热图
简介
热图 (Heatmap) 通过色彩变化来显示数据。当应用在表格时，热图适合用来交叉检查多变量的数据，方法是把变量放置于行和列中，再将表格内的不同单元格进行着色。热图适用于显示多个变量之间的差异；显示当中任何模式；显示是否有彼此相似的变量；以及检测彼此之间是否存在任何相关性。
通常所有水平行都同属一个类别（在左侧或右侧显示的标签）；而所有垂直列将被分配为另一类别（在顶部或底部显示的标签）。每行或每列会再被分成子类别，全都以矩阵形式相互匹配。表格中的单元格内有不同颜色编码的分类数据，或是基于颜色标度的数字数据。单元格内的数据是基于相连行和列中两个变量之间的关系。
我们需要图解来帮助阅读热图。分类数据采用不同颜色编码表示，而数字数据则需要一个颜色标度（从一种颜色转到另一种颜色）来帮忙表示高低值之间的差异。我们可以使用一系列的纯色来表示多个范围的数值（0-10、11-20、21-30等），或者可以将两种或多种颜色混合在一起，使用渐变标度来表示单一范围（例如 0 - 100）。
由于热图依赖颜色来表达数值，它比较适合用来显示广泛数值数据，因为要准确地指出色调之间的差异始终有难度，也较难从中提取特定数据点（除非在单元格中加入原始数据）。
如果将其中一行/列设为时间间隔，热图也可用于显示数据随时间的变化。其中一个例子就是使用热图来比较全年多个城市的温度变化，看看最热或最冷的地方在哪儿：我们可以把要比较的城市在水平行中列出，而垂直列则是月份，然后在单元格内填上温度值。
热图
解剖图
不等宽柱状图
简介
也称为「马赛克图」。
不等宽柱状图 (Marimekko Chart) 显示分类数据中一对变量之间的关系，原理类似双向的 100% 堆叠式条形图，但其中所有条形在数值/标尺轴上具有相等长度，并会被划分成段。只有在不等宽柱状图中，两轴才会同时成为具有刻度的变量，这决定了每个分段的宽度和高度。我们可以通过这两个变量来检测类别与其子类别之间的关系。
不等宽柱状图的主要缺点在于难以阅读，特别是当含有大量分段的时候。此外，我们也很难准确地对每个分段进行比较，因为它们并非沿着共同基线排列在一起。因此，不等宽柱状图较为适合提供数据概览。
不等宽柱状图
解剖图
