時序資料，是指任何随着時間而變化的資料，如一天中氣溫随時間的變化。
要進行時序資料的可視化，我們首先需要了解「時間」所具有的特征：
- 有序性：時間都是有序的，事件之間有先後順序。
- 周期性：許多自然或商業現象都具有循環規律，如季節等周期性的循環。
- 結構性：時間的尺度可以按照年、季度、月、日、小時、分鐘、秒等去切割。
「時間資料」按是否連續可分為：
離散型時間
和
連續型時間
兩類，時間類型的差異決定了圖表的表現形式也不同。
1、根據單個名額檢視項目的變化情況，并可視化此差異的順序和數量，那麼發散條是一個很好的工具。它有助于快速區分資料中組的性能，并且非常直覺，并且可以立即傳達這一點
2、直方圖顯示給定變量的頻率分布。下面的表示基于分類變量對頻率條進行分組，進而更好地了解連續變量和串聯變量。
連續時間：連續時間資料的可視化和離散時間資料的可視化相似。因為就算資料是連續的，我們采集的資料大部分還是離散且有限的。
連續型資料和離散型資料，在資料結構上并沒有差别，差別在于它們所反映的真實世界的資料是否是不斷變化的。如一天當中的氣溫變化，就是連續型資料，因為你在一天中的任何時候都可以進行測量，且氣溫在不同時刻是變化的。
時間序列圖用于顯示給定度量随時間變化的方式。在這裡，您可以看到1949年至1969年間航空客運量的變化情況。
比例資料，通常是按照類别、子類别、群體進行的劃分。對于比例型資料，我們進行可視化的目的，是為了尋找整體中的最大值、最小值、整體的構成分布、以及各部分之間的相對關系。
餅圖是顯示群組成的經典方式。然而，現在通常不建議使用它，因為餡餅部分的面積有時會變得誤導。是以，如果您要使用餅圖，強烈建議明确記下餅圖每個部分的百分比或數字。
樹形圖類似于餅圖，它可以更好地完成工作，而不會誤導每個組的貢獻