统计数据显示
统计学第2章 统计数据的搜集、整理和显示
第二节 数据整理
三、统计指标
（二）统计指标的分类
1. 数量（总量）指标
作用：反映现象的总规模、总水平或工作总量 以绝对数表示（国内生产总值、人口总数、工资总额等） 分类 总体单位数、总体标志总量 时期指标、时点指标 实物指标、价值指标和劳动量指标
第二节 数据整理
三、统计指标
搜集数据的两条途径：统计调查 + 实验 统计调查 —— 调查数据；实验 —— 实验数据 1. 确定调查目的 2. 确定调查对象和调查单位 3. 确定调查项目 4. 调查表格和问卷设计（一览表、单一表，要求简明扼要） 5. 确定调查时间（调查时间、调查期限） 6. 确定调查的组织实施计划
（三）统计调查的方案设计
上限不在内
等距分组与异距分组
等距分组
各组的标志值变动都限于相同的范围 优点：便于计算、绘制统计图 适用场合
异距分组
第一，标志值分布很不均匀的场合 第二，标志值相等的量具有不同意义的场合 第三，标志值按一定比例发展变化的场合
品质分组 单项式分组 间断组距式分组 数量分组 组限 连续组距式分组 组距式分组 等距式分组
6组：530 530 530 540 620 620 620 620 720 720 7组：720 720 630 630 630 630 620 620 620 620
8组：650 650 650 650 650 650 650 650 650 650
提问：从上述资料中，同学们能否直接看出该车间总的生产完成
类型分组
“日产量”分组
500以下 500 500以上 合计
统计数据图表：分析统计数据图表
统计数据图表：分析统计数据图表统计数据图表是一种直观展示数据和信息的方式，通过图表可以清晰地显示出数据之间的关系和趋势。
在各类研究和报告中，统计数据图表被广泛运用，其重要性不可忽视。
本文将针对统计数据图表进行分析，探讨图表的种类、用途以及分析图表的方法。
一、常见的统计数据图表在研究和报告中，常见的统计数据图表有折线图、柱状图、饼图、散点图等。
不同的图表形式适用于不同类型的数据和信息展示。
折线图是一种通过连接数据点形成线条的图表，适用于展示数据随时间的变化趋势。
柱状图以矩形的高度来表示数据的大小，适用于比较不同类别或不同时间的数据。
饼图以扇形的面积来表示数据占比，适用于展示各类别数据的相对比例。
散点图通过绘制数据点的坐标来表示两个变量之间的关系。
二、图表的用途统计数据图表的用途广泛，可以突出数据的特征和趋势，帮助读者快速了解数据背后的含义。
图表不仅能够准确地传达数据的信息，还使得读者更容易理解和记忆数据。
首先，图表可用于对比不同数据。
通过柱状图，我们可以直观地比较不同类别或时间点的数据差异。
例如，在销售报告中，柱状图可以清晰地显示出各个产品的销售额。
其次，图表可用于展示数据的变化趋势。
折线图可以直观地揭示出数据随时间的增长或下降趋势，在经济分析和市场研究中具有广泛的应用。
此外，图表还可以用于显示数据的构成比例。
饼图可以清晰地展示出各项数据在整体中的比重，帮助读者更好地理解数据的组成。
三、分析图表的方法分析图表需要深入理解图表所呈现的数据和信息，关注数据之间的关系和变化。
以下是一些分析图表的方法和技巧：1. 查看图表标题和标签：图表标题通常会提供对图表主题的概括，图表的标签可以帮助读者解读图表所代表的数据和含义。
2. 比较数据大小和趋势：对于柱状图和折线图，比较数据之间的大小和趋势是分析图表的重要环节。
注意观察不同类别或时间点的数据差异和变化趋势。
3. 注意数据的比例和比重：对于饼图和堆叠柱状图等展示比例的图表，注意观察不同部分数据的占比和差异，帮助读者了解数据的构成。
统计数据显示
参考资料
统
• 1.曾五一、肖红叶，《统计学导论》第二版， 科学出版社，2012。
• 2. 理查德.P.鲁尼恩等，王星译，《行为统计
计
学基础》第一版，中国人民大学出版社，
2007。
学 • 3.杰拉德.凯勒等，李君、冯丽君译，《统计
学：在经济和管理中的应用》第一版，中国人
民大学出版社，2012。
3
104
4
51
学
5
30
6
19
比率（％） （频率）
3.2 14.2 42.1 20.6 12.1 7.7
合计
247
100
3.统计表分类
–按主词的结构分类，根据主词是否分组和
统
分组的程度，分为简单表、分组表和复合表。
–按宾词设计分类，可分为宾词简单排列、
计
分组平行排列和分组层叠排列等三种。
4.统计表设计
频率%
计
8 6
15 10
4
学
2
5
0
0
105--110 110--115 115--120 120--125 125--130 130--135 135--140
加工零件数
• 4.折线图
• 以线段的起伏表示数量分布的特征
统 • 可以用直方图的中点即组中值连接而成
• 也可以用EXCEL中图表命令画图
计
计 • 数值可以是绝对数如频数，也可以是相对数如
频率。
学 • 条形或柱形之间可以有空隙，也可以无空隙。
