数据可视化常用图形
1、概率密度曲线图：概率密度曲线图本质与直方图类似，不过纵轴不是频数而是频率。正如折线图和面积图一样，概率密度曲线图也可自由选择要不要面积投影。这个图太学术了，一般出现在数学教材中（比如正态分布……）。
2、雷达图：很多游戏中的人物能力极向对比就是以雷达图表示的。柱状图一般是一个分类型变量不同类别间的比较，雷达图可以是多个数值不在同一个scale之下；更具体地说，柱状图一般是横向比较，雷达图既可以多个观测之间的纵向比较，也可以是一个观测在不同变量间的横向比较。值得一提的是，雷达图如果用来横向比较，***可视化技术，需先把各个数值变量作归1化处理。
3、箱线图：箱线图亦称盒须图，也是挺学术的一个图。它用来表征各个数值型变量的分布状况，每一条横线代表分位数，盒内部的横线代表中位数，***可视化公司，点代表异常值。
4、小提琴图：小提琴图本质与直方图一样，都是表征数值型变量的分布，每一个小提琴的宽度代表它在该高度处的频率范围。
大数据可视化的步骤
一、明确需求：开始创建一个可视化项目时，第1步是明确要回答的问题，又或者试着回答下面的问题“这个可视化项目会怎样帮助企业？”明确实施企业对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需要发现企业各方面的规律、用户的需求等内容。
二、建设数据仓库的模型：数据仓库的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库建模除了数据库的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。
三、数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)：数据抽取是指将数据仓库需要的数据从各个业务系统中抽离出来，因为每个业务系统的数据质量不同，所以要对每个数据源建立不同的抽取程序，每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。
四、建立可视化场景：建立可视化场景是对数据仓库中的数据进行分析处理的成果，用户能够借此从多个角度查看企业的运营状况，按照不同的主题和方式探查企业业务内容的核心数据，从而作出更精准的预测和判断。
数据可视化有哪些常用图形
1、地球图：地图是二维的，三维的就是地球图。这种图形一般是交互的，也就是说你可以用鼠标实现地球的旋转和缩放等操作。值得一提的是，不要仅仅为了3D就使用地球图，要看数据本身的情况。如果你的数据范围本来就覆盖***，用地球图很合适；但如果你的数据范围小，就一个国内，甚至一个省市内的，搞个地球图就太浮夸，而且整个球上只有一个非常小的区域有数据，是很不和谐的。
2、网络图：网络图的元素包含点和边，边分为无向边、单向边和双向边来表征点与点的连接关系，边的粗细可以映射这种关系的强弱。
3、arc diagram：arc diagram也是一种网络图，只不过它把所有的节点一字排开，以弧线来表示边。这样看起来艺术感更强，文山***可视化，适合于节点较多的网络关系可视化。
4、和弦图：和弦图一般用来表示双向的网络关系（比如AB两个城市相互流入流出了多少人），数据结构一般为邻接矩阵。当节点很多的时候，各种弧线交叉得就非常密密麻麻，***可视化系统，这种情况下，要么交互，要么考虑别的图形。
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