数据分析常见图表与特殊图表

数据分析中常用的10种图表1折线图折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。

图1 数点折线图图2堆积折线图图3百分比堆积折线图2柱型图柱状图主要用来表示各组数据之间的差别。

主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。

图4二维圆柱图3堆积柱形图堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。

图5堆积柱形图图6百分比堆积柱形图百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比，该图的目的是强调每个数据系列的比例。

4线-柱图图7线-柱图这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，更可以显示出平均销售量的趋势情况。

5两轴线-柱图图8两轴线-柱图操作步骤：01绘制成一样的柱形图，如下表所示：图1操作步骤02：左键单击要更改的数据，划红线部分所示，单击右键选择【设置数据系列格式】，打开盖对话框，将【系列选项】中的【系统绘制在】更改为“次坐标轴”，得到图4的展示结果。

图2图3图4操作步骤03：选中上图4中的绿色柱子，更改图表类型，选择折线图即可，得到图5的展示结果。

图5主次坐标柱分别表示了收入情况和占比情况，对比更加明显，同时在一个图表中反映，易于分析。

6条形图图9条形图条形图类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，只是表现形式不同。

主要用于各项类的比较，例如，各省的GDP 的比较或者就针对我们的客户来说:主要是各个地级市的各种资源储量的比较或者各物料类型的客户数量的比较 7三维饼图以1月份3种家用电器的销售量占比为例，具体饼图如下所示：图10 三维饼图主要用于显示三种电器销售量的占比情况。

有分离和组合两种形式。

8复合饼图根据电话拜访结果展示出的信息状态。

可以使有效信息得到充分展示，展示效果更佳，利于下一步分析的进行。

9母子饼图母子饼图可直观地分析项目的组成结构与比重。

操作步骤：首先将上述的表格更改为下图格式，其中，前面的总数分类为中间（内层）饼图，各原因为外层数据。

数据分析中常用的10种图表1折线图折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。

表1家用电器前半年销售量图1 数点折线图图2堆积折线图图3百分比堆积折线图2柱型图柱状图主要用来表示各组数据之间的差别。

主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。

图4二维圆柱图3堆积柱形图堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。

图5堆积柱形图图6百分比堆积柱形图百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比，该图的目的是强调每个数据系列的比例。

4线-柱图图7线-柱图这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，更可以显示出平均销售量的趋势情况。

5两轴线-柱图图8两轴线-柱图操作步骤：01绘制成一样的柱形图，如下表所示：图1操作步骤02：左键单击要更改的数据，划红线部分所示，单击右键选择【设置数据系列格式】，打开盖对话框，将【系列选项】中的【系统绘制在】更改为“次坐标轴”，得到图4的展示结果。

图2图3图4操作步骤03：选中上图4中的绿色柱子，更改图表类型，选择折线图即可，得到图5的展示结果。

图5主次坐标柱分别表示了收入情况和占比情况，对比更加明显，同时在一个图表中反映，易于分析。

6条形图图9条形图条形图类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，只是表现形式不同。

主要用于各项类的比较，例如，各省的GDP 的比较或者就针对我们的客户来说:主要是各个地级市的各种资源储量的比较或者各物料类型的客户数量的比较 7三维饼图以1月份3种家用电器的销售量占比为例，具体饼图如下所示：图10 三维饼图主要用于显示三种电器销售量的占比情况。

