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1、条形图（Bar Chart）：
- 展示分类数据。
- 比较不同类别的频数或大小。
2、折线图（Line Chart）：
- 展示时间序列数据。
- 表示数据随时间的变化趋势。
3、饼图（Pie Chart）：
- 展示整体与部分的关系。
- 通常用于表示占比或分布。
4、散点图（Scatter Plot）：
- 展示两个变量之间的关系。
- 用于识别变量之间的相关性或趋势。
5、直方图（Histogram）：
- 展示数据的分布情况。
- 用于统计数据的集中、分散情况及异常值。
6、箱线图（Box Plot）：
- 展示数据的分布特征，包括中位数、四分位数和异常值。
- 用于比较几组数据的分布和离散情况。
7、面积图（Area Chart）：
- 展示时间序列数据的变化趋势。
- 强调数量随时间变化的总量。
8、热图（Heatmap）：
- 通过颜色的深浅来表示数据的大小。
- 常用于展示矩阵数据，如相关性矩阵。
9、雷达图（Radar Chart）：
- 展示多个变量的数据，并可以看出每个变量与最大值的差距。
- 常用于性能分析或技能评估。
10、树状图（Tree Diagram）：
- 展示层次结构或分类数据。
- 常用于表示组织结构、文件目录等。
为了创建这些图表，你可以使用各种数据可视化工具和软件，如Excel、Tableau、Power BI、Matplotlib（Python库）等，选择哪种图表取决于你的数据类型和你想要传达的信息，在设计图表时，务必确保它们清晰、简洁且易于理解，以便有效地传达数据中的信息。
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