数据可视化是一种将数据转换成图形或图像，以帮助人们理解和解释数据的技术和过程。它广泛应用于商业、科学、教育和医疗等领域。
EXCEL图表是数据可视化的一种常见形式，但它并不是唯一的形式。除了EXCEL图表，还有其他几种常见的数据可视化形式：
1. 条形图（Bar Chart）：条形图是一种常用的数据可视化形式，用于比较不同类别的数据。它通过垂直堆叠的柱子来表示每个类别的数据，柱子的高度表示该类别的数据值。条形图可以清晰地展示各个类别之间的差异和比例关系。
2. 折线图（Line Chart）：折线图是一种连续的、线性的数据可视化形式，用于显示数据随时间的变化趋势。折线图通常由一系列连接的线段组成，线段的长度表示数据值的大小。折线图可以清楚地展示数据随时间的变化趋势，以及各个时间点的数据值。
3. 饼图（Pie Chart）：饼图是一种圆形的、扇形的数据可视化形式，用于显示各个类别在总体中所占的比例。饼图通常由一个中心的主体和几个围绕主体的扇形部分组成，主体的大小表示总体的大小，扇形部分的大小表示各个类别在总体中所占的比例。饼图可以直观地展示各个类别在总体中所占的比例，以及各个类别之间的相对大小关系。
4. 散点图（Scatter Plot）：散点图是一种二维的、点的数据集可视化形式，用于显示两个变量之间的关系。散点图通常由一个横轴和一个纵轴组成，横轴表示一个变量的值，纵轴表示另一个变量的值。散点图可以清楚地展示两个变量之间的线性关系，以及各个点的位置和大小。
5. 热力图（Heatmap）：热力图是一种二维的、颜色的数据集可视化形式，用于显示多个变量之间的关系。热力图通常由一个矩阵组成，矩阵中的单元格表示一个变量的值，单元格的颜色表示该值的大小。热力图可以清楚地展示多个变量之间的关系，以及各个单元格的颜色和大小。
6. 树状图（Tree Map）：树状图是一种三维的、层次化的数据可视化形式，用于显示多个变量之间的关系。树状图通常由一个主节点和一个或多个子节点组成，子节点的大小表示该节点的值的大小。树状图可以清楚地展示多个变量之间的关系，以及各个节点的大小和层次结构。
7. 地图（Map）：地图是一种二维的、地理信息的数据可视化形式，用于显示地理位置和相关数据。地图通常由一个地图背景和一个或多个图层组成，图层上的信息表示地理位置和相关数据。地图可以清楚地展示地理位置和相关数据的关系，以及各个图层的信息。
8. 仪表盘（Dashboard）：仪表盘是一种多维度的、交互式的数据可视化形式，用于展示多个指标和数据。仪表盘通常由一个仪表盘背景和一个或多个面板组成，面板上的信息表示各个指标的值。仪表盘可以清楚地展示多个指标之间的关系，以及各个面板的信息。
总之，数据可视化的形式有很多种，每种形式都有其独特的特点和应用场景。选择合适的数据可视化形式需要根据具体的数据类型、目标和受众等因素进行综合考虑。
