「java旭日图」旭日图模板
本篇文章给大家谈谈java旭日图，以及旭日图模板对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
数据可视化分类/表现形式
指标卡：直观展示具体数据和同环比情况；
计量图/仪表盘：直观显示数据完成的进度；
折线图：看数据的变动走势；
柱状图：直观展示对应的数据、可以对比多维度的数值；
（堆积柱状图）
条形图：可以理解成横向的柱状图；
双轴图：柱状图+折线图，这种图表大家都很经常用到；
饼图/环图：分析数据所占比例；
行政地图：有省份或者城市数据即可；
GIS地图：更精准的经纬度地图，需要有经纬度数据，可以精确到乡镇等小粒度的区域，参考链接： 经纬度可视化地图
漏斗图：路径、数据转化情况；
词云：即标签云，展示词频分布，率、；
矩形树图：分析不同维度数据的占比分布情
旭日图：表达清晰的层级和归属关系
旭日图（Sunburst Chart）是一种现代饼图，它超越传统的饼图和环图，能表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况。旭日图中，离远点越近表示级别越高，相邻两层中，是内层包含外层的关系。
平行坐标系
在 ECharts 中平行坐标系（parallel）是一种常用的可视化高维数据的图表。平行坐标系的具有良好的数学基础， 其射影几何解释和对偶特性使它很适合用于可视化数据分析。
例如以下数据中，每一行是一个『数据项』，每一列属于一个『维度』。（例如上面数据每一列的含义分别是：『日期』,『AQI指数』, 『PM2.5』, 『PM10』, 『一氧化碳值』, 『二氧化氮值』, 『二氧化硫值』）。
平行坐标系适用于对这种多维数据进行可视化分析。每一个维度（每一列）对应一个坐标轴，每一个『数据项』是一条线，贯穿多个坐标轴。在坐标轴上，可以进行数据选取等操作。
桑基图
桑基图（series[i]-sankey），也称桑基能量平衡图，具有特殊类型的流程图，它主要用来表示原材料、能量等如何从初始形式经过中间过程的加工、转化到达最终形式。以下是使用桑基图的一个实例，您可以参考它。
漏斗图
在 ECharts 系列中，漏斗图使用 series[i]-funnel 表示。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。
象形柱图：PictorialBar
B.技术的发展已导致数据的大爆炸。这反过来又促使数据展示方式的激增。一般来说，大多数据可视化分为2种不同的类型：探索型和解释型。勘探类型帮助人们发现数据背后的故事，而解析数据方便给人们看。
此外，有不同的方法可用于创建这2种类型。最常见的数据可视化方法包括：
echarts旭日图调整画面大小
1、首先打开echarts思维导图软件。
2、选择一个旭日图并打开。
3、双击主题可以修改文本内容。还可以一键切换主题样式。
4、绘制完成后建议在线打印和导出图片。
5、或者用手机打开echarts思维导图软件。
6、新建旭日图，并开始制图，修改旭日图大小。
7、添加主题并完善旭日图即可。
这31个高颜值的数据图表，学会了不得了！
日常工作中，好多人都面对一堆数据，但却不知道如何更直观展示效果，或者不知道用什么图表展示更好！花了一些时间整理了工作中常用的数据图表，希望对大家有用， 不再是单纯给领导、用户展示干瘪的数据~~~ 本文除了柱状图、条形图、折线图、饼图等常用图表之外，还有数据地图、瀑布图，散点图，旭日图，漏斗图等等。
1.柱状图（堆积柱状图、百分比堆积柱状图）
2.条形图（堆积条形图、百分比堆积条形图）
3.折线图
4.各种数据地图（一共有6种类型）
5.饼图（环图）
6.雷达图
7.漏斗图
8.词云
9.散点图（气泡图）
10.面积图（堆积面积图、百分比堆积面积图）
11.指标卡
12.计量图
13.瀑布图
14.桑基图
15.旭日图
16.双轴图（柱状+折线、柱状+柱状、折线+折线）
虽然看似就16种图表，其实一共有31种图表啦，可以认真数一数哈~那就一起了解下不同图表的使用场景、优劣势 ！
1.柱状图
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。
优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。
劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
延伸图表：堆积柱状图、百分比堆积柱状图
不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。
（堆积柱状图）
（百分比堆积柱状图）
2.条形图
适用场景：显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用；
优势：每个条都清晰表示数据，直观；
延伸图表：堆积条形图、百分比堆积条形图
（堆积条形图）
（百分比堆积条形图）
3.折线图
适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。一般用来表示趋势的变化，横轴一般为日期字段。
优势：容易反应出数据变化的趋势。
4.各种数据地图（一共有6种类型）