有分离和组合两种形式。

8复合饼图27%18%55%冰箱 电视 电脑根据电话拜访结果展示出的信息状态。

可以使有效信息得到充分展示，展示效果更佳，利于下一步分析的进行。

9母子饼图母子饼图可直观地分析项目的组成结构与比重。

Excel数据分析中常用的统计图表类型与应用场景统计图表是Excel数据分析中非常重要的工具，通过可视化的方式将数据呈现出来，能够更加直观地理解和分析数据。

本文将介绍Excel 数据分析中常用的统计图表类型及其应用场景。

一、折线图(Line Chart)折线图用于显示数据随时间或其他连续变量而变化的趋势。

它适用于分析数据的趋势、周期性变化、季节性变化等。

例如，假设需要分析某公司每月销售额的变化情况，可以使用折线图将每个月的销售额数据进行可视化展示，以便更好地了解销售额的趋势。

二、柱状图(Column Chart)柱状图用于比较不同类别的数据之间的差异。

它适用于展示不同类别的数据在同一维度上的比较情况。

例如，某公司的销售额需要与竞争对手进行比较，可以使用柱状图将两家公司的销售额数据进行对比，以便更好地了解两家公司之间的销售情况。

三、饼图(Pie Chart)饼图用于显示不同类别的数据在整体中的占比情况。

它适用于展示数据的相对比例和比例的变化。

例如，某公司的市场份额需要与其他竞争对手进行比较，可以使用饼图将各家公司的市场份额进行可视化展示，以便更好地了解每家公司在整体市场中的占比情况。

四、散点图(Scatter Chart)散点图用于显示两个变量之间的关系。

它适用于寻找变量之间的相关性、观察异常值等。

例如，某公司想要了解广告投入与销售额的关系，可以使用散点图将广告投入和销售额的数据进行可视化展示，以便更好地观察二者之间的关系。

五、雷达图(Radar Chart)雷达图用于比较多个变量在同一维度上的表现。

它适用于展示多个变量之间的对比情况。

例如，某公司的产品需要与其他竞争对手的产品进行比较，可以使用雷达图将各个产品的性能指标进行可视化展示，以便更好地了解各个产品之间的差异。

六、箱线图(Box Plot)箱线图用于展示数据的分布情况，包括数据的中位数、四分位数、离群值等。

它适用于分析数据的集中趋势、离散程度等。

数据分析中常用的10种图表柱形图和线图的结合，可以同时展示两个不同的数据系列，例如工资和其他收入的对比，以及工资占其他收入的比例变化趋势。

6散点图散点图用于显示两个变量之间的关系，可以用来发现变量之间的相关性和异常值。

7气泡图气泡图是一种散点图，可以用来显示三个变量之间的关系，其中第三个变量用气泡的大小来表示。

8饼图饼图用于显示各部分占总体的比例，适用于数据种类较少的情况。

9雷达图雷达图用于显示多个变量的相对大小，可以用来比较不同变量之间的差异。

10热力图热力图用于显示数据在二维平面上的分布情况和密度，适用于大量数据的可视化展示。

工资收入占收入的比例为了更好地展示工资收入占总收入的比例，我们可以绘制一个两轴线柱形图。

首先绘制一个柱形图，如下图所示：然后，选中要更改的数据，右键单击选择“设置数据系列格式”，在弹出的对话框中将“系列选项”中的“系统绘制在”更改为“次坐标轴”，如下图所示：接下来，选中绿色柱子，将其更改为折线图，即可得到如下图所示的结果：通过主次坐标柱和折线的组合，我们可以更清晰地了解收入情况和占比情况，同时在一个图表中展示，方便分析。

