21、数据可视化：常见图表类型及最佳实践

数据可视化：常见图表类型及最佳实践

在数据可视化领域，不同类型的图表各有其特点和适用场景。合理选择图表类型，并遵循最佳实践，能够更有效地展示数据信息，帮助我们从数据中获取有价值的洞察。下面将详细介绍几种常见的图表类型及其使用要点。

1. 散点图

散点图用于展示给定数据集中每个 (x, y) 点的值。在处理大规模数据集时，散点图可能会面临挑战，因为大量的点容易使图形表示变得混乱，形成所谓的“死亡黑球”图像。不过，当绘制得当，散点图能够以清晰易懂的方式展示数千个二维点。

散点图的最佳实践

• 选择合适大小的点 ：大多数绘图程序的默认点大小适用于约五十个点。对于较大的数据集，应使用较小的点。例如，在展示超过 1000 名美国人的 BMI 分布的散点图中，较小的点更能显示出精细的结构，因为它们不太可能重叠并遮挡其他数据点。
• 处理整数值点 ：当 x 和 y 值为整数时，散点图会显示出网格模式，这不仅看起来不自然，还可能掩盖数据。有两种解决方案：
  • 颜色映射 ：根据每个点的出现频率对其进行着色，形成热图。使用合理的颜色刻度可以使数据集中的中心区域清晰可见。
  • 添加随机噪声 ：给每个点添加少量随机噪声，使其在原始位置的子单位半径圆内抖动，从而打破网格的规律性。
• 处理多元数据 ：对于四维或更高维的数据集，可使用主成分分析和自组织映射等技术将其投影到二维空间。