一起来聊聊“数据和展示"的关系

生物信息学数据:表达谱，网络构建，通路图这些

<p><br ></p>网络构建

直方图：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，常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。<br >饼图：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。<br >散点图：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。

<p>雷达图：显示各维度数据强弱关系</p>

<p>景区人流量图，用点集表示密度</p>

<p>1.词云（标签云）</p><p>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。</p><p>2.柱状图</p><p>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。<br ></p><p>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。</p><p>劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。</p><p>2.折线图</p><p>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。</p><p>优势：容易反应出数据变化的趋势。</p><p><br ></p><p><br ></p>

<p>遗传距离适合柱状图和饼图</p>

<p>温度对反应收率的影响：折线图。</p>

<p>对于喜欢学习语言的我而言，无论是编程语言还是自然语言，当在多个语言之中纠结的时候，要能够直观地对比不同语言的利弊以及在各项指标的优劣势时，可以使用雷达图来清晰地表现出来。</p>

人流量大的地方，热点图

<p>无需知道<br ></p>

参加各个运动项目人数的比例：饼图

<p>时序分析或周期性数据：坐标图和谱图；风频变化数据：多级雷达图；人口分布密度数据：散点图。</p>

1.词云（标签云） 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。 2.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。 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。 2.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。 优势：容易反应出数据变化的趋势。

<p>参加各个运动项目人数的比例：饼图</p>

<p>直方图：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，常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。<br >饼图：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。<br >散点图：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。</p>

直方图&nbsp;营业数据时间段变化 <div>饼图 品类营业占比</div>

<p>直方图：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，常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。<br >饼图：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。<br >散点图：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。</p>

<p>可以将爬虫提取的数据进行展示分析</p>

<p>GDP数据&nbsp; 直方图、折线图<br ></p>