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人是地球上最有创造力的物种之一，从古到今，从旧石器时代的洞窟壁画到古代艺术，各种令人难忘的艺术模式。例如，比莫贝卡特石窟洞穴壁画为过后人们的生存提供了如此多的见解。视觉艺术的起源能够追溯到石器时代。
当初，身为第四代工业革命一员的咱们，曾经见证过对于畛域不同、模式不同的艺术和创造力，这里有各种工具和编程语言来援救咱们，以应用可视化艺术解决简单的业务问题。古代企业应用各种可视化技术来了解数据并从中取得洞察力，从而做出数据驱动的业务决策。现在市面有多种多样的 可视化工具，如 Tableau、Power BI、python、Smartbi 等等。在本文中，咱们将应用 Smartbi 智剖析介绍各种类型的图表。
数据可视化的必要性
当数据以简略的可视化的模式出现时，数据便更具备意义并且更容易了解，因为人眼很难从原始数据中得出重要的信息。因而，数据可视化成为了解读数据最重要的形式之一。
各种类型的图表及其用处
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1. 条形图和柱形图
该图表是体现定量畛域在各种类别中出现最为简略的一种，它用于比拟。
从下面的柱状图能够看出，技术类的销售额较高，办公用品的销售额起码。
上图是一个条形图，显示 L 类别的体现更好。
2. 散点图和气泡图
散点图和气泡图帮忙咱们理解变量如何散布在所思考的范畴内。它可用于辨认异样值的存在以及两个变量之间的关系。
咱们能够看到，随着折扣的减少，利润也在缩小。
上图是气泡图。
3. 折线图
若要呈现出与工夫数据相干时，就首选折线图表，它是最为适宜剖析趋势。
从上图中，咱们能够看到销售额在几个月内呈上升趋势，但 7 月份忽然降落，而 11 月份的销售额最高。
4. 直方图
直方图是一种频率图，用于记录数据集中某个条目标呈现次数，当您想理解某个系列的散布时，它很有用。
5. 箱线图
箱线图能够无效地总结大数据的散布。他们应用百分位数来划分数据范畴。这有助于咱们理解低于或高于所选数据点的数据点。它帮忙咱们辨认数据中的异样值。
箱线图将整个数据分为三类
- 中值——将数据分成相等的两半，取两头值。
* 四分位距 – 将所有数值从小到大划分为四等数，在三个宰割点上的数值是四分位。
- 离群值 – 该数据存在显著差别并且位于箱线之外。
上图中的圆圈显示了异样值的存在。
6. 环形图、饼图和沉积柱形图
当咱们要查找数据的组成时，上述图表是最好的。
下面的圆环图显示了不同产品类别的销售形成。
下面的饼图显示了不同年份的销售额百分比。
下面重叠的柱状图显示了两种产品在不同季度的销售状况。
7. 热力地图
当咱们想要查看变量之间是否存在相关性时，它是最优选的图表。
这是正相干的，而负相关则是负的。色彩示意相干的强度，色彩越深正相干越高，色彩越浅负相关越高。
应用 Smartbi 智剖析了解数据可视化
智剖析提供了各种图形以不便大家了解数据可视化，让咱们开始进入可视化世界的旅程。
某公司是一家电商公司，销售不同品种的产品。让咱们摸索数据以找出其在一段时间内的销售额，哪个产品类别 / 子类别的销售额最高。
1、咱们先导入相干的 Excel 数据源
2、下一步是加载数据集，有了数据集，让咱们开始去摸索数据吧。
3、应用仪表盘，让便咱们对数据集进行可视化的操作。
首先，摸索近五年的销售额趋势状况，通过趋势图咱们能够看到，2009 年的销售额最高：
不同地区的销售额会有所不同。让咱们来看看，地图可视化显示销售额最高的省份是广东：
销售数据中有很多大的产品类别，让咱们看看不同的产品大类的体现如何。通过环形图咱们能够看到，技术产品的销量最高，其次是家具产品等，办公用品的销量最差：
那么产品小类里哪个卖的最好呢？通过条形图并对销量进行排序，咱们能够看出纸张的销量是最高的：
咱们还能够通过更酷的词云图对产品小类的销量进行出现：
对同类别的字段进行比拟，柱形图是最好的抉择了，从下图能够看出，中级客户的销售占比是最高的：
如果须要展现具体的明细数据，咱们能够通过清单表的形式对明细表进行出现：
因而，咱们能够说可视化说了很多，它总会有一些故事能够讲述，这有助于企业做出数据驱动的决策。
论断
在本文中，咱们探讨了各种图形及其用处。咱们解决了一个数据集，以理解如何应用智剖析来进行可视化的操作。因而，咱们能够说，通过可视化，很容易破译数据中的暗藏模式或趋势。通过几个例子，咱们看到图表有助于进行比拟，最重要的是它很容易被了解。
