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25个实用的可视化信息数据图表素材
矩形树图是用来描述层次结构数据的占比关系，能够进行逐级钻取显示下层数据情况。
这里的可视化素数据材风格多样化，有常用的数据柱状图、人物模型、创意图像等，外面流行时尚，适合大部分数据信息展示。
相似图表：1）环形图。挖空的饼图，中间区域可以展现数据或者文本信息。2）玫瑰饼图。对比不同类别的数值大小。3）旭日图。展示父子层级的不同类别数据的占比。用颜色的深浅来展示区域范围的数值大小。
适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。适用于枚举的数据，比如地域之间的关系，数据没有必然的连续性。
常用的统计图有扇形统计图，折线统计图，和条形统计图，分别的画图步骤如下：扇形统计图，扇形统计图一般用在百分比比较明确的数据中，可以清楚的看到占比率。
如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。 Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。
非结构化数据如何可视化呈现？
1、如果没有需要的数据就要及时寻找，看看对方是否能够临时填报、补录数据，增加数据的源头。
2、首先，数据是可视化的基础。可视化是用图形、图表、仪表盘等视觉形式来呈现数据，因此需要有数据作为可视化的对象。数据可以是定量数据或定性数据，可以是结构化的或非结构化的，可以是单一变量或多变量数据。
3、信息可视化是一个跨学科领域，旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现（如软件系统之中众多的文件或者一行行的程序代码）。
4、通过利用图形图像方面的技术与方法，帮助人们理解和分析数据。与科学可视化相比，信息可视化则侧重于抽象数据集，如非结构化文本或者高维空间当中的点（这些点并不具有固有的二维或三维几何结构）。
5、与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
怎么在飞书里做数据可视化图表呢?
步骤如下可视化数据图表模板：规范化可视化数据图表模板：多维表格的每一行被称为记录可视化数据图表模板，每列被称为字段。多视图：多维表格能用多种视图呈现同一个数据源。
添加数据标签和注释：根据需要，添加数据标签和注释，以更清楚地显示数据。调整和完善：对图表进行微调，如调整图表大小、调整颜色和字体等，使图表更加美观和易读。
在左侧导航栏，点击数据表名称右侧的＋按钮，按需选择视图类型。多维表格能用多种视图呈现同一个数据源。
选中数据，按下Ctrl+T创建超级表。点击表设计，插入切片器并选择课程名称。选择数据，插入带平滑线和数据标记的散点图并设置。
