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导读：
纷繁复杂的数据经常让咱们莫衷一是，而可视化可能通过视觉的形式让数字易于了解。数据可视化将数据库中每一个数据项作为单个图元元素示意，大量的数据集形成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的模式示意，能够从不同的维度察看数据，从而对数据进行更深刻的察看和剖析。本文梳理了可视化的 10 个要害术语的次要内容，与大家分享。
Format 交互方式
交互式可视化容许您批改，操作和摸索计算机显示的数据。绝大多数交互式可视化零碎在计算机网络上，但越来越多呈现在平板电脑和智能手机上。相比之下，动态可视化只显示繁多的、非交互数据，它通常是为了打印和在屏幕上显示。
Chart type 图表类型
图表是数据视觉化示意的非凡形式。示意数据的办法有很多，如应用不同的符号、形态和排列，咱们把这些称之为图表的类型。一些图表类型你比拟相熟，如条形图、饼图、折线图，但其余类型你可能就很少见了，如桑基图、树图、等值线图的地图。
Dataset 数据汇合
数据汇合是须要可视化解决的数据汇合。你能够简略认为数据汇合就是很多行和列的数据，这些数据通常在电子表格或数据库中。行代表一个记录，也就是一个事务的实例；列是变量，代表事务的具体信息。数据汇合的大小、模式和关系是能够看到的，否则咱们就很难察看。
Data source 数据源
当数据可视图的作者想通知你展现的数据或信息的起源时，这些起源信息也会显示进去。通常会显示在题目左近或页面的底部。如果数据可视图有文章材料，你能够在文章中找到起源信息。
大数据 Axis 轴
许多类型的图表有轴。轴分为垂直的 Y 轴(向上或向下）和程度 X 轴(向左或向右)，目标是为浏览数值的高度或地位提供一个参考。轴的地位通常会有刻度(见下文)，刻度为浏览图标提供一个固定的参考点。
Scale 度量
度量示意数值的规模和范畴。度量通常以距离示意(10、20、30 等等)，代表度数字的单位，如价格、间隔、年，或百分比。
Legend 图例
许多图表应用不同的视觉款式来示意不同的数据，如色彩、形态或大小。一个图例或样例通知你这些款式是什么意思，从而帮忙你浏览图表。
Variables 变量
咱们能够用变量形容不同的人或事，例如，它可能是名字，出生日期，性别和工资。变量有不同类型，包含数量 (如工资)、类别(如性别)，还包含属性或文本信息(如名字)。图表能够示意不同变量之间的关系。例如，左边的条形图能够显示不同部门(不同的组) 的员工的数量 (柱的高度) 和性别组成(不同的色彩)。
Outliers 离群值
离群值是那些数值超出了失常数值范畴的数据。咱们晓得图表经常能够帮忙辨认数据模式，在左边的例子中，x 轴上的数量越大，在 y 轴上数量就越大，这就是一种数据模式。有时候有些非凡的数据不合乎图表中数据模式，如图中橙色点，它们就是离群值。
Input area 输入区
输入区容许你在图表中输出信息，或是寻找特定名字或地位，或为了输出你本人的信息。
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