数据可视化的常用模型包括条形图、折线图、饼图、散点图、热力图、地图、流程图、雷达图、树状图、桑基图、箱形图、气泡图、和弦图等。桑基图为能量、物质、成本或其他数量在流程中的传递提供细节，有助于识别最大的能量使用环节、揭露潜在的减少浪费的区域。
一、条形图和折线图
条形图适合对比类别数据，透过水平条目的长度差异来表现数值大小。在对时间序列数据做展示时，折线图能有效地指出数据的趋势和波动。
二、饼图和散点图
饼图适合展现各部分占整体的比例关系，通过扇形的角度大小表明分量的显著性。散点图主要用于揭示不同数据点之间的相关性，是评价两个变量间关系的有力工具。
三、热力图和地图
热力图常用于展示矩阵或网格数据，颜色的深浅表示数据的数值大小，广泛应用于展现地理或空间信息的集聚状况。地图则结合地理信息系统（GIS），能够直观地展示与位置相关的数据。
四、流程图和雷达图
流程图常用于描述算法、工作流程或系统的流向。雷达图或蜘蛛图则适用于呈现多变量数据的性能指标，可一目了然地比较几个对象或时间点的多个量度表现。
五、树状图和桑基图
树状图适合表达层级结构，常用于呈现组织架构或决策树。桑基图则专注显示量之间的流动，广泛应用于能量流动、物质转换等领域。
六、箱形图和气泡图
箱形图提供五个数值最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值，适用于描述数据的分布特征。气泡图在散点图的基础上，加入了第三维度—气泡的大小，用以表达额外的数值信息。
七、和弦图
和弦图主要用于展示不同事物间的联系和流向，通过带状相连的弦表示不同实体间的交互情况，适合呈现社交网络中的复杂关系或贸易流。
相关问答FAQs：
数据可视化的模型有哪些？
1. 线性回归模型： 线性回归模型是一种基本的数据可视化模型，通过绘制数据点和最佳拟合直线来展示变量之间的线性关系。
2. 决策树模型： 决策树模型通过树状结构展示不同变量之间的关系和影响，可以帮助用户直观地理解数据来源，决策树模型常用于分类和预测分析。
3. 散点图矩阵模型： 散点图矩阵模型能够同时展示多个变量之间的关系，将多维数据可视化为二维图形，帮助用户观察变量之间的相关性和分布规律。
以上模型都是数据可视化中常用的模型，它们能够以直观的方式呈现数据间的关联和趋势，帮助用户更好地理解数据。
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