条形图条形图是一种横向的柱状图，用于比较各项数据。

例如，我们可以使用条形图来比较各省份的GDP或不同地级市的资源储量或客户数量等。

三维饼图三维饼图可以用来展示不同类别数据的占比情况。

例如，下图展示了1月份三种家用电器的销售量占比情况：复合饼图复合饼图可以用来展示不同状态的信息占比情况。

例如，下图展示了电话拜访结果的信息状态：母子饼图母子饼图可以用来展示项目的组成结构和比重。

例如，下表展示了三类食材的费用情况：通过母子饼图可以更直观地了解不同食材的费用比例。

经过对2006年和2007年某公司在各地区销售额的比较分析，可以发现柱状图在2007年得到了广泛应用。

在A、B、C、D四个区域中，销售额的差异非常明显。

其中，A区的销售额最高，B区次之，C区又次之，D区的销售额最低。

数据可视化常用的数据分析图表总结数据可视化是指通过图表、图形等可视化方式展示数据，以便更直观地理解数据的含义和趋势。

在数据分析过程中，常用的数据分析图表有许多种，每种图表都有其适合的场景和表达方式。

下面将对常用的数据分析图表进行总结，以便于读者更好地选择和使用。

1. 折线图（Line Chart）折线图是用连续的折线将数据点连接起来，以展示数据随时偶尔其他连续变量的变化趋势。

折线图适合于展示数据的趋势、周期性变化以及多个变量之间的关系。

2. 柱状图（Bar Chart）柱状图通过不同高度的矩形柱来表示数据的大小或者比较不同类别之间的差异。

柱状图适合于比较不同类别的数据，如不同产品的销售额、不同地区的人口数量等。

3. 饼图（Pie Chart）饼图将数据分成几个扇形区域，每一个扇形区域的角度表示该数据所占的比例。

饼图适合于展示数据的占比关系，如不同产品的市场份额、不同地区的销售比例等。

4. 散点图（Scatter Plot）散点图用点的位置表示两个变量之间的关系，可以用于发现变量之间的相关性或者离群值。

散点图适合于展示两个连续变量之间的关系，如身高与体重的关系、销售额与广告投入的关系等。

5. 箱线图（Box Plot）箱线图通过展示数据的分布情况，包括中位数、上下四分位数、异常值等，来匡助理解数据的整体特征。

箱线图适合于展示数据的分布情况和离群值的存在。

6. 面积图（Area Chart）面积图通过填充折线与坐标轴之间的区域来表示数据的大小或者比较不同类别之间的差异。

面积图适合于展示数据的积累变化趋势，如不同产品的销售额积累情况等。

7. 热力图（Heatmap）热力图通过不同颜色的方块来表示数据的大小或者密度，可以用于展示数据的分布情况和相关性。

热力图适合于展示大量数据的关联性和热点区域。

8. 散点矩阵图（Scatter Matrix）散点矩阵图是多个散点图的组合，可以同时展示多个变量之间的关系，匡助发现变量之间的模式和相关性。

数据分析表素材数据分析是指通过对收集的数据进行整理、加工和分析，以期找出其中的规律，为决策和问题解决提供依据和指导。

在进行数据分析时，我们通常会借助各种表格来呈现数据，并对其中的信息进行解读和分析。

下面是一些常见的数据分析表素材，供大家参考。

一、柱状图柱状图是一种常见的数据分析图表，它通常用来比较不同数据之间的差异。

柱状图以纵轴表示数值数据，横轴表示各类别或变量，通过不同长度的柱子来表现数据的大小或数量。

柱状图简洁明了的形式，可以直观地展示数据之间的对比关系。

二、折线图折线图是一种更多用于展示数据趋势或变化规律的图表。

折线图的横轴通常表示时间或其他连续性变量，纵轴表示数值数据。

通过将各个时间点上的数据连接起来，折线图可以清晰地展示数据的变化趋势，以及不同数据之间的相对关系。

三、饼状图饼状图是一种用于展示数据占比的图表。

饼状图以一个圆形区域为基础，在圆上划分出不同大小的扇形，每个扇形的大小表示相应数据的占比。

饼状图通过直观的形象展示，可以帮助观察者迅速理解各个数据所占的比例。

四、雷达图雷达图是一种用于比较多个变量之间差异的图表。

雷达图以一个中心点为基准，将各个变量的数据通过不同长度的射线连接起来，形成一个多边形。

通过观察不同变量的数据在多边形上的位置和长度，可以直观地发现各个变量之间的差异，以及各个变量的相对重要性。

五、散点图散点图是一种用于识别和显示数据之间关系的图表。

散点图的横轴和纵轴分别代表两个变量，每个数据点根据这两个变量的数值在图上对应一个坐标位置。

通过观察各个数据点的分布情况，可以判断出数据之间的相关性或趋势。

六、热力图热力图是一种用于展示矩阵型数据的图表。

热力图通常使用彩色方块或区域来表示不同数据点的数值大小，颜色越深表示数值越大。

热力图通过色彩的变化可以直观地呈现数据之间的差异和规律。

以上是一些常见的数据分析表素材，使用不同类型的图表可以根据具体的数据分析需求来选择。

在进行数据分析时，合适的表格形式和布局可以使数据更加直观和易于理解，从而为决策和问题解决提供更有力的支持。

