数据可视化-EChart2.0使用总结2

接上一篇博客，这篇博客主要讨论EChart里面的散点图、气泡图和雷达图。

 

4.散点图-Scatter Chart

适合场景：三维数据集，但是只有两个维度需要比较。比较的是X轴和Y轴的数据，第三个数据是一个名称。

 

特点：在大量数据下呈现出散点图，会对数据居中展现在哪一块有一个宏观的展示，比如一个学校里面男生和女生，体重和身高的分布情况。

 

Demo截图：

 

demo地址：http://echarts.baidu.com/doc/example/scatter1.html

 

 

说明：默认EChart散点图圆圈大小是4，显得比较小。可以通过在series里面设置symbolSize的值，改变圆圈的大小。

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5.气泡图-Bubble Chart

 

适合场景：气泡图和散点图展现形式相似，只是每个点的大小不一致，反映了第三个维度。

 

特点:用户对圆点的面积大小不是非常的敏感，所以气泡图只适合不要求精准辨识第三维的场合。

 

Demo截图：

 

demo地址：http://echarts.baidu.com/doc/example/scatter2.html

 

 

说明：无

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6.雷达图-Radar Chart

适合场景：适合多维数据，最好是大于三维以上。数据点最多6个，否则无法识别。

 

特点：无

 

Demo截图：

 

demo地址：http://echarts.baidu.com/doc/example/radar1.html

 

说明：除非专业用户，普通用户对雷达图都不是非常的熟悉，所以在使用雷达图时最好能给出一些提示。