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显示和研究一些数据分布和数据集之间的关系而不是在每个类别中研究精确值是数据分析中非常常见的任务。它可以借助我们将在本文中识别和解释的图表类型来解决。

根据具体情况 - 您拥有的数据类型以及您希望为其提供答案的具体问题 - 您可以选择一种或另一种方法。在一种图表类型和另一种图表类型之间进行选择时，请注意后续数据分布分析。您希望可视化可以澄清数据，而不是模糊数据或产生任何混淆。好吧，只需确保您了解以下几个方面，记住您的情况的所有细节，并且您可以正确地可视化数据分布。

可视化数据分布的图表类型列表

作为一般规则，下面列出的图表类型用于显示数据的分布方式：

• 点（散点）图表;

• 气泡图;

• 盒子和晶须图表;

• 错误图表;

• 热图图表;

• 范围图表;

• 极地图表。

想要了解更多信息并准确了解此列表中的哪些图表类型在数据分发方面更好地与一个或另一个特定的可视化任务相对应？这篇文章的主要部分随时可供您使用。

选择图表来分析数据分布

点（散点）图表

要确定分布趋势和两个变量之间的相关性，Dot（Scatter）图表应该是您的选择。这种类型的图表能够显示趋势，模式和聚类，以及它们在大型和小型数据集中的关系，以及直观地表示研究结果。

例如：系统因持续时间和等待时间而中断。

其他示例包括：研究结果（例如，推动发动机的重量和功率），广告和销售策略的有效性等。

气泡图

要使用三维（例如x，y和大小）进行更复杂的基于分布的分析，可以使用气泡图类型来分散标记的大小（称为气泡）。通过这种方式，您不仅可以像散点图一样回答与分布趋势相同的问题，而且还可以通过查找与其他测量的相关性来识别其驱动因素。

因此，当您需要确定相应变量对之间关系的类型和紧密度（即最后）时，气泡图是有用的，以找出三到四个变量之间的相关性或揭示大数据集中的常见模式。

例如：最佳运动员训练数据等

其他示例包括：最佳和最差的销售点，销售经理关闭的交易量相对于他们的教育水平和职业长度，网站访问者相对于性别和推荐来源的参与等。

Box-and-Whisker图表

当只有中值和关键分布范围很重要时，选择Box-and-Whisker图表。该图表类型以矩形（“框”）的形式表示数字数据的第二和第三四分位数，由描绘中值的水平线分成两部分。它使用从框的顶部和底部延伸的垂直线来绘制其余的统计分布，并使用点来指定异常值。

例如：来自统计总体的样本的变化。

他示例包括：每个工作家庭的工资范围，每个方向的航班延误时间等。

错误图表

要了解每个值的错误分布，使用错误图表 通常是有意义的。作为一般规则，这些是现有类型图表的条状附加组件，特别适用于Dot（Scatter）和条形图/柱形图。

例如：每件商品的价格与每件商品的成本，按年龄划分的人均身高。

其他示例包括：测试错误分析，值的波动等。

热图图表

在两个类别中有多个子类别的情况下，热图图表类型（也称为热图）可用于通过在矩阵中呈现具有应用于单元格的值特定颜色的数据来掌握分布（和关系）趋势。

例如：体脂百分比。

其他例子包括：一年中的平均温度，菌株对药物的反应等。

范围图表

当您的数据包含最小/最大值范围而非精确值时，您可以使用范围图表类型：范围区域图表，范围条形图等。（但是，当考虑中值时，不打算使用这些。）区域，条形等之间的选择原则与Area，Bar和其他传统图表之间的基本相同。

话虽如此，当用线或样条描绘数据并观察变异性时，分别考虑范围面积图或范围样条面积图。

例如：气温。

其他例子包括：高压和低压等。

为了更加强调每个值，特别是当您有多个系列并且需要比较分布时，可以考虑范围列图表（或范围条形图）。

例如：两个城市的水温。

其他例子包括：季节性降水等。

范围步骤线区域图可用于突出显示趋势，异常，异常值和聚类。

例如：最小/最大连接超时。

其他示例包括：处理器正常运行时间和停机时间等。

极地图

在使用空间透视分析多变量数据时 - 定位，导航或关于度（角度）和距离的任何其他内容 - 极坐标图能够促进分布分析。在此图表类型中，数据点以极坐标显示，半径表示为圆，这样可以更准确地识别分布趋势。

例如：麦克风灵敏度模式。

其他示例包括：源周围的信号分布等。

结论

您已经了解了可以为数据分布可视化提供良好服务的基本图表集。提醒一下，这些是Dot（散点图），气泡图，Box-and-Whisker图表，错误图表，热图图表，范围图表（有一个系列或另一个）或极坐标图表。

这是我们在博客上的数据可视化选择图表类型的每篇文章中努力重复的另一条建议。虽然此处列出的选项在许多关注数据分发的情况下可能很有用，但您的具体数据以及您希望从中获取的具体数据应确定要使用的图表类型。在这方面要注意并提前思考。

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