常用的数据可视化图形包括：

1. 折线图：用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势，通常用于观察趋势、预测未来走势等。

2. 柱状图：用于比较不同类别之间的数据，通常用于展示数量、金额、比例等不同类别的差异。

3. 散点图：用于展示两个变量之间的关系，通常用于观察变量之间的相关性、离群值等。

4. 饼图：用于显示数据各部分在整体中的占比情况，适用于展示各部分占比、构成等情况。

5. 热力图：用于展示数据在空间或时间上的密度和分布，通常用于展示区域内的数据集中程度。

6. 箱线图：用于展示数据的分布情况，包括中位数、上下四分位数、异常值等，适用于展示数据的离散程度。

7. 面积图：用于展示数据随时间的累积变化情况，通常用于展示总量随时间的变化趋势。

8. 散点矩阵图：用于展示多个变量之间的相关性和分布情况，通常用于同时观察多个变量之间的关系。

以上这些图形是数据可视化中经常使用的图形，在实际分析和展示数据时需要根据数据类型和分析目的选择合适的图形进行展示。

常用的数据可视化图形包括折线图、柱状图、饼图、散点图、直方图、箱线图、雷达图等。以下是对每种图形的简要介绍：

1. 折线图：折线图广泛用于显示数据随时间或其他连续变量变化的趋势。通过连接数据点，可以清晰地展示数据的变化规律。

2. 柱状图：柱状图常用于比较不同类别之间的数据，通过不同长度或高度的柱状体现数据的差异。适合显示离散数据。

3. 饼图：饼图用于展示各部分占总体的比例关系，适合展示数据的相对比例。通过扇形的大小来表示不同部分的占比。

4. 散点图：散点图常用于显示两个变量之间的关系，每个数据点代表了两个变量的数值，并可以直观地展示它们之间的相关性。

5. 直方图：直方图用于展示连续变量的分布情况，通过各个数据区间的柱状高度来表示数据的分布情况。

6. 箱线图：箱线图用于显示数据的分布情况和离散程度，通过箱体的长度和位置来展示数据的中位数、四分位数和异常值。

7. 雷达图：雷达图用于显示多个变量的对比情况，将各个变量的数值以不同的角度长度展示在同一个图形中，能够直观地比较各个变量的大小关系。

除了以上常用的数据可视化图形，还有其他更具特色和专业用途的图形，例如热力图、树状图、网络图等，这些图形根据不同的数据类型和分析目的，选择合适的数据可视化图形能更好地展示数据的特征和规律。

常用的数据可视化图形包括折线图、柱状图、饼图、散点图、箱线图、直方图、热力图等。这些图形在不同的数据分析与展示场景中起着至关重要的作用。

折线图

折线图一般用于展示随时间变化的数据趋势，例如股票价格走势、气温变化等。通过连接数据点和绘制出来的线条，可以清晰地展示数据随时间的变化情况。

柱状图

柱状图常用于比较不同类别的数据，例如不同产品的销售额对比、不同地区的人口数量对比等。通过柱形的高度来展示数据的差异，便于直观比较。

饼图

饼图适用于展示各部分占整体的比例，例如市场份额、支出构成等。通过展示每个部分的扇形面积来表示不同部分所占比例，直观呈现数据的分布情况。

散点图

散点图可以用来展示两个变量之间的关系，例如身高与体重的关系、温度与销量的关系等。通过散点的分布情况可以观察出变量之间的相关性或趋势。

箱线图

箱线图可以展示数据的分布情况，包括中位数、四分位数、异常值等，适用于展示数据的整体分布状况和离散程度。

直方图

直方图用于展示数据的分布情况，特别适合展示连续变量的分布情况，例如年龄分布、成绩分布等。

热力图

热力图常用于展示地理信息或二维数据的密度分布情况，例如气象数据、地图数据等。通过颜色的深浅来展示数据的密集程度。

以上是常用的数据可视化图形，根据不同的数据类型和分析目的，选用合适的图形能更好地展示数据并得出有效结论。