在数据处理流程中，可视化是理解数据分布与趋势的关键环节。以下对比不同可视化方法的适用场景与特点：

📈 常见可视化类型对比

类型 适用场景 优势 局限性
柱状图 对比分类数据 直观展示差异 不适合连续数据
折线图 展示时间序列变化 明确趋势走向 分类过多时易混乱
饼图 表达比例关系 直观体现占比 难以精确比较小部分
散点图 分析变量间相关性 显示数据分布与关联 可能需要配合其他图表使用

🧠 可视化选择建议

  • 数据维度：多维数据推荐使用热力图（Heat_Map）或雷达图（Radar_Chart）
  • 受众理解：对非专业用户优先选择信息图（Infographic）或仪表盘（Dashboard）
  • 交互需求：需要动态探索时可采用D3.js可视化方案（/visualization-tutorial）

📷 可视化示例

Bar_Chart
Line_Chart
Pie_Chart

如需深入学习数据可视化技术，请访问 /visualization-techniques 路径获取更多实践指南。