1.柱状图（Bar chart）

柱状图是最流行的数据可视化方法之一。柱状图将数据组织成矩形条，便于比较相关数据集。你可以在以下情况下使用柱状图：比较同一类别中的两个或多个值；让用户了解多个相似的数据集是如何相互关联的。

2.折线图（Line chart）

折线图是用连续的折线连接不同时间或数值的数据点，通常用于通过以简洁准确的图表线格式可视化数据来帮助用户扫描信息和了解趋势。你可以在以下情况下使用折线图：让用户了解数据的趋势、模式和波动；允许用户比较不同的数据集但与多个系列相关。

3.散点图（Scatter plot）

散点图是一种二维数据可视化，它使用点来表示为两个不同变量获得的值——一个沿 x 轴绘制，另一个沿 y 轴绘制。你可以在以下情况下使用散点图：构建交互式报告；显示紧凑的数据可视化。

4.饼图（Pie chart）

饼图是一个圆形图，它被分成多个段（即饼片）。这些片段代表每个类别对显示整体部分的贡献。你可以在以下情况下使用饼图：计算出某物的构成；快速扫描指标。

5.热力图（Heatmap）

热力图主要通过色彩变化来显示数据。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。你可以在以下条件下使用热力图：对实验数据进行质制和差异数据的展现，如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；展示重点研究对象的表达量数据差异变化情况。

6.树状图（Tree diagram）

树状图提供数据的分层视图，并可轻松发现模式，例如商店最畅销的项。树分支表示为矩形，每个子分支显示为更小的矩形。树状图按颜色和距离显示类别，可以轻松显示其他图表类型很难显示的大量数据。

7.地图（Map）

要显示有关地理数据分布的信息，使用地图是一个非常合适的选择。你可以在以下情况下使用地图：显示涉及特定位置的客户数据；让你的客户查看他们附近的数据点；显示客户数据的清晰地理分布。

8.雷达图（Radar chart）

雷达图是一种显示多变量数据的图形方法。通常从同一中心点开始等角度间隔地射出三个以上的轴，每个轴代表一个定量变量，各轴上的点依次连接成线或几何图形。雷达图可以用来在变量间进行对比，或者查看变量中有没有异常值。 另外，多幅雷达图之间或者雷达图的多层数据线之间，还可以进行总体数值情况的对比。

以上是常见的数据可视化类型，根据具体的数据类型和分析需求，可以选择合适的可视化类型来展示数据信息。