数据可视化可以以不同的形式表示。图表是表达数据的常用方法，因为它们描述了不同的数据类型，并可以进行数据比较、探索等。决定使用图表类型主要取决于两件事：要传达的数据以及要传达的数据的内容。图表的各种类型：1.比较类：可视化的方法显示值与值之间的不同和相似之处。2.占比类：可视化的方法显示同一维度上占比关系。3.区间类：可视化的方法显示同一维度上值的上限和下限之间的差异。4.关联类：可视化的方法显示数据之间相互关系，使用图形的嵌套和位置表示数据之间的关系，通常用于表示数据之间的前后顺序。5.趋势类：可视化的方法分析数据的变化趋势。6.时间类：可视化的方法分析数据的变化趋势，使用图形的位置表现出数据在连续区域上的分布，通常展示数据在连续区域上的大小变化的规律。

数据可视化技术包含以下几个基本概念：

①数据空间：是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间；

②数据开发：是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算；

③数据分析：指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据；

④数据可视化：是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。

数据可视化已经提出了许多方法，这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。

既然是数据可视化，那么可视化的元素肯定是数据，这里所指的数据是广义上的数据，可视化车间，包括文本、图片、声音等超媒体数据。ECharts在可视化过程中所涉及的四种基本数据集类型分别是表格数据、网状数据、场数据和几何空间（spatial）数据，像集合、列表等也是常用的数据集类型。这些基本数据集类型又是由不同的数据类组合构成的，这里的数据类是指可视化中所涉及的数据种类，主要包括四种数据类，分别是数据项、数据项的属性、链接（links）、位置。数据项的属性又可分为类别型和有序型两种，其中有序型又进一步细分为序数型和数值型。




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