大数据分析报告中常用地10种图表大数据分析报告中常用的10种图表1. 折线图折线图是最常见的数据可视化方式之一。

通过绘制数据点并将其连接，折线图能够清晰地展示数据的趋势和变化。

它通常用于表示时间序列数据，比如销售额随时间的变化或用户数量随时间的增长。

2. 柱状图柱状图以矩形的高度来表示各个类别的数据大小。

它适用于比较不同类别之间的数量差异，并能够清楚地显示最大和最小值。

柱状图常用于展示市场份额、销售额、用户数量等数据。

3. 饼图饼图使用扇形的划分来表示不同类别的数据占总体的比例。

它使得数据的比例关系一目了然，适用于展示不同部分之间的相对比例。

饼图常用于显示市场份额、用户分类比例等数据。

4. 散点图散点图用于展示两个变量之间的关系。

每个数据点代表一个观测结果，横轴和纵轴分别表示两个变量。

散点图能够帮助我们发现数据之间的模式、趋势和异常值。

5. 热力图热力图使用颜色的深浅来表示数据的密集程度。

它适用于大规模数据集的可视化，能够清晰地显示数据的分布情况。

热力图通常用于地理信息、气候数据等领域。

6. 雷达图雷达图以多边形的形式展示多个变量之间的相对大小。

每个变量对应一个坐标轴，变量的值决定了多边形边缘上的点的位置。

雷达图能够帮助我们比较不同变量之间的相对重要性，适用于多维度数据的分析。

7. 箱线图箱线图提供了一种快速了解数据分布情况的方式。

它展示了数据的最大值、最小值、中位数、上下四分位数等统计量，并能够显示异常值。

箱线图常用于比较不同组之间的数据分布情况。

8. 漏斗图漏斗图用于显示不同阶段之间的数据流动情况。

它通常用于分析销售、市场营销等流程中的转化率变化情况。

漏斗图能够帮助我们识别瓶颈和改善机会。

9. 树状图树状图是一种层次结构的可视化方式，用于展示数据的分类关系。

树状图的根节点表示总体，分支节点表示子类别，叶节点表示最终的数据。

树状图适用于组织结构、产品分类等场景。

10. 地理地图地理地图以地理空间为背景，将数据以点、线、面等形式展示在地图上。

50张经典的数据分析图表1. 散点图(Scatter plot)散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。

如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。

2. 带边界的气泡图(Bubble plot with Encircling)有时，您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。

3. 带线性回归最佳拟合线的散点图 (Scatter plot with linear regression line of best fit)如果你想了解两个变量如何相互改变，那么最佳拟合线就是常用的方法。

下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。

针对每列绘制线性回归线：4. 抖动图 (Jittering with stripplot)通常，多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。

结果，多个点绘制会重叠并隐藏。

为避免这种情况，请将数据点稍微抖动，以便您可以直观地看到它们。

5. 计数图 (Counts Plot)避免点重叠问题的另一个选择是增加点的大小，这取决于该点中有多少点。

因此，点的大小越大，其周围的点的集中度越高。

6. 边缘直方图 (Marginal Histogram)边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。

这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X和 Y 的单变量分布。

这种图经常用于探索性数据分析(EDA)。

7. 边缘箱形图 (Marginal Boxplot)边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。

然而，箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第25和第75百分位数。

相关图用于直观地查看给定数据框(或二维数组)中所有可能的数值变量对之间的相关度量。

9. 矩阵图 (Pairwise Plot)矩阵图是探索性分析中的最爱，用于理解所有可能的数值变量对之间的关系。

它是双变量分析的必备工具。

偏差10. 发散型条形图 (Diverging Bars)如果您想根据单个指标查看项目的变化情况，并可视化此差异的顺序和数量，那么散型条形图 (Diverging Bars) 是一个很好的工具。