适用场景：适用于有 空间位置 的数据集，一般分成行政地图（气泡图、面积图）和GIS地图。 行政地图一般有省份、城市数据就够了（比如福建-泉州）；而GIS地图则需要经纬度数据，更细化到具体区域 ，只要有数据，可做区域、全国甚至全球的地图。
优劣势：特殊状况下使用，涉及行政区域；
（1）行政地图（面积图）
（2）行政地图（气泡图）
（3）GIS地图：点状图
（4）GIS地图：热力图
（5）GIS地图：（北京某区域）散点图
Ps：区域地图，通过放大镜可以放大或缩小区域
（6）GIS地图：地图+柱状/饼图/条形
5.饼图（环图）
适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。
优势：明确显示数据的比例情况，尤其合适渠道来源等场景。
劣势：肉眼对面积大小不敏感。
饼图、环图你喜欢那个呢，可以直接设置~
6.雷达图
适用场景：雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序，数据点一般6个左右，太多的话辨别起来有困难。
优势：主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。
劣势：理解成本较高。
7.漏斗图
适用场景：漏斗图适用于业务流程多的流程分析，显示各流程的 转化率 。
优势:在网站分析中，通常用于转化率比较，它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率，能够直观地发现和说明问题所在。
劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。
8.词云
适用场景： 显示词频，可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。
优势：很酷炫、很直观的图表。劣势：使用场景单一，一般用来做词频。
9.散点图
适用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似XY轴，判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。
优势：对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是最佳图表类型。
劣势：在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。
延伸图表：气泡图（调整尺寸大小就成气泡图了）
10.面积图
适用场景：强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。
延伸图表：堆积面积图、百分比堆积面积图还可以显示部分与整体之间（或者几个数据变量之间）的关系。
11.指标卡
适用场景：显示某个数据结果同环比数据。
优势：适用场景很多，很直观告诉看图者数据的最终结果，一般是昨天、上周等，还可以看不同时间维度的同环比情况。
劣势：只是单一的数据展示，最多有同环比，但是不能对比其他数据。
12.计量图
适用场景：一般用来显示项目的完成进度。
优势：很直观展示项目的进度情况，类似于进度条。
劣势：表达效果很明确，数据场景比较单一。
13.瀑布图
适用场景：采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系，最终展示一个累计值。
优势：展示两个数据点之间的演变过程，还可以展示数据是如何累计的。
劣势：没有柱状图、条形图的使用场景多。
14.桑基图
适用场景：一种特定类型的流程图，始末端的分支宽度总各相等，一个数据从始至终的流程很清晰，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的 大小 ，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。
15.旭日图
适用场景：旭日图可以表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况，旭日图能便于细分溯源分析数据，真正了解数据的具体构成。
优势：分层看数据很直观，逐层下钻看数据。
16.双轴图
适用场景：柱状图+折线图的结合，适用情况很多，数据走势、数据同环比对比等情况都能适用。
优势：特别通用，是柱状图+折线图的结合，图表很直观。
劣势：这个好像没什么劣势，个人感觉。
当然，当你分析数据的时候一定不会只用一种图表，尤其是数据报告中，每次都会用到多个图表，那各种图表的结合效果图也简单展示一下：
（销售业绩分析）
（公司员工信息分析）
下面是深色背景（星空蓝）下的图表效果：
所有的图表均来自有爱的数据工具 BDP个人版 ，大家赶紧把图表用起来！！！
旭日图数据标签因位置太小显示不出来
在格式里面把标签的文字大小也调小了就能显示出来了。旭日图是一种现代饼图，它超越传统的饼图和环图，能表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况。如果标签因为位置太小显示不了，在格式里面把标签的文字大小也调小了就能显示出来了。旭日图，又称太阳图，是一种圆环镶接图，有点像圆环饼图。
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发布于：2022-12-01，除非注明，否则均为原创文章，转载请注明出处。