PS怎么把照片实景修成二维的动画场景啊

我以为二维场景已过时了，现如今都三维场景了，动画场景与实拍人物结合，角色动画更显真实，实拍场景容易受到环境及设备的限制，动画场景可按照主观意愿设计，可以更好的表达主题。

常见的数据分析图表类型以及各自的使用场景。下面一起看一下吧。

材料/工具

数据图表

方法

柱状图。

适用场景：适用场合是二维数据集，用于比较一段时间内的数据变化。

优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。

劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

行政地图。

使用场景：适用于有空间位置的数据分析。

类型：气泡图、面积图2种类型。，

GIS地图。

使用场景：根据经纬度，可做区域、全国甚至全球地图。

类型：热力地图、轨迹地图、统计地图、气泡地图、点状地图等几种

旭日图。

适用场景：可以表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况，能便于细分溯源分析数据，真正了解数据的具体构成。

优势：分层看数据很直观，逐层下钻看数据。

漏斗图。

适用场景：适用于业务流程多的流程分析，显示各流程的转化率。

优势:网站分析中，通常用于分析转化率，不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率，能够直观地发现和说明问题所在。

劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。

饼图/环图。

适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。

优势：明确显示数据的比例情况，尤其合适渠道来源等场景。

劣势：肉眼对面积大小不敏感。

折线图。

适用场景: 适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。

优势：容易反应出数据变化的趋势。

延伸图表。

适用场景：不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。

类型：堆积条形图、百分比堆积条形图。

词云（标签云）。

适用场景：可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。

计量图。

适用场景：一般用来显示项目的完成进度，直观展示项目的进度情况。

桑基图。

适用场景：是一种特定类型的流程图，适用于用户流量等数据的可视化分析。如下图，表示网站不同时间阶段不同用户的活跃程度变化流程以及最终的累计情况，图中流线的粗细象征着用户数的多少，十分直观。

矩形树图。

适用场景：在矩形树图中，各个小矩形的面积表示每个子节点的大小，矩形面积越大，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。通过钻取情况，可以清晰地知道数据的全局层级结构和每个层级的详情。 

瀑布图。

适用场景：适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系，最终展示一个累计值。

优势：展示两个数据点之间的演变过程，还可以展示数据是如何累计的。

劣势：没有柱状图、条形图的使用场景多。

条形图。

适用场景：显示各个项目之间的比较情况。

优势：每个条都清晰表示数据，直观。

雷达图。

适用场景：适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序，数据点一般6个左右，太多的话辨别起来有困难。

优势：主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。

散点图。

适用场景：适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。

优势：对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是最佳图表类型。

劣势：在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。

对比条形图。

适用场景：在对多列数据进行对比时，而且数据标签比较长的话，一般会采用条形图做对比。

指标卡。

适用场景：很直观告诉看图者数据的最终结果，一般是昨天、上周等，还可以看不同时间维度的同环比情况。