉负担，也提高有效区域的利用率。
6.2 空间填充形式
常见的树形图等，就是从空间的角度来实现层次数据的可视化。树形图能够最大限度的利用空间资源，通过矩形之间的互相嵌套来隐喻地表达父节点与子节点之间的层级关系。但是其对层次信息的展示不是非常明显。如下图6-2所示，树形图中所有的矩形都代表一个节点，而每个矩形的大小代表节点相应的属性，每个矩形又会按照相应的子节点递归地进行分割，直到无法分割为止。
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