在今天的文章中，我们来介绍一下数据可视化的几种形式。

数据可视化指数据通过视觉表现的一种方式，让人们能够更加直观和准确地了解信息。

数据可视化是可视化的一个重要方面，可以让人很好地了解到数据之间的联系和区别。

在我们生活中，一般会使用到以下几种形式来对我们生活中的数据进行表达，方便于我们对信息理解和分析：

一、柱形图

柱形图的特点是可以直观的展示数据之间的关系，并且数据变化是很直观的。

它一般用来表示某一类数据的变化趋势，例如从100个上升到1000个；

柱形图一般分为直方图、柱形图和折线图，分别用来表示数值量；

柱图形状图则可以用来表示两类数量之间的关系，比如：柱形面积、柱形高度、最大值和最小值等；

二、折线图

折线图可以很好地展现数据之间的关系，当两个点所代表的数据的数值，如果出现大小不同的情况时，那么折线就会表现出这样一些特征：

a、当数据发生变化的时候，折线图可以很好地进行表现；

b、当一组数值在不同时间区间内变动时，折线图可以更直观地展现出其中的关系；

c、当两组值相差很大时，折线图就会表现出两个点之间存在着很大的差别，这样的特点是对数据比较敏感，便于人们更好地进行分析。

d、折线图也可以用于展示两个值之间的关系。

三、饼图

一般会将饼图与条形图结合起来使用，因为饼图的特性是每个圆代表一个类别中的一个数据点，而条形图可以表示为两个圆所组成的图形。

对于数据量比较大的情况下，可以使用饼图对数量进行可视化，更好地体现数据之间的关系和特点。

如以下三种饼图：

当我们需要了解某一类别中所包含的所有项目的总数量时，可以将其划分为几个不同类型来分别表示；当一系列项目被分成多个部分时，使用饼图可以将每个部分分解为多个小类别；当一系列项目被分为多个项目时，我们可能会想要了解每个小类中所包含的项目。

饼图具有多种特性：它可以非常直观地表示出数据之间联系；当使用饼图分析某个特定类别中的各种指标时，很容易得出各指标之间是否存在着某种关系；通过饼图来分析某个类别中各个指标是否具有可比性，对于相关数据是否存在相关性或趋势性非常有用。

四、散点图聚类法

通过散点图，我们可以更直观地了解到数据之间的关系和变化，在使用过程中还能通过散点图进行筛选和过滤，达到想要的结果。

散点图使用的是对原始数据分布进行统计分析，主要用来表示数据之间的相关性，一般会有很多种类型，例如可以使用散点图来表示空间位置关系、类别关系及数量关系。

同时散点图也可以用来表示两个变量之间的关系，并且两个变量的数据都是分布在同一空间位置中，通过散点图可以将这两个变量联系起来。

优点：比较直观地展示了各个属性指标之间是否存在相关性；同时也可以用于多变量对比分析。

缺点：对复杂度要求较高；数据量过大时会导致数据之间的关联失效。

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3、FineBI作为一种数据分析报表工具，如何使工具发挥其价值，这需要业务场景支持和对业务场景的数据需求具有相当的洞察力。

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