这些矩形条可以垂

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然而，封闭式调查在某些情况下可能不适用，例如收集受访者的个人信息（如姓名、信用卡详细信息、电话号码等）时。 数据分析中的可视化技术 数据解释的最佳实践之一是数据集的可视化。可视化使外行人可以轻松理解数据，并且还鼓励人们查看数据，因为它提供了具有视觉吸引力的数据摘要。 数据可视化有不同的技术，下面重点介绍其中一些技术。 条形图 条形图是使用矩形条解释两个或多个变量之间关系的图表。

直绘制，也可以水平绘制，但大多数都 加密用户数量数据 是垂直绘制。 该图包含水平轴 和垂直轴 ，前者代表自变量，后者代表因变量。条形图可以分为不同类型，具体取决于矩形条在图表上的放置方式。 下面突出显示了某些类型的条形图： 分组条形图 分组条形图用于显示同一组的子组变量的更多信息，每个子组条形图并排放置，就像直方图中一样。 堆积条形图 堆叠条形图是一种分组条形图，其矩形条相互堆叠而不是并排放置。



分段条形图 分段条形图是堆叠条形图，其中每个矩形条显示 的因变量。它主要用于变量类别之间存在交叉的情况。 条形图的优点 有助于汇总大量数据 关键值的估计一目了然 可以很容易理解 条形图的缺点 可能需要额外的解释。 它很容易被操纵。 它没有正确描述数据集。 饼形图 饼图是一种圆形图，用于使用扇形来表示变量出现的百分比。每个扇区的大小取决于相应变量的频率或百分比。 饼图有不同的变体，但为了本文的目的，我们将限制为只有 种。