在数据分析中，数据可视化是一个十分重要的步骤，而数据可视化中经常用到很多的图形去表达数据，正是由于这些图形使得数据更直观地表达出来。在这篇文章中我们就给大家介绍一下数据可视化中的常用图形，希望这篇文章能够更好的帮助大家理解数据可视化。
第一，我们给大家介绍的是散点图，散点图用来表征两个，数值型变量间的关系，每个点的位置（即x轴和y轴坐标）映射着两个变量的值。当然对于三个数值型变量，也有三维散点图，不过用得不多。散点图使用到的情况还是比较广泛的。
第二我们给大家介绍的是气泡图。气泡图简单来说就是在散点图的基础上加一个维度，把各个点的面积大小映射一个新的变量，这样不仅点的位置还有大小表示数据特征。
而折线图是很多企业中使用的最常见，比如股票常用的就是折线图，折线图就是把散点图各个散点用折线连接起来就成了折线图，当然不仅仅只是为了好看，当散点越多，折线就越平滑地趋近于曲线，能更加贴切地反映连续型变量的规律。
而面积图把折线图进一步往坐标轴投影就成了面积图，本质其实跟折线图没区别，只是看起来更加饱满一点。
下面我们给大家说一下柱状图，柱状图是一种用得很广泛的图形，它表征分类型变量 和数值型变量的关系。如果分类型变量的每一个取值还能继续分类，那么简单的柱状图就变成了复杂的柱状图，每一个类别仅由一根柱变成多根柱，多根柱可以串列，也可以并列。而值得一提的是，柱状图一般需要排序，如果分类型变量是有序的，按照它本身的顺序排列即可。如果分类型变量无序，那么则根据数值型变量的大小进行排序，使柱状图的高度单调变化。
而条形图是一种十分常见的图，条形图只不过把柱状图坐标旋转一下，竖着的变成横着的，这个可根据版面自由选择。
下面我们给大家说一下南丁格尔玫瑰图，这个名字很新鲜，其实玫瑰图本质还是柱状图，只不过把直角坐标系映射成极坐标系。看起来比柱状图更美观。
接着我们给大家说一下瀑布图。瀑布图是柱状图的一种延伸，它一般表示某个指标随时间的涨跌规律，每一个柱状也不都是从0开始的，而是从前一个柱状的终点位置开始，这样既反映了每一个时刻的涨跌情况，也反映了数值指标在每一个时刻的值。