图 ：显示各个社区价格分布的计数图
您可以从图中看出哪些区域的售价通常较高，哪些区域的售价通常较低。这使您能够确定社区的质量。此外，您可以看到该社区的平均售价显示出很大的差异。
现在，如果您想了解多年来的销售价格趋势，以及可能导致这些趋势的因素，可以参考图 。
线图显示销售价格随着 希腊手机号码数据 时间的推移而下降，这表明市场表现不佳。
此外，你会发现，如果房子的地下室面积过大，房子的价格往往会很低。这可能是因为它被认为是建造得不好。
您可以观察到，整体质量和状况与销售价格直接相关，正如之前预期的那样。
有趣的是， 年之前建造的房屋价格高于后来建造的房屋；这可能是因为这些房屋的历史重要性。
所有这些见解——只需一眼从情节中推断出来——否则很难基于数字或口头信息提取。
数据可视化
图 ：显示房价随各种因素变化趋势的线图
因子图
当多个响应变量和因子变量一起绘制时，生成的图称为因子图。任何类型的单变量或双变量图都可以用作底层图形的基础。假设您想提供一个社区住房建设的时间表，并展示住房风格随时间的变化。要以文本方式传达这一点，您必须提供详细的列表或表格以及描述。但是，在图 中，您可以在一个图中观察到所有信息以及其他见解。