数据分析图图标名称是什么

数据分析中常见的图表类型包括柱状图、折线图、散点图、饼图、盒须图、热力图等。每种图表都有其独特的特点和适用场景。以下是常见数据分析图表类型及其名称：

1. 柱状图（Bar Chart）
2. 折线图（Line Chart）
3. 散点图（Scatter Plot）
4. 饼图（Pie Chart）
5. 盒须图（Box Plot）
6. 热力图（Heatmap）
7. 散点矩阵图（Scatterplot Matrix）
8. 直方图（Histogram）
9. 面积图（Area Chart）
10. 散布图（Scatter Chart）
11. 雷达图（Radar Chart）
12. 树状图（Tree Map）
13. 气泡图（Bubble Chart）
14. 箱线图（Box-and-Whisker Plot）
15. 地图（Map Chart）
16. 平行坐标图（Parallel Coordinates Plot）
17. 核密度图（Kernel Density Plot）
18. 箱线图（Violin Plot）
19. 树图（Dendrogram）

这些图表类型在数据分析和可视化中发挥着重要作用，能够帮助人们更直观地理解数据，发现数据之间的关联和规律。在数据分析过程中，选择适合的图表类型非常重要，可以有效地展示数据的特征和趋势。

数据分析图表是指用来展示和分析数据的可视化工具。这些图表可以帮助我们更好地理解数据的关系、趋势和模式。常见的数据分析图表名称包括：

1. 折线图（Line Chart）：用于展示数据随时间变化的趋势。通过连接数据点可以形成一条曲线，帮助观察数据的变化规律。

2. 柱状图（Bar Chart）：用于比较不同类别或数据之间的数值差异。柱形的高度表示数据的大小，便于直观地比较。

3. 饼图（Pie Chart）：用于展示各部分所占整体的比例。圆形被分割成各个扇形，每个扇形的大小表示相应部分的比例。

4. 散点图（Scatter Plot）：用于展示两个变量之间的关系。每个数据点代表一个观测值，在图表中的位置表示两个变量的取值。

5. 热力图（Heatmap）：用于展示数据之间的关联性和分布情况。通过颜色深浅或格子大小来表示数据的大小，便于观察数据的分布规律。

6. 箱线图（Box Plot）：用于展示数据的分布情况和离散程度。通过箱体、上下边缘、中位数等元素展示数据的中心趋势和离群值。

7. 雷达图（Radar Chart）：用于展示多个变量之间的关系。数据点通过线段连接在一起，形成类似雷达的图形，便于比较不同变量的大小。

8. 直方图（Histogram）：用于展示数据的分布情况。数据被分成多个组，每个组的高度表示该组数据的频数或频率。

这些数据分析图表在不同场景下有不同的用途，选择合适的图表类型可以更好地展示和理解数据。

数据分析中常用的图表有很多种，它们可以根据传达的信息和目的来选择合适的图表类型，每一种图表都有它独特的特点和用途。下面将介绍一些常见的数据分析图表及其名称：

1. 直方图 (Histogram)

直方图是一种用矩形条表示各种分布情况的统计图。横坐标通常是数据的分组区间，纵坐标是这些区间中的数据频数或频率。通过直方图可以看出数据的分布情况。

2. 条形图 (Bar Chart)

条形图用长条的长度表示各类别数据的频数或频率，通常用于比较各个类别之间的差异。通常横轴是类别，纵轴是数量或比例。

3. 折线图 (Line Chart)

折线图以折线的形式将数据点连接起来，常用于显示数据随着时间或其他连续变量的变化趋势。通常横轴为时间或连续变量，纵轴为数据值。

4. 散点图 (Scatter Plot)

散点图用点的形式表示数据的分布情况，常用于展示两个变量之间的关系。横纵坐标分别表示两个变量的取值。

5. 饼图 (Pie Chart)

饼图以扇形的方式展示各部分占整体的比例，适合展示数据的相对比例关系。每个扇形的角度大小表示该部分在整体中所占比例。

6. 箱线图 (Box Plot)

箱线图展示了数据的分布情况，包括中位数、上下四分位数和异常值的情况。通过箱线图可以看出数据的整体分布和离群值情况。

7. 热力图 (Heatmap)

热力图用颜色深浅表示数据的大小，通常用于展示数据在不同维度上的关系和变化情况。适合展示大量数据的分布情况。

8. 散点矩阵图 (Scatter Matrix)

散点矩阵图展示了多个变量两两之间的散点图，可以用于观察变量之间的相关性和分布情况，适合用于多变量分析。

以上列举了一些常见的数据分析图表及其名称，根据具体情况选择合适的图表类型进行数据分析可以更好地展示数据的特点和趋势。