指标卡:直观显示具体数据和相同的环比情况；计量图表/仪表盘:直观显示数据完成进度；折线图:看数据的变化趋势；直方图:直观显示对应的数据并比较多维值；条形图:可以理解为水平条形图；双轴图:柱状图 折线图，大家经常用的；饼状图/环比图:分析数据；行政地图:省或市数据就够了；gis地图:更精确的经纬度地图需要经纬度数据，可以精确到乡镇等小粒度区域。参考链接:经纬度可视化地图漏斗:路径，数据变换；词云:标签云，显示词频分布，率，和；矩形树形图:不同维度的比例分布分析数据 sunburstchart是一种现代饼状图，它超越了传统的饼状图和环形图，可以表达清晰的层级和归属，以父子层级的方式展示数据的构成。
5、简述什么是 数据 可视化description-2可视化:把复杂的数据pass 可视化变成简单易懂的可视化图表或大屏幕。"数据 可视化是对数据视觉表达的科技研究。其中数据的可视化表达定义为以某种汇总形式提取的一类信息，包括相应信息单元的各种属性和变量。这是一个不断发展的概念，它的范围在不断扩大。主要是指先进的技术方法，通过运用图形、图像处理、计算机视觉和用户界面，通过对实体、曲面、属性和动画的表达、建模和显示，让数据被解读可视化的技术方法。
国产机器人软件hightopo就是其中之一。在学术界，现在可视化的期刊越来越多。亚洲的pacificvis、北美的transitionvis和欧洲的europvis。这些是普通期刊，不是顶级期刊。可视化它在学术界的应用几乎一炮而红。现在数据是几个gb，制作a 可视化需要工具和专门的人员来理解这些数据，很多二流的科研文章可以通过添加可视化投稿到一流期刊。
6、01 数据分析与 可视化概述数据分析数据分析(analysis dataanalysis)是数学与计算机科学相结合的产物，是指运用适当的统计分析方法，对收集到的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论，从而对数据进行详细研究和总结的过程。数据挖掘是指通过应用聚集、分类、回归、关联规则等技术，从大量不完全、有噪声、模糊、随机的实际应用中挖掘潜在价值的过程数据的过程。数据分析可分为狭义和广义。
一般来说数据狭义上的分析数据分析。广义的数据分析是指利用基本的探索、统计分析、深度挖掘等方法，在数据中发现有用的信息和未知的规律和模式，为下一步的经营决策提供理论和实践依据。数据可视化数据可视化是数据分析和数据科学的关键技术之一。
7、第5章 数据与 可视化可视化是监控对象之一。没有好的展示，我们很难再分析下去数据。这里主要介绍grafana。虽然我们也展示了grafana-2可视化的界面，但是没有深入介绍。该书介绍了prometheus自带的控制台界面。要启动该功能，只需要在启动命令中添加相关参数即可。但是用这种方法画图效率太低。在实际使用中，都是和grafana一起使用。
consoleteam可以满足可视化的某些要求，但只是普罗米修斯基础能力的补充。同时也会出现很多问题。首先，用户需要学习和理解gotemplate模板语言，它支持的其他类型的可视化 charts也非常有限。最后，它的管理也有一定的成本。在第1章“了解prometheus”中，我们试图通过grafana快速构建一个主机监控仪表板。在本章中，读者将学习如何使用grafana创建更漂亮的可视化报表。
8、 数据 可视化?数据可视化是对数据视觉表达的科技研究。其中数据的可视化表达定义为以某种汇总形式提取的一类信息，包括相应信息单元的各种属性和变量。这是一个不断发展的概念，它的范围在不断扩大。主要是指先进的技术方法，通过运用图形、图像处理、计算机视觉和用户界面，通过对实体、曲面、属性和动画的表达、建模和显示，让数据被解读可视化的技术方法。
扩展材料:数据 可视化主要旨在通过图形手段清晰有效地传达和交流信息。但是，这并不意味着数据 可视化一定是因为功能性的使用而枯燥，或者是因为多彩的外观而极其复杂，为了有效地传达思想和概念，美学形式和功能需要齐头并进，通过直观地传达关键方面和特征，我们可以实现对相当稀疏和复杂的数据 set的深入洞察。
