BI数据分析之-所有图表应用场景及其所需数据量解析

开始学习数据分析，一定要搞懂BI前端展示报表页面每个视图&图表的含义及应用场景。如此，我们在开发报表的时候就会对每个图表了然于心；

总览图表类型和使用场景
所有没有在下列解析中讲到的 直接看该链接：
https://help.finereport.com/doc-view-1994.html
https://blog.csdn.net/ZZQHELLO2018/article/details/92834258
及 所有图表实示例展示链接：https://www.highcharts.com.cn/demo/highcharts/box-plot
1. 热图
概念解析：通过色系变化来显示数据的关系；( 通俗讲：就是一个表格(列和行分别表示变量) 用色彩来表示单元格里的数值 以此展现行变量和列变量之间的关系，或者仅展现数据的差异性，特别是面对庞大的数据，通过热图可视化，可以直观了解数据的分布情况或者差异情况。其次，在实际分析过程中还可以通过热图发现质量离谱的数据，协助进行质量控制）
应用场景解析：展现数据的差异性或者变量之间的关系，无数据量要求 最好不大不小
举例解析：该链接中所讲的例子：使用热图可以来比较全年多个城市的温度变化，看看最热或最冷的地方在哪儿：我们可以把要比较的城市在水平行中列出，而垂直列则是月份，然后在单元格内填上温度值 https://datavizcatalogue.com/ZH/%E6%96%B9%E6%B3%95/%E7%83%AD%E5%9B%BE.html

2. 散点图
概念解析：又称XY散点图，将数据以点形式展现变量间的相互关系或者影响程度(z一个点是看不出来的，只有好多点才能展现)，点的位置由变量的数值决定。
应用场景解析：
数据集所需比较大；
最好只用来展现XY变量之间的相关性、数据的分布以及聚合三项分析；
举例解析：http://www.duozhishidai.com/article-32701-1.html

3. 气泡图
气泡图（bubble chart）是可用于展示三个变量之间的关系。它与散点图类似，绘制时将一个变量放在横轴，另一个变量放在纵轴，而第三个变量则用气泡的大小来表示。排列在工作表的列中的数据（第一列中列出 x 值，在相邻列中列出相应的 y 值和气泡大小的值）可以绘制在气泡图中。气泡图与散点图相似，不同之处在于：气泡图允许在图表中额外加入一个表示大小的变量进行对比。
应用场景和举例都和散点图一样

4. 矩阵树图
概念解析：
应用场景解析：
举例解析：按照属性划分为十八个一级行业，比如金融、汽车出行、游戏、电商等；然后，按照不同的业务主体划分为200多个二级行业，比如金融包括股票证券、支付、保险、虚拟货币、彩票等13个子行业(如下图所示就是一个矩阵树图）
注意点解析：1：它和矩阵热图的区别：它是分层分级的，矩阵热图于此无关；
2：矩阵树图和某些分布图有点像，但前者一般有数值标注，本例忘记标注

1. 漏斗图
   概念解析：漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析，通过漏斗各环节业务数据的比较，能够直观地发现和说明问题所在。
   应用场景解析：业务流程比较规范、周期长、环节多的流程中分析数据相关指标
   举例：
   
2. 雷达图
   雷达图的所有解析请查看这个链接：https://vis.baidu.com/chartusage/radar/
   8：帕累托图
   帕累托图所有解析请查看这个链接https://baijiahao.baidu.com/s?id=1630082047753510514&wfr=spider&for=pc
   
   先写到这里，等以后用到其他的图表后再持续更新