这里说的数据之间的关系指的是数据点之间的关系，而不是通常的数据表之间的关系，数据点的关系既简单又复杂，但是对于数据可视化来说，却是不可或缺的一部分信息。
发现并正确描述数据之间的关系，可以说是一个真正的商业技能，这取决于你对数据和业务的理解程度，但是这个过程也并非无迹可寻，我们通常也可以把数据之间的关系分为以下七类：
1）简单对比
顾名思义，对分类的量化数据进行简单的对比，从而更直观的了解两者的量化对比情况，通常用来发现问题。比如：不同品类的产品销售额；
2）时间序列
显示同一维度下数值随时间的变化，通常可以帮助人们发现趋势，进行预测。比如：随时间变化的销售额统计曲线；
3）相关性
同一维度下两个数值的变化关系对比，从而发现正相关性或负相关性，以了解数据的相关情况，通常用于因果关系的发现。比如：同样教育程度下，收入和失业率分布；
4）分级排序
两个以上的数值互相之间的关系，通常用于排序分级，从而查看顺序和数量。比如：各省的销售收入排名；
5）偏差性
通过观察数据点之间的关系，发现一些特殊的，与普通数据有明显不同的情况，用于观察数据偏离度。比如：突发事件对产品销售量的影响；
6）分布情况
描述数据围绕核心数值的一个分布情况，用于观察数据的分布方式和情况。比如：篮球队员的身高分布情况；
7）局部与整体
用于对比部分数据和整体的关系。比如：小学生在“王者农药”玩家群里面的分布比例。
了解数据类型和数据之间的关系后，就可以针对数据选择合适的图表，进行相应的数据可视化。当然正确地使用图表进行数据含义表达后，还需要进行视觉效果上的美化，以及合理的展示分享过程，才能更好地将数据的价值发挥出来。而DataFocus只要搜索了关键词，便能智能适配相应的图表，并且秒出不需要美工的可视化效果，也可以根据个人喜好自定义颜色等参数。
