类别数据可视化是一种将分类数据（如性别、年龄、职业等）以图形的方式呈现的技术，使得非专业人士也能理解这些数据。以下是一些常用的类别数据可视化的基本图形：
1. 柱状图：柱状图是一种常见的数据可视化方式，它通过柱子的长短来表示每个类别的数据大小。这种图形可以清晰地显示各个类别之间的比例关系。例如，在展示不同年龄段的人口数量时，柱状图可以帮助我们直观地看出哪个年龄段的人数最多。
2. 饼图：饼图是一种展示类别数据中各部分所占比例的图形。它通过圆形或扇形的面积来表示每个类别的数据大小。这种图形可以让我们一眼看出各个类别所占的比例关系。例如，在展示不同地区人口分布时，饼图可以帮助我们直观地看出哪个地区的人口最多。
3. 条形图：条形图是一种将多个类别的数据用一条线段表示的图形。这种图形可以清晰地显示各个类别之间的对比关系。例如，在展示不同年份的收入水平时，条形图可以帮助我们直观地看出哪些年份的收入最高。
4. 热力图：热力图是一种通过颜色的深浅来表示类别数据的图形。它可以根据某个变量的值来调整颜色，从而反映出该变量在不同类别中的分布情况。例如，在展示不同城市的空气质量指数时，热力图可以帮助我们直观地看出哪个城市的空气质量最好。
5. 箱线图：箱线图是一种展示类别数据中各数值分布情况的图形。它通过折线表示数据的中位数，以及四分位数和异常值，从而反映出数据的分布特征。例如，在展示不同年龄段的身高数据时，箱线图可以帮助我们直观地看出哪个年龄段的身高最高。
6. 散点图：散点图是一种将两个变量的数据用一个坐标系中的点来表示的图形。它可以通过观察散点的位置和分布来分析两个变量之间的关系。例如，在展示不同年龄段的体重与身高的关系时，散点图可以帮助我们直观地看出这两个变量是否存在明显的相关性。
7. 树状图：树状图是一种通过分支结构来表示类别数据的图形。它可以通过观察树的形状和分支的数量来分析数据的层次结构和规模。例如，在展示不同公司的组织结构时，树状图可以帮助我们直观地看出公司各部门之间的层级关系。
8. 直方图：直方图是一种展示类别数据中各数值分布情况的图形。它通过矩形的高度来表示每个类别的数据大小，并通过柱子的长度来表示数据的分布范围。例如，在展示不同年龄段的身高数据时，直方图可以帮助我们直观地看出哪个年龄段的身高分布范围最广。
9. 雷达图：雷达图是一种通过角度来表示类别数据的图形。它通过三个轴分别表示三个不同的变量，并通过每个轴上的刻度来表示每个变量的值。这种图形可以同时展示多个变量之间的关系，并且可以快速地比较不同变量之间的相对大小。例如，在展示不同产品的销售额时，雷达图可以帮助我们直观地看出哪个产品的销售额最高。
10. 堆叠条形图：堆叠条形图是一种将多个类别的数据用一条线段表示的图形，并可以通过堆叠的方式展示各个类别的数据大小。这种图形可以清晰地显示各个类别之间的对比关系，并且可以直观地看出各个类别之间的占比变化。例如，在展示不同年龄段的人口分布时，堆叠条形图可以帮助我们直观地看出各个年龄段的人口占比变化。
