在介绍完构成类的图表后,这一节讲述的主要是分布类和联系类的图表。在DataFocus中,分布类的图表主要与经纬度数据相关,联系类的图表则主要是要求数据内有多个变量。通过分布类或联系类的图表,能够看到数据的分布情况,进而从中找到一些相关性、异常的信息或离群点。

一、分布类

1、散点图

散点图一般是针对离散型的数据,可以直观反映数据集中情况,对离散数据线性回归等曲线预测性有拟合辅助作用。

单看下面这张图,可能觉得就是几个点而已,但是如果给销售数据和销售金额加上两条垂直的线条,将这个answer区分为四个象限,就可以知道那部分区域的散点最多,最密集,从而进行改进。

2、地图

当原始数据中存在地理省份信息的数据时,就可以利用地图来更加形象地表示,毕竟只是将“北京”这两个字放在图表上和用地图将北京标注出来还是很不一样的。若数据中还存在省份下各城市数据的话,可以利用DataFocus系统的下钻功能,观察某省份下的各城市具体情况。

3、经纬图

根据原始数据中的经纬度数据,可以绘制某区域或全国的地图,类似的还有统计图。

4、热力图

热力图可以视为气泡图和地图的结合演变而成,主要是表示数据的密集程度,一般颜色越深的地方则数据密度大,数据集中。

5、树形图

树形图本质就是决策树的可视化,只不过排列成矩形,同时将各个变量进行细分。在矩形树图中,各个小矩形的面积表示每个子节点的大小,矩形面积越大,表示子节点在父节点中的占比越大,整个矩形的面积之和表示整个父节点。

二、联系类

1、散点图

散点图也经常被称为“相关图”,因为散点图主要是可以用来表示X、Y轴上的两个变量之间的相关关系。散点图一般是两个数值变量在x、y轴上的交叉点绘制而成的图表,利用直线或者曲线将这些点进行大致连接,则代表了XY轴上的变量之间的变化趋势

2、气泡图

气泡图就是在散点图的基础上多加一个变量,不仅仅用一个点表示,而是使用散点面积的大小表示第三个变量的大小情况。

以上就是DataFocus系统中较适合分布类和联系类的常用图表类型。

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