视图的分类是什么

视图是数据 presented in a graphical form to help people understand and analyze data more effectively。在数据可视化方面，涉及许多类型的视图，这些视图通常有基于信息和数据的不同类型。视图的分类主要基于数据类型、数据长度、应用场景和用户要求等多个方面。

基于数据类型

数据类型是将视图分为不同类别的最基本的要素之一。以下是基于数据类型的几种分类：

1. 数值型视图：数值视图通常用于展示数值数据，如柱状图、饼图和折线图等。在数值视图中，数值轴显示了用于描述数据的数字，而类别轴显示要比较的不同类别。这使得用户可以了解各类别的值，并快速明确哪些数据比其他数据更高或更低。

2. 时间性视图：时间视图用于探索时间序列数据，如趋势分析和时间比较。中国的果汁销量报告可以作为一个例子来说明。可以使用柱状图、折线图、热力图等类型的图表来展示时间数据集。

3. 分类视图：分类视图用于探索数据的门类，通常是归类数据，如国家或产品类型。在这里，通过堆叠条形图、簇状条形图、饼图和散点图等不同的图表，可以很方便地比较一个主类别中的各项使用情况。

基于数据长度

数据长度也是值得考虑的一个要素。基于图表中的数据集的长度，视图分为以下两类：

1. 长数据集视图：长数据集视图通常用于描述过量大的数据集。通常，长数据集的长度超过300条数据，但不设置上限。例如，散点图和平行坐标图就是典型的长数据集视图之一。

2. 宽数据集图：相反，宽度数据集视图适合于表示有限数量的数量值。在这里，每行通常表示一个子类别，通常是在一定程度上精简了数据。例如，条形图和柱状图就是典型的宽数据集视图。

基于应用场景

取决于要解决的问题和最终要达到的目标，需要考虑数据的特征、证明的方法和可视化的方式。以下是基于应用场景的视图分类：

1. 基础报表和简单报表：基础报表和简单报表为数据分析入门者提供给一些最基本的视图。这些视图通常比较易懂，逻辑清晰，包括常见的柱状图、折线图、饼图、表格和打印样式等。

2. 深度分析或详细分析：深度分析或详细分析视图允许用户进行钻取式分析或详细分析，便于用户进一步发现数据背后的趋势和模式。其中的内容通常包括涉及的比例和百分比数据，例如仪表盘、漏斗图、热力图等。

3. 人机交互视图：人机交互视图的主要目的是获得数据洞察和交互式分析。数据科学家、业务分析师和BI开发人员常常使用这些图表工具来创建和展示多种交互式图表，如动态仪表盘和报表，以帮助用户分析趋势和模式，以及获取深度学习。

基于用户要求

最后，基于用户方面考虑视图分类也是值得注意的。该分类将基于主观和个人需要的需求。以下是基于用户需求进行视图分类的例子：

1. 组合视图：组合视图需要将不同类型的视图组合在一起，针对特定领域或用途进行设计。例如，组合了柱状图和散点图的视图可以更好地展示数值数据。

2. 富媒体视图：富媒体视图通常用于数据可视化，以呈现影像和声音等不同层次的数据。例如，将文字、图片和视频信息组合在一起，可以更好地传达信息的深度和广度。

3. 定制视图：定制视图通常根据特定领域，数据需求和用户喜好等因素进行设计。可以选择布局、颜色、渐变、字体和符号等等进行完全定制。

结论

综上所述，基于数据类型、数据长度、应用场景和用户需求等因素，我们可以将视图进行分层、分级和分组。因为不同的视图有不同的适用场景，因此使用正确的视图类型可以使数据更具有解释力和分析力，有助于更好地实现数据分析和利用。