数据可视化常见图形包括：柱状图、折线图、饼图、散点图、面积图、雷达图、热力图等。其中，柱状图常被用于比较不同类别之间的数值大小。例如，可以用柱状图展示各个月份的销售额，以便直观地比较各个月的业绩表现。柱状图通过垂直或水平的长条来表示数值的大小，具有清晰、易读的特点，特别适合用来展示离散数据的差异。
一、柱状图
柱状图是一种常见的数据可视化工具，用于比较不同类别之间的数值大小。柱状图通常由一系列垂直或水平的长条组成，每个长条的长度或高度代表数据的数值。柱状图适合用于展示离散数据的对比情况，如销售额、人口数量等。
柱状图的类型包括：单一柱状图、堆积柱状图、百分比堆积柱状图。单一柱状图用于展示单一类别的数据，堆积柱状图用于展示多个类别的数据总和，百分比堆积柱状图则用于展示每个类别在总和中的比例。
FineBI和FineReport等工具可以方便地创建和定制柱状图，通过拖拽和配置，用户可以快速生成所需的柱状图并进行分析。
二、折线图
折线图用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。它通过连接数据点的线条来反映数据的变化情况。折线图适合用于展示时间序列数据，如股票价格、气温变化等。
折线图的类型包括：单线折线图、多线折线图、堆积折线图。单线折线图用于展示单一数据系列的变化，多线折线图则用于比较多个数据系列的变化情况。堆积折线图则用于展示多个数据系列的累积变化。
FineBI和FineReport提供了强大的折线图功能，用户可以通过简单的操作创建各种类型的折线图，并进行深入的分析和挖掘。
三、饼图
饼图用于展示数据在整体中所占的比例。饼图由一个圆形和若干扇形组成，每个扇形代表一个类别的数据量，其面积与数据量成正比。饼图适合用于展示数据的组成部分，如市场份额、人口比例等。
饼图的类型包括：标准饼图、环形图、百分比饼图。标准饼图展示数据的绝对值，环形图则在标准饼图的基础上增加了一个内环，百分比饼图则展示每个部分所占的百分比。
FineBI和FineReport提供了多种饼图类型，用户可以根据需求选择合适的饼图类型，并进行美化和定制。
四、散点图
散点图用于展示两个变量之间的关系。散点图通过在坐标平面上绘制数据点来反映变量之间的相关性。散点图适合用于展示变量之间的线性或非线性关系，如身高与体重的关系、投资回报与风险的关系等。
散点图的类型包括：标准散点图、气泡图、矩阵散点图。标准散点图用于展示两个变量之间的关系，气泡图则在标准散点图的基础上增加了第三个变量，用气泡的大小来表示，矩阵散点图则用于展示多个变量之间的关系。
FineBI和FineReport提供了丰富的散点图功能，用户可以通过简单的操作创建和分析散点图，并进行数据挖掘和预测。
五、面积图
面积图用于展示数据的累积变化情况。面积图通过在坐标平面上填充颜色来表示数据的累积值。面积图适合用于展示时间序列数据的累积变化，如累计销售额、累计用户数量等。
面积图的类型包括：标准面积图、堆积面积图、百分比堆积面积图。标准面积图用于展示单一数据系列的累积变化，堆积面积图用于展示多个数据系列的累积变化，百分比堆积面积图则用于展示每个数据系列在总累积中的比例。
FineBI和FineReport提供了强大的面积图功能，用户可以通过简单的操作创建各种类型的面积图，并进行深入的分析和挖掘。
六、雷达图
雷达图用于展示多变量的数据分布情况。雷达图通过在极坐标系上绘制数据点，并将这些点连接成一个多边形来反映数据的分布情况。雷达图适合用于展示多维度的数据，如性能评估、风险分析等。
雷达图的类型包括：标准雷达图、填充雷达图。标准雷达图用于展示数据的相对分布情况，填充雷达图则在标准雷达图的基础上增加了颜色填充，以便更直观地展示数据的分布情况。
FineBI和FineReport提供了丰富的雷达图功能，用户可以通过简单的操作创建和分析雷达图，并进行数据挖掘和预测。
七、热力图
热力图用于展示数据的密度分布情况。热力图通过颜色的深浅来表示数据的密度，颜色越深表示数据密度越高。热力图适合用于展示地理数据、用户行为数据等。
热力图的类型包括：标准热力图、地理热力图。标准热力图用于展示二维数据的密度分布，地理热力图则用于展示地理数据的密度分布。
FineBI和FineReport提供了强大的热力图功能，用户可以通过简单的操作创建和分析热力图，并进行数据挖掘和预测。
八、其他图形
除了上述常见的图形外，还有一些其他常用的数据可视化图形，如：箱线图、瀑布图、桑基图等。箱线图用于展示数据的分布情况及其异常值，瀑布图用于展示数据的累积变化，桑基图则用于展示数据的流动情况。
FineBI、FineReport、FineVis等工具提供了丰富的图形种类，用户可以根据具体需求选择合适的图形类型，并进行美化和定制。
FineBI官网： https://s.fanruan.com/f459r
FineReport官网： https://s.fanruan.com/ryhzq
FineVis官网： https://s.fanruan.com/7z296
通过以上介绍，希望能帮助你更好地理解和使用各种数据可视化图形，以便更有效地进行数据分析和决策。
相关问答FAQs：
数据可视化常见图形有哪些？
数据可视化是将数据以图形化的方式呈现，以便更直观地理解数据中的模式和关系。常见的数据可视化图形包括：
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折线图：折线图适用于展示数据随时间变化的趋势。通过连接各个数据点，可以清晰地显示数据的变化趋势和波动情况。
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柱状图：柱状图适用于比较不同类别或组之间的数据。通过柱状的高度来表示数据的大小，可以直观地比较各组数据的差异。
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饼图：饼图适用于展示数据的占比关系，常用于显示各部分在整体中的比例。通过扇形的大小来表示数据所占的比例，可以清晰地展示各部分之间的比例关系。
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散点图：散点图适用于展示两个变量之间的关系。通过绘制数据点在坐标系中的位置，可以直观地显示变量之间的相关性或分布情况。
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雷达图：雷达图适用于比较多个变量在不同维度上的表现。通过绘制多边形的边和顶点，可以直观地显示各个变量在不同维度上的表现情况。
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热力图：热力图适用于展示数据的密度和分布情况。通过颜色的深浅来表示数据的大小，可以直观地显示数据的热点分布情况。
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箱线图：箱线图适用于展示数据的分布和离散程度。通过箱体和箱须的长度来表示数据的分布情况，可以清晰地显示数据的中位数、四分位数和异常值等信息。
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地图：地图适用于展示数据在地理空间上的分布情况。通过地图上的标记点或色块来表示不同地区的数据情况，可以直观地显示数据在地理空间上的分布情况。
这些常见的数据可视化图形可以根据不同的数据类型和分析目的选择合适的图形进行展示，帮助我们更好地理解数据中的规律和趋势。
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