数据可视化的持平模式有哪些，数据可视化的常见模式有哪些？

数据可视化的持平模式和常见模式是两个不同的概念。持平模式是指数据可视化在处理、展示和分析数据时所采用的基本方法和技术，而常见模式则是指在特定领域或行业中广泛使用的数据可视化工具和方法。

1. 持平模式：

（1）层次化模型：通过将数据分层展示，使用户能够清晰地理解数据的结构和关系。例如，在时间序列数据中，可以使用时间线来表示每个时间段的数据变化，从而帮助用户更好地理解数据趋势。

（2）分类模型：将数据分为不同的类别，并通过颜色或其他视觉元素来区分它们。这种模型常用于分类数据集，如销售数据、客户群体等。

（3）聚类模型：根据数据的内在特征将相似的数据点聚集在一起。这种方法可以帮助用户发现数据中的隐藏模式和关联，例如在社交网络分析中，可以根据用户的兴趣和行为将他们归类为不同的群体。

（4）网络模型：通过图形化的方式展示数据之间的关系，如节点之间的连接和权重。这种模型常用于描述复杂的网络结构，如互联网、交通网络等。

（5）交互式模型：允许用户与数据进行实时交互，例如点击某个数据点可以查看更多相关信息或进行操作。这种模型可以提高用户的参与度和学习效果。

2. 常见模式：

（1）柱状图：用于展示不同类别或分组的数据值，通过柱子的高度来表示数据的大小。这种图表适用于比较多个类别之间的数值大小。

（2）折线图：通过折线的上升或下降来表示数据的变化趋势，常用于展示时间序列数据。这种图表可以帮助用户观察数据随时间的变化情况。

（3）饼图：通过圆形的面积占比来表示各个类别或分组的数据比例，适合展示比例数据。这种图表可以直观地显示各部分所占的比例。

（4）散点图：通过两个变量的坐标点来表示数据的关系，常用于探索变量之间的相关性。这种图表可以帮助用户了解两个变量之间是否存在某种线性关系。

（5）热力图：通过颜色的深浅来表示数据的大小，常用于展示分类数据或多维度数据的密度分布。这种图表可以帮助用户快速识别数据中的重要区域。

总之，数据可视化的持平模式和常见模式都是为了更好地展示和分析数据，但它们的侧重点和应用场景有所不同。在实际应用中，可以根据具体的需求选择合适的数据可视化方法。