一、基本图形类型

1.条形图：用来比较不同类别的数值大小，横轴表示类别，纵轴表示数值大小，条形的长度表示数值大小。

2.折线图：用来表示数据随着时间或其他变量的变化趋势，横轴表示时间或其他变量，纵轴表示数值大小，用线条连接各个数据点。

3.散点图：用来表示两个变量之间的相关性，横轴表示一个变量，纵轴表示另一个变量，每个数据点表示两个变量的取值。

4.饼图：用来表示一个总量中各部分的比例关系，圆形表示总量，扇形表示各部分的比例。

5.柱状图：与条形图类似，用来比较不同类别的数值大小，不同的是柱状图的条形是竖直的。

6.热力图：用来表示两个变量之间的相关性，用颜色来表示数据的大小和密度，颜色越深表示数据越大，颜色越浅表示数据越小。

二、高级图形类型

1.地图：用来表示地理信息和地理分布情况，可以使用不同的颜色、符号和大小来表示不同的地理区域和特征。

2.三维图：用来表示三个变量之间的关系，可以使用立体的效果来展示数据。

3.漏斗图：用来表示一个过程中各个阶段的转化率，漏斗的宽度表示各个阶段的数量，高度表示转化率。

4.树状图：用来表示一个层次结构，树状图的节点表示层次结构中的各个元素，节点的大小表示该元素的重要性或数量。

5.气泡图：用来表示三个变量之间的关系，横轴和纵轴表示两个变量，气泡的大小表示第三个变量。

三、数据可视化工具

1.Tableau：Tableau是一个功能强大的商业数据可视化和商业智能工具，可以帮助用户轻松地创建交互式数据可视化和仪表板。

2.Power BI：Power BI是一个微软开发的商业智能工具，可以帮助用户从多个数据源中获取数据，并通过交互式数据可视化的方式来展示数据。

3.QlikView：QlikView是一款商业智能软件，可以帮助用户通过数据分析来做出更好的决策，同时也提供了强大的数据可视化功能。

4.D3.js：D3.js是一个基于JavaScript的数据可视化库，可以帮助用户创建各种交互式和动态的数据可视化。

5.ggplot2：ggplot2是一个基于R语言的数据可视化库，可以帮助用户创建各种高质量的统计图表和图形。

6.Highcharts：Highcharts是一个基于JavaScript的数据可视化库，可以帮助用户创建各种图表和图形，并支持响应式设计和动态更新。

7.Plotly：Plotly是一个基于Python和JavaScript的数据可视化库，可以帮助用户创建交互式数据可视化，并支持在网页中嵌入这些可视化。

8.Flot：Flot是一个基于jQuery的数据可视化库，可以帮助用户创建各种图表和图形，并支持交互式和动态更新。

9.FusionCharts：FusionCharts是一个基于JavaScript的数据可视化库，可以帮助用户创建各种图表和图形。

10.Matplotlib：Matplotlib是一个基于Python的数据可视化库，可以帮助用户创建各种图表和图形。

这些工具和库都提供了各种自定义和扩展功能，可以帮助用户轻松地创建各种交互式和动态的数据可视化。选择适合自己的数据可视化工具可以帮助用户更好地理解和分析数据，并做出更好的数据决策。