21、数据可视化图表类型全解析

数据可视化图表类型全解析

在数据可视化的领域中，不同的图表类型有着各自独特的优势和适用场景。下面将为大家详细介绍几种常见的数据可视化图表类型及其最佳实践。

1. 散点图（Scatter Plots）

散点图在展示双变量（二维）数据方面有着出色的表现，但在处理大规模数据集时，也面临着一些挑战。

1.1 大规模数据集的挑战

大规模数据集难以有效呈现，大量的数据点容易使图形表示不堪重负，形成所谓的“死亡黑球”图像。不过，若绘制得当，散点图能够清晰地展示数千个双变量点。

1.2 最佳实践

• 选择合适大小的点 ：大多数人在绘制散点图时容易犯的错误是把点画得太大。以展示1000多名美国人BMI分布的散点图为例，较小的点更能显示出精细的结构，因为它们不太可能相互重叠并遮挡其他数据点。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。
• 处理整数点 ：当x和y值为整数时，散点图会呈现出网格模式，这种模式不仅看起来不自然，还容易掩盖数据。有两种解决方法：
  • 颜色编码 ：根据每个点出现的频率对其进行颜色编码，形成热图。使用合理的颜色标度时，数据的集中中心会变得清晰可见。
  • 添加随机噪声 ：在每个点的原始位置周围的亚单位半径圆内添加少量随机噪声，打破网格的规律性，展示出所有的数据点。
• 降维处理