本期主要学习内容：对比型数据 和 分布型数据 可视化数据图表
对比型数据
对比型数据，即在实际工作中经常需要将多个数据进行对比，如：多个组织营业额和利润率的对比情况。如何让业务方或者用户更清晰的了解各体系各类别之间的对比情况，通常是以不同的标记和可视化图表来体现出来：
（1）高度／长度：柱状图、条形图；
（2）大小：面积图、气泡图
（3）颜色：热力图、散点图、气泡图
（4）字号大小：单词云图
（5）形状：星状图
实战举例（星状图）
对比型数据各图形的使用场景可参考顶部的思维导图，此处只做实战的可视化图表分析。
场景：双十一已过，某宝要比较三家电商公司（淘宝／京东／拼多多）在消费者心中的印象评分，进而改善平台服务质量。
对比系列（维度）：淘宝／京东／拼多多
对比数据类别（指标）：商品丰富度／商品质量／物流效率／售后服务（以下评分为5分制）
可视化图表选择
通过已知的三个对比系列以及四个对比类别，得出多系列（<6个）多类别(<6个)进行对比，可选择“星状图”进行可视化分析。若分析的系列过多且数据类别<6，建议选择堆叠柱状图。
星状图：
特点：
各类别数据上限相同（这里上限为5分），且系列类别不超过6个，若大于5个时，可以将其他类别数据归为“其他”。
视觉效果好，每个星角水平直线上，可以对比各系列之间类别的数据情况。
分布型数据
数据的分布特征，是统计学中「描述性统计」模块研究的内容。要对数据的分布情况进行可视化呈现，首先需要了解数据的描述性度量（集中趋势、离散程度、偏态和峰度），通过这些反映数据分布特征的关键指标，才能确定能够使用哪些图表来进行可视化展示。
描述性统计的相关内容，可以参考这篇文章《统计学第1篇 描述性统计》。
实战举例（频数直方图／频率直方图）
分布型数据各图形的使用场景可参考顶部的思维导图，此处只做实战的可视化图表分析。
场景：用户想了解50家店铺的收入、成本和店铺综合评分的分布。
对比系列（维度）：50家店铺“月度”数据对比
对比数据类别（指标）：收入／成本／综合评分
这里可以将收入、成本和综合评分的数据进行分组，x轴为收入、成本、综合评分，y轴代表店铺的数量和频率。各类别的数据按数组可分为（0～20）／（20～40）／（40～60）／（60～80）／（80～120）／（120～140）。
（图形示例如下）
总结：选择可视化图表前，要先对业务需求进行分析，通过分析目的判断是要进行数据对比还是分布情况对比，通过系列维度和类别指标的多少来选择合适的可视化图表。
以上为第三周的学习总结，如有大佬看到此篇，麻烦多多指教～
