数据可视化是数据科学中至关重要的一环，散点图、条形图、线图、箱线图和热图等常见图表广泛应用于数据分析和呈现。尽管它们很简单并且几乎每个人都知道，但它们并不是涵盖所有可能场景的正确选择。本文中，笔者为大家总结了这些热门图表的几种替代方案：
尺寸编码热图(Size-encoded heatmaps)
Size-encoded heatmaps使用图形元素的大小表示数据的值，采用方块或圆形等图形元素的大小直观展示数据的绝对数值大小，尺寸越大表示数值越高。「在传统热图的数值精确映射方面存在挑战时，尺寸编码热图则是一种有效的替代方案。」 并且，由下图可以看出，Size-encoded heatmaps使得热图更为清晰，许多接近零的值将立即缩小。
瀑布图(Waterfall charts)
瀑布图（Waterfall charts）是一种用于可视化价值随时间变化的图表工具。相较于线图或条形图，瀑布图能更好地描述数据的滚动差异，尤其适用于展示增量变化的规模和方向。
在瀑布图中，起始值和最终值由第一个和最后一个柱状图表示。通过图表中的连续变化，可以直观地观察到不同阶段的贡献和变化。此外，连续的更改会自动进行颜色编码，使它们更易于解释。这样的设计使得瀑布图成为了一种直观且清晰地呈现数据变化的工具，尤其适用于呈现价值随时间的变化，以及各个阶段对最终结果的影响。
凹凸图(Bump charts)
凹凸图（Bump charts）是一种用于可视化不同项目随时间排名变化的图表类型。当需要呈现多个类别随时间的排名变化时，使用条形图可能会导致图表混乱。在这种情况下，凹凸图能够提供更清晰的可视化效果。
凹凸图通过将项目的排名以线的形式呈现，每条线代表一个项目随时间的排名变化。这种排名变化的可视化方式可以帮助观察者更直观地理解不同项目之间的排名变化情况。相较于条形图，凹凸图在凸显排名变化方面更为清晰，减少了图表混乱的可能性。
雨云图（Raincloud Plots）
雨云图（Raincloud Plots）是一种将箱线图、带状图和核密度估计（KDE）图结合在一起的数据可视化工具。它为展示数据分布提供了一种简洁而全面的方式，并旨在解决使用传统箱线图和直方图时可能出现的误导性问题。
使用雨云图，可以：
- 合并多个图以避免错误或误导性结论；
- 减少混乱并提高清晰度；
- 改善组间比较；
- 通过单个绘图捕获数据的不同方面。
Hexbin和密度图
Hexbin图和密度图是用于可视化大量数据点的替代方案，特别适用于当散点图的数据点过于密集时难以解释的情况。
Hexbin图将图表区域划分为六边形区域，并根据每个区域中数据点的数量为其分配一个颜色强度。这种方式能够更清晰地展示数据点的密度和分布情况，避免了数据点过于密集时的视觉混乱。
而密度图则通过连接相等密度的点来创建轮廓，用等高线描绘了二维空间中数据点的分布情况。这种表现方式能够更直观地展示数据的分布情况，帮助观察者更好地理解数据点的密度和分布规律。
气泡图和点图(Bubble charts and Dot plots)
气泡图和点图是用于替代条形图的有效可视化工具，特别适用于在大量类别情况下展示数据时避免图表混乱的情况。
气泡图是一种类似于散点图的图表，但具有一个分类轴和一个连续轴。通过使用气泡的大小来表示数据的值，气泡图可以更直观地展示数据随时间的变化。
点图则是另一种替代条形图的方法，它强调了我们主要关心表示总价值的各个端点，同时消除了几乎没有用处的长条。这两种图表都有效地解决了当条形图包含太多条形时，观察者难以关注到单个条形的长度的问题。
