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教你做五种数据可视化地图,无需代码,真的很简单!

流向地图：描绘事物从一个位置到另一个位置的移动，如春运迁徙人员路径，适合展示移动数据的地理分布。但精确数值可能不易读取。矩形块地图：适用于按地区分析数据，通过柱形图展示各区域的数据对比，直观且立体。区域地图：精细划分市、省或国家，便于查看详细的空间分布，多以颜色区分数值。

以前人们只能看到事后数据形成的分析结果，看到的是数据的过去式，领略的是数据的静态之美。而现在，通过实时计算及数据可视化，人们可以知道“当前时刻发生了什么”，看到了数据的变化，看到了数据的动态之美。 设计上更注重用户体验由“信息泛滥”引起“信息过载”，从而导致“信息焦虑”。

传统代码IDE也支持部分可视化能力（如早年Visual Studio的MFC/WPF），但低代码更强调的是全栈、端到端的可视化编程，覆盖一个完整应用开发所涉及的各个技术层面（界面/数据/逻辑）。

PowerMap 提供了五种可视化形式供我们选择，分别是堆积柱形图，簇状柱形图，气泡图，热力图和区域，简单列举一些。 3 如何赋予数据？ 我们以堆积柱形图为例。 目前整个三维地图是空白的，我们需要对这个地球进行一个数据赋予。 我们在右侧的字段列表里面勾选出需要赋予给 PowerMap 的数据。

可视化图表学习(二):人口金字塔图

进入视觉呈现阶段 在FineBI的工作界面，新建一个仪表板，选择刚刚创建的人口普查数据集。复制并筛选出性别为男和女的人口数据，将年龄作为横轴，人口数量作为纵轴，选择对比柱状图类型，这样，一张生动的人口金字塔图就跃然屏上，年龄分布和性别比例一目了然。

下面使用Excel来绘制一个人口金字塔图。数据源整理：具体操作步骤如下：Step-01 ：选中数据区域，依次单击【插入】-【条形图】-【二维条形图】-【簇状条形图】，插入基本的图表。如图所示。Step-02 ：选中图表中的任意一个数据系列，双击打开【设置数据系列格式】窗格。

一般有五种状况，可以绘成以下模式图（图一）。在这些图形基本上是下面稍大，顶端较尖．颇像金字塔，故被称作人口构成金字塔。在这种金字塔图形里，左边为男性人口、右边为女性人口；底部为年少人口，中间为生产年龄人口、顶端为年老人口。

增长型：塔顶尖、塔底宽。稳定型：塔顶、塔底宽度基本一致，在塔尖处才逐渐收缩。缩减型：塔顶宽，塔底窄。

典型的代表国家是朝鲜。第二幅图是老年性，就是所谓的倒金字塔。可以看出底部比例小，出生率低。顶部比例较宽，所以能看出自然增长率较低。这样的国家通常是发达国家，对应的人口增长模式是现代型。所面临的人口问题是老龄化问题，劳动力不足。典型的代表国家是瑞典。

人口金字塔图（也称为年龄结构图）显示人口中各个年龄组的分布。通常用于此可视化类型的一种常见分布是按年龄列出的女性和男性人口。若要使用 Tableau 创建人口金字塔图，请首先将人口（度量）分为两个组（女性和男性），然后创建“数据桶”，所针对的是想要呈现在人口金字塔图中的年龄分组。

超全!52个数据可视化图表鉴赏

1、超全数据可视化图表鉴赏，这里有52个实用与创新的图表展示：MATLAB和Python科研数据可视化入门：展示数据的高级技术方法，如图形和动画的运用。造轮子：理解重复创造已有方法的重要性，尤其在软件开发中，站在前人肩膀上改进工具。

2、个经典图表如弧线图、面积图、箭头图等，每一种都有其独特的用途，例如弧线图用于表示数据的连续变化，面积图则用于比较多个变量。有的图表注重实用性，如子弹图和漏斗图，而有的则更偏向于表现艺术，如卡通图和词云图。

