随着组织和营销部门可用数据量的增长，这些数据的可视化变得越来越复杂。这并不是说数据可视化变得笨拙——恰恰相反。越来越多的信息以视觉形式显示，有助于查看者理解数据范围之间通常错综复杂的关系。 但是，当面临以可视化方式表示数据关系的选择时，可能很难选择要应用的模型。不同类型的数据更适合特定的可视化模型。 更多阅读 中国会计准则委员会 CASB 帮助基于云的企业避免数据泄露 数据货币化正在改变信息技术就业市场的 7 种方式 对数据科学和数据分析师角色的需求不断增长 大数据如何改变海运业 利用数据发现您的商业模式中的缺点 让我们来看看正在转化为可视化效果的最常见的五种数据关系。 1.地理空间 一旦项目完成，地图上的信息就会一成不变。借助地理空间可视化（有时称为地理可视化），用户可以探索按地理细节分类的大量数据。
交互式元素对于这
种可视化模型很常见，并为从政治运动到大型销售组织的一系列用例提供洞察力。 以这种方式显示数据有助于区分组织工作或特定当地政策或法律的区域影响。这种可视化模型主要由大型公司使用，因为它需要大量数据才能创造真正的价值。地理空间可视化通常关注特定的信息孤岛，例如来自特定 最新邮件数据库 城市或国家地区的数据。 2.时间 显示某个时间范围内的数据是可视化信息的另一种常见模型。与地理空间模型一样，时间可视化包括广泛的应用程序和特定用例。例如，蒸汽图突出显示围绕中心 x 轴的数据潮起潮落。 时间可视化允许查看者从特定位置缩小，并关注数据所表示的绝对活动的增加。时间可视化已经存在了一段时间。甘特图可能是商业社区中最早的用例之一。 3.多维度 作为数据可视化软件最强大的功能之一，多维模型创建了数据集群的表示，由于其抽象性，这可能难以理解。
这些新的可视化通常
采用气泡图的形式，它以不同大小的气泡表示数据集群，以及树状图，它以分类方式对数据进行分组。 与许多这些关系模型类似，多维比较已经存在了一段时间，任何使用过饼图的人都可以证实这一点。然而，由于饼图的二维结构，饼图在显示大量类别之间的关系方面的能力非常有限。较新的多维可视化更擅长处理涵盖各种类别的大量数据。 4.分层 分层数据可视化显示数据，顾名思义：通过重要性、普遍性或其他指标的 BM 线索 升序或降序级别。常见示例包括树状图和树图的变体，它们与树图的不同之处在于它们在分支而不是矩形空间中显示数据。 分层可视化擅长对数据集进行排名，也适用于显示更广泛数据集的子类别。径向树模型和楔形堆栈图是一些以分层方式显示数据的更具视觉冲击力的方法。 5.网络 也许是展示数据之间关系的最直观模型，网络可视化专注于显示各种数据集之间的联系。常见的模型是依赖图和节点链接图。 随着各类组织可用数据量的增加，网络可视化只会变得更加重要。网络可视化的实用性来自于它们能够轻松连接不同类型的数据。这种连接提供了一种探索大量数据源的简单方法。
