利用ChatGPT完成数据分析· 第 4 / 10 页
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补充知识
探索性数据分析（EDA）中常用的图表类型包括但不限于以下几种：
- 直方图 (Histogram): 用于展示数据的分布情况，特别是连续变量的频率分布。直方图可以帮助识别数据的正态分布性或偏态分布性。
- 箱线图 (Box Plot): 用于展示数据的五数概括（最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值），同时可以识别异常值。
- 散点图 (Scatter Plot): 用于展示两个连续变量之间的关系，有助于发现变量之间的相关性或分布模式。
- 折线图 (Line Chart): 用于展示数据随时间变化的趋势，特别适用于时间序列数据分析。
- 条形图 (Bar Chart): 用于比较不同类别的数值大小，类别轴上的条形长度表示数值的大小。
- 热图 (Heatmap): 通过颜色的变化展示矩阵数据的数值大小，常用于展示相关性矩阵或地理数据的分布。
- 饼图 (Pie Chart): 用于展示各部分占总体的比例关系，适用于展示分类数据的分布。
- 面积图 (Area Chart): 类似于折线图，但在折线下方的区域会被填充颜色或纹理，用于强调数据随时间的累积效应。
- 雷达图 (Radar Chart): 用于展示多个变量的综合评分或性能，每个变量对应雷达图上的一个轴。
- 树形图 (Tree Map): 用于展示层次数据的构成，每个块的大小表示数值的大小，块的嵌套表示层次关系。
- 小提琴图 (Violin Plot): 结合了箱线图和密度图的特点，不仅显示数据的统计摘要，还展示数据分布的密度估计。
- 堆叠条形图 (Stacked Bar Chart): 用于展示各部分对总体的贡献，以及不同类别间的比较。