DataFocus图表可视化的使用技巧（四）在介绍完构成类的图表后，这一节讲述的主要是分布类和联系类的图表。
在DataFocus中，分布类的图表主要与经纬度数据相关，联系类的图表则主要是要求数据内有多个变量。
通过分布类或联系类的图表，能够看到数据的分布情况，进而从中找到一些相关性、异常的信息或离群点。
一、分布类1、散点图散点图一般是针对离散型的数据，可以直观反映数据集中情况，对离散数据线性回归等曲线预测性有拟合辅助作用。
单看下面这张图，可能觉得就是几个点而已，但是如果给销售数据和销售金额加上两条垂直的线条，将这个answer区分为四个象限，就可以知道那部分区域的散点最多，最密集，从而进行改进。
2、地图当原始数据中存在地理省份信息的数据时，就可以利用地图来更加形象地表示，毕竟只是将“北京”这两个字放在图表上和用地图将北京标注出来还是很不一样的。
若数据中还存在省份下各城市数据的话，可以利用DataFocus系统的下钻功能，观察某省份下的各城市具体情况。
3、经纬图根据原始数据中的经纬度数据，可以绘制某区域或全国的地图，类似的还有统计图。
4、热力图热力图可以视为气泡图和地图的结合演变而成，主要是表示数据的密集程度，一般颜色越深的地方则数据密度大，数据集中。
5、树形图树形图本质就是决策树的可视化，只不过排列成矩形，同时将各个变量进行细分。
在矩形树图中，各个小矩形的面积表示每个子节点的大小，矩形面积越大，表示子节点在父节点中的占比越大，整个矩形的面积之和表示整个父节点。
二、联系类1、散点图散点图也经常被称为“相关图”，因为散点图主要是可以用来表示X、Y轴上的两个变量之间的相关关系。
散点图一般是两个数值变量在x、y轴上的交叉点绘制而成的图表，利用直线或者曲线将这些点进行大致连接，则代表了XY轴上的变量之间的变化趋势。
2、气泡图气泡图就是在散点图的基础上多加一个变量，不仅仅用一个点表示，而是使用散点面积的大小表示第三个变量的大小情况。
什么是数据地图_光环大数据数据分析培训数据地图在工作中的应用越来越多，老板、销售、市场、运营等人员做数据分析时，经常会涉及到地理坐标、区域和地名与数据关联的情形，如某品牌全国代理商的分布及销售额分布情况（销售）、某个APP在全国各个城市的注册用户分布情况（运营）等。
既然数据地图这么重要，掌握它也能带来很大的价值，那我就和大家聊聊数据地图的那些事吧！一、何为数据地图?1.概念数据地图用来分析和展示与地理位置相关的数据，以图示化的展现形式来呈现信息，使得这种数据表达方式更为明确和直观，让人一目了然，方便我们挖掘深层信息，更好的辅助决策。
2.常见地图类型1）中国省份地图有面积图、气泡图两种展示形式，很明确展示各区域数据，只要你的业务数据涉及到祖国的各区域，你把企业各个省份的销售额直接显示在地图上，也可以把企业各地的连锁店数量直接统计并在地图上标明，那省份地图一定对你很适用。
最重要的，地图有钻取的功能，可以点击钻取了解到不同地域的数据，例如：地区-城市-区县（福建省—福州市—鼓楼区），多层钻取可以帮助你逐层查看更细粒度的下层数据，这样是业务数据很了解，有问题也能第一时间找到触发问题的区域。
1969~2014年中国境内恐怖袭击发生地区（面积图）16年7月中国气温平均值高低分布（气泡图）2）GIS地图：GIS地图比省份地图更加智能，根据你的经纬度数据可具体定位到某个地点，不局限于只展示省份、城市的数据，数据更加精细。
另外，只要你有数据，BDP 也可以展示国际地图的，只是我手里没有国际数据，大家感兴趣可以自己去做一张国际地图，一定很酷炫。
热力图：这个比较常见，一般按由深到浅的颜色来表示数据的从大到小、集中到稀疏。
散点图点状图：单个地理坐标显示为点，呈现点状分布。
地图图表：在地图上显示饼图、柱状图、条形图，瞬间感觉自己的地图好酷炫，好像一个个小精灵散落在祖国各大角落，地图数据直观且俏皮。
二、如何3步玩转数据地图数据地图的制作一般分为3个过程，即上传数据—拖拽成图——润色完成，以BDP个人版为例，无需编程基础、无需统计基础，立马搞定数据地图。
精美论文中的15种类型图表以下这些图表在论文中、汇报中都很适用的！1.柱状图适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。
优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。
劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