数据分析图表模板数据分析是现代社会中非常重要的一项技能，它能够帮助我们从大量的数据中提取有价值的信息，并进行准确的决策。

而在数据分析中，图表是一种非常有用的工具，它能够直观地展示数据的趋势和关系。

本文将介绍几种常见的数据分析图表模板，帮助读者更好地进行数据分析。

1. 折线图折线图是一种常见的数据分析图表，它能够展示数据随时间的变化趋势。

在折线图中，横轴表示时间，纵轴表示数据的数值。

通过连接各个数据点，我们可以清晰地看到数据的变化趋势。

折线图适用于展示随时间变化的数据，比如股票价格的波动、销售额的增长等。

2. 柱状图柱状图是另一种常见的数据分析图表，它能够直观地比较不同类别的数据。

在柱状图中，每个类别对应一个竖直的柱子，柱子的高度表示数据的数值。

通过比较不同柱子的高度，我们可以得出数据的大小关系。

柱状图适用于比较不同类别的数据，比如不同产品的销售额、不同地区的人口数量等。

3. 饼图饼图是一种常见的数据分析图表，它能够直观地展示不同类别数据的占比关系。

在饼图中，每个类别对应一个扇形，扇形的大小表示数据的占比。

通过比较不同扇形的大小，我们可以得出数据的占比关系。

饼图适用于展示数据的占比关系，比如不同产品的市场份额、不同地区的销售比例等。

4. 散点图散点图是一种常见的数据分析图表，它能够展示两个变量之间的关系。

在散点图中，横轴表示一个变量，纵轴表示另一个变量，每个数据点表示两个变量的取值。

通过观察散点图的分布情况，我们可以得出两个变量之间的关系。

散点图适用于展示两个变量之间的关系，比如身高和体重的关系、学习时间和考试成绩的关系等。

5. 箱线图箱线图是一种常见的数据分析图表，它能够展示数据的分布情况和异常值。

在箱线图中，箱子表示数据的中位数和四分位数，上下须表示数据的范围，异常值则以点的形式表示。

通过观察箱线图，我们可以得出数据的分布情况和异常值的存在情况。

箱线图适用于展示数据的分布情况和异常值，比如考试成绩的分布、房价的波动等。

数据分析中常用的10种图表1折线图折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。

表1家用电器前半年销售量图1 数点折线图图3百分比堆积折线图2柱型图柱状图主要用来表示各组数据之间的差别。

主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。

图4二维圆柱图3堆积柱形图堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。

图6百分比堆积柱形图百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比，该图的目的是强调每个数据系列的比例。

4线-柱图图7线-柱图这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，更可以显示出平均销售量的趋势情况。

5两轴线-柱图图8两轴线-柱图操作步骤：01绘制成一样的柱形图，如下表所示：图1操作步骤02：左键单击要更改的数据，划红线部分所示，单击右键选择【设置数据系列格式】，打开盖对话框，将【系列选项】中的【系统绘制在】更改为“次坐标轴”，得到图4的展示结果。

图2图3图4操作步骤03：选中上图4中的绿色柱子，更改图表类型，选择折线图即可，得到图5的展示结果。

图5主次坐标柱分别表示了收入情况和占比情况，对比更加明显，同时在一个图表中反映，易于分析。

6条形图图9条形图条形图类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，只是表现形式不同。

主要用于各项类的比较，例如，各省的GDP的比较或者就针对我们的客户来说:主要是各个地级市的各种资源储量的比较或者各物料类型的客户数量的比较7三维饼图以1月份3种家用电器的销售量占比为例，具体饼图如下所示：图10 三维饼图主要用于显示三种电器销售量的占比情况。

