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{html}<div style="border-bottom: 0.5px solid #dfe1e5;color:#2D5C8C;padding-bottom: 0.5px;font-size: 24px; height: 5px;"> </div>{html} |
树图，又称矩形树图，是一种有效的实现层级结构可视化的关系型图表结构。
在树图中，各个小矩形的面积表示每个子节点的大小，面积越大，表示子节点在父节点中的占比越大，整个矩形的面积之和表示整个父节点。右键点击矩形块可下钻到子分支，每个子分支的矩形又按照相应节点的子节点进行分割。
通过树图及其钻取情况，我们可以很清晰地知道数据的全局层级结构和每个层级的详情。
下图是一个树图，它通过各矩形的面积大小和颜色深浅显示了不同发货省份的销售数量大小，下钻到发货城市，可以查看到不同发货城市在所属发货省份中的占比情况。从图中矩形的大小可以看出：直辖市天津市的销售数量最大。树图是以树结构的方式组织展现各级分类及指标的一类图形，它是利用包含关系表达层次化数据的可视化方法。
树图既可以组织存在父子结构的项目，亦可以组织无父子关系的项目。下图中图1树图是基于父子关系结构字段构建，图2是基于非父子关结构字段构建，其中非父子关系结构构建树图时是按照字段从左至右的包含关系构建，要求必须定义指标轴（Y轴）。
| 类型 | 图例 |
|---|---|
| 基于父子关系结构字段构建。 |  |
基于非父子关结构字段构建。 其中非父子关系结构构建树图时是按照字段从左至右的包含关系构建，要求必须定义指标轴（Y轴）。 |  |
Title_font_1 Name 树图的特点说明如下：
优势：
1) 可以清晰地显示树状层级结构，在展示横跨多个层级的数据信息时非常方便，从图表中可以直观地看到每一层的每一项占父类别和整体类别的比例。
2) 相比起传统的树形结构图，矩形树图能更有效利用空间，并且拥有展示占比的功能。 可以清晰地显示树状层级结构，在展示横跨多个层级的数据信息时非常方便。
劣势：以面积表示大小，当数值相近时人眼难以辨别。 无法显示占比功能。
数据要求：有权重和层级关系的树形数据，分类数据大于5个分类。 有层级关系的数据。
适用场景： 树图能够直观体现同级之间的比较，比较适用于占比和关联类的需求。例如统计全国每个省份每个城市每个县区的人口占比分布等多层级分析。 树图能够直观体现同级之间的比较，比较适用于关联类的需求。
不适用场景：没有权重关系，不需要数值大小对比的数据，没有层级关系的数据。
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没有层级关系的数据。
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{html}<div style="border-bottom: 0.5px solid #dfe1e5;color:#2D5C8C;padding-bottom: 0.5px;font-size: 24px; height: 5px;"> </div>{html} |
业务情景描述：展示发货区域和下一层级发货城市的销售数量。
数据结构
业务情景的数据来源如下：
我们的基础数据以明细表的形式存储。
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