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，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，信息可视化价格，这种情况下，要么交互，信息可视化制作，要么考虑别的图形。
数据可视化典型应用场景
一、网页：目前应用于数据可视化方面的网页技术可以说是琳琅满目，如D3.js、Processing.js、Three.js、ECharts（来自百度EFE数据可视化团队）等等，这些工具都能很好的实现各类图表样式，而Three.js作为WebGL的一个第三方库则相对更侧重于3D方向的展示。
大数据可视化的步骤
大数据可视化的实施是一系列数据的转换过程。我们有原始数据，信息可视化多少钱，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构，通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。
从技术上来说，大数据可视化的实施步骤主要有四项：明确需求，建设数据仓库模型，数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)，建立可视化分析场景。
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