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数据可视化是关于数据之视觉表现形式的研究；其中，这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

图表是"数据可视化"的常用手段。

常见图表

一、柱状图（Bar Chart）

柱状图是最常见的图表，它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。

二、折线图（Line Chart）数据

折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。

三、饼图（Pie Chart）

饼图是一种应该避免使用的图表，因为肉眼对面积大小不敏感。

四、散点图（Scatter Chart）

散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。

五、气泡图（Bubble Chart）

气泡图是散点图的一种变体，通过每个点的面积大小，反映第三维。

六、雷达图（Radar Chart）

雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序（国籍就不可以排序）。

七、其他图表

如：K线图、和弦图、力导向布局图、地图等。

数据可视化中常见名词

• chart  是指一个完整的图表，如折线图，饼图等“基本”图表类型或由基本图表组合而成的“混搭”图表，可能包括坐标轴、图例等

• axis 直角坐标系中的一个坐标轴，坐标轴可分为类目型、数值型或时间型

• xAxis 直角坐标系中的横轴，通常并默认为类目型

• yAxis 直角坐标系中的纵轴，通常并默认为数值型

• grid 直角坐标系中除坐标轴外的绘图网格

• legend 图例，表述数据和图形的关联

• dataRange 值域选择，常用于展现地域数据时选择值域范围

• dataZoom 数据区域缩放，常用于展现大数据时选择可视范围

• toolbox 辅助工具箱，辅助功能，如添加标线，框选缩放等

• tooltip 气泡提示框，常用于展现更详细的数据

• timeline 时间轴，常用于展现同一组数据在时间维度上的多份数据

• series 数据系列，一个图表可能包含多个系列，每一个系列可能包含多个数据

• line 折线图，堆积折线图，区域图，堆积区域图。

• bar 柱形图（纵向），堆积柱形图，条形图（横向），堆积条形图。

• scatter 散点图，气泡图。

• k K线图，蜡烛图。常用于展现股票交易数据。

• pie 饼图，圆环图。

• radar 雷达图，填充雷达图。高维度数据展现的常用图表。。

• chord 和弦图。

• force 力导布局图。常用于展现复杂关系网络聚类布局。

• map 地图。

• evnetRiver 事件河流图。常用于展示具有时间属性的多个事件，以及事件随时间的演化。

常见的前端数据可视化类库

highcharts https://www.highcharts.com/

echarts https://echarts.baidu.com/

d3.js https://d3js.org/

snap.svg https://snapsvg.io/

个人推荐：highcharts、snap.svg。

参考

《数据可视化：基本图表》

《echarts文档》

《数据可视化实战》