3、堆叠条形图 （Stacked Bar Chart）： 数据集的亲密接触，100%堆叠与简单堆叠，Excel、AnyChart等让数据层次分明。 马赛克图 （Waffle Charts）： 分类变量的亲密伙伴，概览效果极佳，D3是你的好帮手。 面积图 （Area Chart）： 时空趋势的温柔讲述，Excel、D3和DataHero等为你的故事增色。

4、斜率图强调演变，适合两个时间点的对比。表格图表和分类散点图则是数据展示的直观工具，象限图则在SWOT分析中常见。选择合适的对比类图表，能有效传达信息，提升数据可视化的效果。借助数据可视化工具SovitChart，轻松制作出满足业务需求的图表是高效实践。

5、点地图是可视化地理空间数据的入门方式，通过在地图上的特定位置放置点，表示测量变量，如医院、建筑物等。这种方法直观，但需要精确的位置数据。比例符号图是对点地图的进一步发展，通过点的大小和颜色表示多个变量，如人口数量、平均年龄等。

可视化图表之奥妙——分组柱状图

可视化数据的魔法之一在于其清晰的分组柱状图，它在数据分析中扮演着关键角色，特别在需要按类别对比数据时。本文将深入探讨分组柱状图的奥秘和用法。分组柱状图，也称作聚合柱状图，它的设计在于同一轴上展示不同分类的独立数据集。

BI可视化报表相比传统报表有何优势?

1、BI可视化报表通过图表、图形等直观方式展示数据，相比传统报表更加易于理解和分析。衡石BI的可视化报表功能强大，支持多种图表类型和自定义样式，能够帮助企业快速洞察数据背后的规律和趋势。

2、相比传统报表，BI分析主要有两大优势：一是任意维度：如果用报表，有多少维度就要建多少表，以FineBI为例，可以在一个界面实现任意维度任意“动态”组合，浏览用户自己就可以通过鼠标拖拽完成。二是任意分析路径。

3、在使用上，BI主要面向数据分析员、管理者甚至决策者，解决复杂的数据分析和决策问题；而报表工具则更便于业务执行人员使用，他们通过简单的操作就能创建报表，用于基础的业务分析。在分析维度上，报表通常局限于固定维度，而BI则提供更灵活的多维度分析，甚至能预测未来趋势。

4、传统报表更加侧重让老板看到短期的一个运作效果，而BI商业智能更侧重于长久的决策与战略，更侧重根据商业行情发展的趋势来设计报表模型。传统报表主要是基于原有的系统数据结构进行关联展示，而BI商业智能数据经过一系列的整理、调整、整合，因此速度更快更加清晰。

在数据可视化项目中,如何判断一个数据报表的质量?

1、准确性：数据报表中的信息必须准确无误，反映真实情况。 完整性：报表应包含所有必要的数据点，以提供全面的视角。 可读性：报表应该易于阅读，使用清晰、简洁的语言和格式。 相关性：数据应与分析目标相关，避免包含无关信息。 一致性：报表中的格式、单位和数据类型应保持一致。

2、数据采集；数据传输（实时/批量）；数据建模/存储；数据计算/分析；数据可视化展示/挖掘 针对上面五点分别展开介绍：数据采集 通常数据处理之前会有数据采集的过程，数据采集会涉及到多数据来源，每中数据来源由于格式等不一致，需要特殊处理。

3、当然，静止图表显然不能满足现在的商业需求，用户可以自行添加筛选器来浏览不同维度的数据，也可以在两个图表之间建立映射关系，或者在单个图表中向下钻取。我们利用这些高级的数据分析功能，就可以找出隐藏在数据之下的洞见。

4、数据科学的主要组成部分包含三个大的阶段：数据整理，探索性数据分析和数据可视化。站在一个更高的位置来看，数据可视化在数据科学中的位置是比较靠后的，是属于最后的成果展示阶段。