（百分比堆积柱状图）2.条形图适用场景：显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用；优势：每个条都清晰表示数据，直观；3.折线图适用场景: 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。
优势：容易反应出数据变化的趋势。
4.各种地图适用场景：适用于有空间位置的数据集；优劣势：特殊状况下使用，涉及行政区域；（全国地图，只要有经纬度数据全球地图都能做）（区域地图，通过放大镜可以放大或缩小区域）5.饼图（环图）适用场景：适用简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。
优势：明确显示数据的比例情况，尤其合适渠道来源等场景。
劣势：肉眼对面积大小不敏感。
6.雷达图适用场景：雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序，适用场合较有限。
优势：主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。
劣势：理解成本较高。
7.漏斗图适用场景：漏斗图适用于业务流程多的流程分析。
优势:在网站分析中，通常用于转化率比较，它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率，能够直观地发现和说明问题所在。
劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。
8.词云适用场景：显示词频，可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。
优势：很酷炫、很直观的图表。
劣势：使用场景单一，一般用来做词频。
9.散点图（调整尺寸大小就成气泡图了）适用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似XY轴，判断两变量之间是否存在某种关联。
优势：对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。
如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是最佳图表类型。
中国数字地貌数据文档（地球系统科学数据共享网编制 2008-4-4中国科学院地理科学与资源研究所北京朝阳区大屯路甲11号，100101，；）1．引言地貌是自然地域综合体的主导要素，直接影响甚至决定着其他要素的特征。
地貌条件与生产建设关系十分密切。
1978～1985年国家科学技术规划将“全国1：100万地貌研究”其列为全国108项重点内容之一，并立项组织全国地貌学家和相关专家共同开展中国地貌的研究工作，积累了一大批宝贵的地貌资料和图集，并编制出版了其中15幅1：100万地貌图（全国陆域共64幅）。
为了推动地学信息图谱的研究工作，使其不仅具有概念和理论的探讨，而且具有明确的应用研究目标，以“中国地貌空间格局及其演化机理”作为研究对象，试图由此而建立起地学信息图谱理论与方法体系。
自2001 年起，在国家自然科学基金委国家杰出青年基金的支持下，启动了《中国地貌（世纪网络版）》和地貌制图的试验研究工作，并组织中国科学院相关研究所和有关的大学，再度发起百万地貌图的编制工作。
之后，该项工作得到了国家科技基础条件平台建设计划“地球系统科学数据共享网”（2005年――）、国家自然科学青年基金（2005――）和中国西部环境与生态科学数据平台（2006年――）等项目的进一步支持，使中国1:100万数字地貌图得以持续发展。
数据库名中国1:100万数字地貌数据编写目的为了完整地介绍中国1:100万15幅老地貌图的收集和数字化、全国1:100万数字地貌数据的遥感解译、集成、更新等地貌数据内容和方便用户的使用，特编写了本文档。
定义地貌图既是地貌学研究的重要内容，也是地貌学研究成果综合体现，可以较为全面地反映我国地貌学研究的进展和水平。
中国1:100万地貌图为普通地貌图，是按照目前国内外普遍认可的形态成因相结合分类体系的基础上编制的中小比例尺地貌图，该图的编制工作充分继承了二十世纪八十年代我国地貌学家编制百万地貌图的分类规范，并进一步构建了中国1:100万数字地貌分类体系，地貌形态成因类型数达2400多个，中国1:100万数字地貌数据以形态、成因、物质等属性的分层分级方式集成。
