数据可视化分哪几类

按数据展示维度分类单变量可视化 聚焦单一数据特征
，如直方图展示数据分布频率、箱线图分析数据离散程度。适用于初步探索数据特征，例如检测异常值或评估正态性 。多变量可视化 双变量：如散点图分析两变量相关性 ，气泡图在散点图基础上增加第三个维度（气泡大小）
。

数据可视化主要包括以下内容：科学可视化科学可视化是数据可视化中的跨学科研究与应用领域
，核心关注三维现象的可视化。其应用场景涵盖建筑学 、气象学
、医学、生物学等领域的复杂系统，例如通过三维建模展示建筑结构 、模拟气象变化过程或呈现人体器官的立体影像 。

比较类用于展示不同分类或时间点的数值对比 ，通过图形的长度
、宽度、位置 、面积或颜色差异直观呈现数据大小关系
。例如柱状图
、条形图、气泡图等
，适用于分析不同组别或时间序列的差异。占比类显示同一维度下各部分占总体的比例关系，常用图形包括饼图 、环形图
、堆叠面积图等 。

数据可视化技术主要包括以下几种：图表可视化：最常见的数据可视化技术 ，通过将数据以图形、曲线 、柱状图、饼图等形式展示
，直观地表达数据的分布
、趋势和对比关系
。地图可视化：利用地图展示数据，有效表达地理空间信息和数据之间的关系 ，如通过热力图、地理标记等方式展示数据的分布和密度。

数据可视化是一种将复杂数据转换为易于理解图形表示的艺术 。在此领域
，有三种主要的类型，它们分别是： 折线图：折线图是追踪数据随时间变化的经典工具
。它通过在水平轴上表示时间刻度 ，在垂直轴上表示数据值，来展示数据随时间的趋势。这种图表特别适合于表现时间序列数据 。

河南新安4名无症状感染者轨迹公布河南新安4名无症状感染者轨迹...

现将初步流调发现的主要活动轨迹通报如下：无症状感染者1：女
，41岁，新安县正村镇西沟村人 ，近来居住地为正村镇卫生院斜对面出租房
，近14日内无外出旅居史。12月16日在租住地，未外出
。12月17日上午在租住地 ，17：06乘坐三轮车回到新安县正村镇西沟村家中
，未再外出。12月18日-19日在正村镇西沟村家中，未外出 。

当前通报存在信息简略问题多数地区仅披露无症状感染者的数量及境外输入情况（如江西省“现有境外输入无症状感染者1例
” 、湖南省“现有无症状感染者4例”） ，缺乏具体活动轨迹
、接触人员等细节
。这种“数据式通报 ”难以满足公众对风险评估的需求
，也无法有效指导个人防护。

新安县疾控部门立即开展2例无症状感染者行程轨迹流调，2名无症状感染者初步排查出73名密接、次密接者 ，同时把正村卫生院 、正村社区
、西沟村以及其子女就读学校、幼儿园确定为主要风险点 。

河南禹州出现的2例无症状感染者在14天内无旅居史的情况
，可能与本地隐匿性传播链有关，具体分析如下：活动轨迹显示感染者长期在本地活动无症状感染者1：56岁男性 ，火龙镇刘沟村人，近14日无外出旅居史
。

Tableau可视化之多变饼图

Tableau中多变饼图包括基本饼图 、环形图
、玫瑰图
，此外还介绍了旭日图的概念及Tableau制作饼图的相关总结。具体内容如下：基本饼图定义与应用：饼图用于表达多个子类的占比，通过观察扇形角度大小可快速对比各子类间的相对关系 。

选取饼图类型：在Tableau的标记菜单下 ，选取饼图作为图表类型
。设置颜色维度：将需要区分的数据类别（如产品类别）拖放到颜色标记中。这一步将为饼图的每个部分分配不同的颜色
，以便区分 。设置角度度量：将用于计算各部分比例的数值字段（如销售额）拖放到角度标记中
。

在Tableau中创建饼图以展示某公司男女员工占比情况，可按照以下步骤操作：拖放字段默认创建条形图将“性别
”维度字段拖放到列区域 ，将“记录数”度量字段拖放到行区域
，此时默认生成条形图。在智能显示区域选取饼状图在右侧“智能显示 ”面板中，选取饼图图标 ，将条形图转换为饼图 。

凌恩病原微生物检测系统上线啦,助力环境病原微生物检测

〖壹〗、凌恩病原微生物检测系统v1版本通过优化数据库与分析算法
，实现了更广泛的检测范围 、更高分辨率的物种鉴定
、更准确的结果及更快速的分析，可全面助力检疫、畜牧 、制药、食品等环境的病原微生物检测。

〖贰〗
、凌恩生物微生物多样性测序交付系统已正式上线 ，提供自动化数据处理、10大模块120+项分析一键交付服务
，支持用户自主剔除样本 、调整参数及新建比较分析，无需生信基础即可高效完成微生物多样性研究
。

〖叁〗
、生态功能：元素耦合确保微生物群代谢多样性 ，维持红树林生态系统功能（如解毒、植物N供应 、温室气体排放调控）。研究价值：为理解微生物驱动的生物地球化学循环提供新见解，未来需进一步阐明能量和物质转移的生态与分子机制 。

〖肆〗
、LorMe云讲堂将于2022年10月11日19：30举办主题为“微生物组暗物质与人工智能知识发现
”的线上讲座
，报告人为华中科技大学宁康教授，由江苏省土壤学会主办 ，资源与环境科学学院及上海凌恩生物科技有限公司承办
，直播链接为：https：//
。

折线图
、柱状图、饼图等图表的使用场景?

在特定场景下，还可以使用地图 、甘特图
、雷达图等图表进行更加具象的展示。例如 ，地图+气泡图可以展现全球各区域的疫情严重情况
，甘特图则常用于项目或任务管理 。图表的搭配使用可以产生更强大的效果
。例如，结合柱状图与折线图展示数据间的关联 ，利用细圆环饼图与指标图突出关键指标
，以及地图与气泡图的组合展示全球数据分布。

条形图和柱形图都是用于比较不同类别的数量，条形图注重展示数值 ，而柱形图则通过垂直的长方形柱表示数据 。它们常用于比较多个不同值
，例如比较不同班级在期末考试中的平均分数，帮助学校管理层分析成绩差异并采取相应改进措施
。

延伸图表：堆积柱状图、百分比堆积柱状图 ，不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和
，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。折线图 1）适用场景： 折线图适合二维的大数据集 ，还适合多个二维数据集的比较 。2）优势：容易反应出数据变化的趋势
。

在“图表”组中选取 “饼图 ” 图标
，根据需求选取普通饼图 、三维饼图或复合饼图等样式。调整样式：右键点击图表，可修改颜色、添加数据标签（显示具体数值或百分比）
、调整图例位置等 。绘制柱状图（对比不同类别数值）适用场景：对比不同类别（如不同银行卡）的数值大小 ，如各银行卡的进账与出账金额。