有分离和组合两种形式。

8复合饼图根据拜访结果展示出的信息状态。

可以使有效信息得到充分展示，展示效果更佳，利于下一步分析的进行。

9母子饼图母子饼图可直观地分析项目的组成结构与比重。

表2三类食材的费用情况（单位：元）操作步骤：首先将上述的表格更改为下图格式，其中，前面的总数分类为中间（层）饼图，各原因为外层数据。

数据分析中常用的10种图表1折线图折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。

表1家用电器前半年销售量图1 数点折线图图2堆积折线图图3百分比堆积折线图2柱型图柱状图主要用来表示各组数据之间的差别。

主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。

图4二维圆柱图3堆积柱形图堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。

图5堆积柱形图图6百分比堆积柱形图百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比，该图的目的是强调每个数据系列的比例。

4线-柱图图7线-柱图这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，更可以显示出平均销售量的趋势情况。

5两轴线-柱图图8两轴线-柱图操作步骤：01绘制成一样的柱形图，如下表所示：图1操作步骤02：左键单击要更改的数据，划红线部分所示，单击右键选择【设置数据系列格式】，打开盖对话框，将【系列选项】中的【系统绘制在】更改为“次坐标轴”，得到图4的展示结果。

图2图3图4操作步骤03：选中上图4中的绿色柱子，更改图表类型，选择折线图即可，得到图5的展示结果。

图5主次坐标柱分别表示了收入情况和占比情况，对比更加明显，同时在一个图表中反映，易于分析。

6条形图图9条形图条形图类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，只是表现形式不同。

主要用于各项类的比较，例如，各省的GDP 的比较或者就针对我们的客户来说:主要是各个地级市的各种资源储量的比较或者各物料类型的客户数量的比较7三维饼图以1月份3种家用电器的销售量占比为例，具体饼图如下所示：图10 三维饼图主要用于显示三种电器销售量的占比情况。

有分离和组合两种形式。

27%18%55%冰箱电视电脑8复合饼图根据电话拜访结果展示出的信息状态。

可以使有效信息得到充分展示，展示9母子饼图母子饼图可直观地分析项目的组成结构与比重。

操作步骤：首先将上述的表格更改为下图格式，其中，前面的总数分类为中间（内层）饼图，各原因为外层数据。

数据可视化常用的数据分析图表总结数据可视化是将数据通过图表、图形等可视化方式展示出来，以便更直观地理解和分析数据的方法。

在数据分析过程中，常用的数据分析图表有很多种，每种图表都有其特定的使用场景和目的。

下面是对常用的数据分析图表进行总结和介绍。

1. 折线图（Line Chart）折线图用于展示数据随时间或其他连续变量变化的趋势。

横轴表示时间或连续变量，纵轴表示数值。

通过连接数据点形成的折线，可以清晰地显示出数据的变化趋势和趋势的变化速度。

折线图通常用于分析时间序列数据、对比不同组别的数据等。

2. 柱状图（Bar Chart）柱状图用于比较不同组别的数据或展示数据的分布情况。

横轴表示组别或类别，纵轴表示数值。

每个组别对应一个独立的柱子，柱子的高度表示数据的大小。

柱状图可以直观地比较不同组别之间的差异，也可以用于展示数据的分布情况。

3. 饼图（Pie Chart）饼图用于展示不同组别数据的占比情况。

饼图的整个圆表示总体，每个扇形区域表示一个组别，扇形区域的大小表示该组别所占的比例。

通过饼图可以清晰地看出各个组别的相对大小，以及各个组别之间的比例关系。

4. 散点图（Scatter Plot）散点图用于展示两个变量之间的关系。

横轴和纵轴分别表示两个变量，每个数据点对应于两个变量的取值。

通过散点图可以观察到两个变量之间的相关性、分布情况以及异常值等。

5. 箱线图（Box Plot）箱线图用于展示数据的分布情况和离群值。

箱线图由五个统计量组成：最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值。

箱体表示数据的中间50%范围，上下须表示数据的范围，离群值则是超出范围的数据点。

箱线图可以帮助我们了解数据的分布情况和异常值情况。

6. 面积图（Area Chart）面积图用于展示数据随时间或其他连续变量变化的趋势，并强调数据的累积效果。

面积图与折线图类似，但折线下方的区域被填充，用于表示数据的累积量。

面积图常用于展示时间序列数据的趋势和累积情况。