4. 多维的
就像名称一样，多维数据可视化具有多个维度；这意味着在混合中总会有2个或更多变量来创建3D数据可视化。
由于存在许多并发的图层和数据集，这些类型的可视化往往是最生动或引人注目的视觉；另一个加“？”这些视觉效果可以将大量数据分解为关键要点。
多维数据可视化的示例包括：
5. 地理空间
地理空间或空间数据可视化与现实生活中的物理位置相关，将熟悉的地图覆盖有不同的数据点。
这些类型的数据可视化通常用于显示一段时间内的销售或收购，并且由于在政治活动中的使用或在跨国公司中的市场渗透率显示而最为知名。
地理空间数据可视化的示例包括：
数据和信息的呈现不只是选择任何数据可视化设计，而是要将数据与正确的信息可视化进行匹配，那么首先要回答5个关键问题：
- 我想了解我的数据集之间的什么关系？
- 我是否想了解数据的分布并寻找异常值？
- 我是要比较多个值还是要随时间分析单个值？
- 我是否有兴趣分析数据集中的趋势？
- 这种可视化是我总体数据故事的重要组成部分吗？
考虑到这些问题（以及想好你的答案之后），我们将深入研究11种最常见的图形类型，了解他们的使用方式，你就可以将它们灵活运用到数据可视化达到一个最好的效果，使你的数据故事栩栩如生。
1. 条形图
什么时候使用条形图可视化？
使用条形图的原因一般如下几种：
- 要比较同一类别中的两个或多个值；
- 想比较整个部分；
- 没有太多的小组（最好的小组少于10个）；
- 想了解多个相似数据集如何相互关联；
在以下情况下，请勿使用条形图：
- 要可视化的数据类型，只有一个是与之关联的；
- 想可视化展现连续性的数据；
条形图可视化的最佳做法：
如果使用条形图，请参考以下方式以达到最佳可视化效果：
- 始终使用一致的颜色和标签，以便你更加轻松地去识别数据之间的关系；
- 简化y轴标签的长度，并且不要忘记从0开始，这样就可以按顺序排列数据；
2. 折线图
像条形图一样，折线图有助于展现紧凑且精确的可视化数据，从而可以轻松快速地扫描信息以了解趋势；折线图用于显示相对于连续变量（最常见的时间或金钱）的结果数据，在此可视化中正确使用颜色是必要的，因为不同的彩色线条可以使用户更轻松地分析信息。
何时使用折线图可视化？
使用折线图的情况如下：
- 想了解数据的趋势，模式和波动；
- 想将具有多个序列的不同但相关的数据集进行比较；
- 想做出超出数据的预测；
以下情况，请勿使用折线图：
想展示数据的深入视图。
折线图可视化的最佳做法：
如果使用折线图，请参考以下方式以达到最佳可视化效果：
- 除了为要比较的每个类别使用不同的颜色外，还要确保使用实线来使折线图清晰明了；
- 为避免混淆，在一个折线图中尽量不要比较四个以上的类别；
3. 散点图
