数据可视化是一门不断发展的学科。在过去几十年中，已经有多个学派通过不同的视角来探讨何时以及如何使用可视化来分析数据。确定哪种类型适合您的目标或您的数据并不是一件简单的事情。人们每天都会看到数十种常见的数据可视化类型。有些很漂亮，但缺少见解。有些很实用，可以让查看者一眼就得出结论，但却不太美观。一些可视化制作起来轻而易举，但大多数可视化都需要通过一个由创作者执行的数据准备流程来确保有效性。除了五十种左右的常见类型外，还存在大量不易界定的可视化类型。创建者的目标以及基础数据的结构和大小决定了何时应该使用某种类型的可视化，而不是另一种类型。
此数据可视化词汇表探讨了许多常见的可视化类型。阅读这份词汇表有助于您在构建可视化时做出明智的决定。当前还有很多主题和可视化类型不在其涵盖范围之内。但如同这门学科一样，我们的词汇表也会随着时间的推移不断发展。
可视化门类
您可以通过可视化的门类了解其性质。因此我们可以在主要类群之间进行层次分类：图表、地理空间可视化和表。许多可视化学派按照不同的谱系来对门类进行归类。将图表分为多个独立的子类别是极为常见的做法。为了简化词汇表并强调分析功能和标记类型的重要性，我们选择三种子类别。
使用数据可视化进行分析
分析功能描述人们如何解释、探索和理解其中的数据。许多可视化具有不止一种分析功能。这通常取决于创建者如何实现它们。我们将在单独的页面介绍具有明显区别特征的功能。下面的六个分析功能涵盖了可视化探索数据的多种方式，但这并不是一个详尽的清单。
分布
突出显示群体中数据的分布、中心和形状。
比较
数据集中维度之间的相关性、量级或位次。
在一段时间内的变化
突出显示某个指标在几个间隔期内在坐标轴上发生的变化。
流程
探索起点和终点之间的路径。
空间
揭示数据中与位置和地点相关的模式。
部分与整体
探索某个指标在总体中所占的比例。
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选择正确可视化类型的重要性
在您考虑的因素中，了解受众的需求最为重要。高质量的可视化让人们一眼就能从复杂的数据中获得见解。它们会突出显示度量之间的关系。它们会解释概念。它们会以不同于查看原始数据的方式吸引人们的注意。然而，错误的可视化将使查看者感到困惑，或者导致他们忽视重要信息。您应该时刻留意受众的需求，以便确保可视化的有效性。
声明特定目的有助于您利用受众的需求来缩小选择范围。一些数据可视化有助于执行分析，而另一些可视化则以美观的方式呈现信息。某些可视化以易于理解的方式描述概念、过程或策略。每一个目的都有最适合它的一组特定的可视化。 构建之前，请考虑可视化的分析功能和标记类型。这样可以确保您能够实现自己的目标。
充分了解您的数据，以便确定这些数据可以支持的可视化类型。某些图表支持有限的维度。另一些图表可以非常出色地显示多个类别之间的关系。您可以根据具体数据的结构和性质来做出最终选择。如有疑问，不妨进行实验。这样，您创建的可视化就可以在您的目的、您的数据，以及受众需求之间实现最佳平衡。