原标题：数据可视化：关系类可视化图表大全

大数据时代，工作中我们可能经常会需要处理很多数据，需要在总结汇报中展示呈现，俗话说“字不如表，表不如图”，那么如何缩短数据与用户的距离?让用户一眼Get到重点?

在理解或分析大量数据时，数据可视化起着至关重要的作用。数据可视化能使数据“说话”，更容易识别其中的隐藏信息和趋势。因此，无论是在寻找数据比较、显示方式，数据可视化都是最好的选择!

可视化图表类型有很多，如何选择正确的图表来可视化数据，首先必须对图表有所了解。本文将为您介绍数据可视化中关系类图表，以完美地表示数据并以最有效的方式传达数据。

热图

热图显示数据差异，例如模式、趋势和相关性。它通过使用颜色、色调或强度以及数据标签作为值的直接表示来实现此目的。通过在 x 轴上添加日期或时间刻度，它显示了值如何随时间演变。

气泡图

气泡图源自散点图，是查看三个(数字)变量之间关系的图表。其中两个变量由位于轴之间的点表示。第三个值由气泡的大小表示。但是通过一些扩展，气泡图一次最多可以表示七个变量。但是，由于很容易用太多的信息压倒读者，因此最好不要绘制太多变量。气泡图在研究人员和分析师中非常受欢迎，也是具有最佳数据/空间比率之一的图表。气泡图最有趣的事情之一是它们可以以许多不同的方式着色。

散点图

散点图通过将两个数值变量绘制为水平轴和垂直轴之间的点来显示这两个变量的值。简单的一尺寸数据标记可以清楚地看到每个观测值在双变量平面中的位置。散点图通常用于显示数值变量之间的相关性并标识模式。作为图表中的瑞士刀，散点图通常是数据探索的第一个。它是具有最佳数据/空间比率之一的图表。

连接散点图

连接散点图是散点图和折线图之间的混合，它使用线段来连接连续的散点图点，例如以说明随时间变化的轨迹。

连接散点图可视化了散点图中的两个相关时间序列，并将这些点与时间顺序上的线连接起来。

六边形分箱图

六边形分箱是一种使用六边形来显示数据点密度的方法。如果数据变得过于密集而无法解释，它是散点图的良好替代方法。六边形被装箱到图表区域，并根据其覆盖的观测值数分配颜色或色调(颜色强度)。

等值线图

等值线图允许您在二维图/平面中可视化三维数据。等值线图通常用于制图，因为它们的等值线可以很好地指示高程。但它们也可用于气象学、占星术和类似的科学领域，其中等高线代表密度或温度。

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