• 可以用EXCEL中图表命令画图
统 计 学
统 计 学
统
300
250
200
计 150
100
中级经济师基础---第二十一章-统计数据的整理与显示
第二十一章统计数据的整理与显示第一节、品质数据的整理与显示本节学习要求：本节具体内容：一、分类数据的整理与显示（一)频数与频数分布1、频数的含义：频数也称次数,是落在各类别中的数据个数.2、频数分布（次数分布)：各个类别及其相应的频数全部列出来就是频数分布或称次数分布。
3、频数分布表:频数分布用表格的形式表现出来就是频数分布表.4、分类数据进行整理时常用的指标如下：（1）比例：是指在一个总体当中，各个部分的数量占总体数量的比重，通常反映整体的构成或者整体结构.各部分比例之和等于1。
【例题1—-课后题第4题】比例是一个总体中各个部分的数量占总体数量的比重，各部分的比例之和（)A。
大于1 B.小于1 C。
等于1 D.等于100（2)百分比：将比例乘以100就是百分比或百分数。
当分子的数值很小而分母的数值很大时,也可以用千分数来表示比例。
如人口的出生率、死亡率、自然增长率等（3)比率：各不同类别的数量的比值，可以是一个总体中各不同部分的数量对比。
由于比率不是总体中部分与整体之间的对比关系，因而比值可能大于1.为方便起见，比率可以不用1作为基数，而用100或其他便于理解的数作为基数。
比如：人口的性别比就用每100名女性人口所对应的男性人口来表示。
【例题2：2004年单选题】根据第5次人口全国普查的结果，我国男性占总人口的51.63％，女性占总人口的48.37％，那么人口的性别比例应该为（)。
A。
100：106.74 B。
93。
67：100C。
106。
74:100 D。
100：93.67在经济和社会问题的研究中，经常使用比率.比如经济学中的积累和消费之比；国内生产总值中第一、二、三产业产值之比等。
比率也可以是同一现象在不同时间或空间上的数量之比.如：某年的国内生产总值与上年的国内生产总值进行对比，得出经济增长率；一个地区的国内生产总值同另一地区的国内生产总值进行对比，反映两个地区的经济发展水平差异。
【例题3：2007年单选题】计算我国国内生产总值中的第一、二、三产业产值之比,是采用了计算（）的数据整理方法。
数据统计报告
数据统计报告数据统计报告根据对一段时间内的数据进行了详细的分析和统计，我们得出了以下结论：1. 人口统计：在这段时间内，我们调查了某个地区的人口情况。
根据数据统计，该地区的总人口为100,000人。
其中男性人口为49,000人，女性人口为51,000人。
年龄分布方面，18岁以下的人口占总人口的30%；19-35岁的人口占总人口的40%；36-50岁的人口占总人口的20%；50岁以上的人口占总人口的10%。
2. 教育统计：调查显示，在该地区的总人口中，有85%接受过高中以上的教育。
其中，大学本科及以上学历的人口占总人口的30%；高中及职业学校的人口占总人口的40%；初中及以下学历的人口占总人口的15%。
此外，据调查发现，整个地区的教育程度总体较高，人均受教育年限为12年。
3. 就业情况：在调查的人口中，有60%的人口已参加工作，40%的人口尚未参加工作。
其中，男性参加工作的比例为70%，女性参加工作的比例为50%。
就业行业分布方面，调查显示，该地区的人口主要从事服务行业(35%)、制造行业(30%)、销售行业(20%)和农业行业(15%)。
4. 收入统计：调查显示，该地区的人均年收入为30,000美元。
根据收入分布统计，收入在10,000美元以下的人口占总人口的20%；10,000-20,000美元的人口占总人口的30%；20,000-30,000美元的人口占总人口的25%；30,000美元以上的人口占总人口的25%。
5. 健康统计：通过调查发现，在该地区的总人口中，有90%的人口自认为健康良好；10%的人口认为自身有慢性疾病或其他健康问题。
同时，根据医院数据统计，常见的疾病包括感冒和流感、高血压和糖尿病等。
6. 犯罪统计：在该地区的总人口中，调查数据显示，犯罪率为每千人中有5人涉及犯罪活动。
其中，财产犯罪占总犯罪数量的50%；暴力犯罪占总犯罪数量的30%；其他类型的犯罪占总犯罪数量的20%。
此外，据警方统计，最常见的犯罪行为是盗窃和抢劫。
初级经济师基础统计数据的整理与显示知识点
统计数据的整理与显示本章知识点【知识点一】质量数据的整理与显示★★★【知识点二】数值型数据的整理与显示★★★【知识点三】统计表★【知识点一】质量数据的整理与显示不一样种类的数据，采纳的办理方式是不一样的。
【总结】合用于初级数据的方法必定合用于高级数据，合用于高级数据的方法不必定合用于初级数据。
（一）分类数据的整理与显示1.频数与频数散布（1）频数（次数）：是落在各种型中的数据个数。
（2）频数散布（次数散布）：把各个类型及其相应的频数所有列出来。
（3）频数散布表：将频数散布用表格的形式表现出来。
分类数据整理经常用的指标是一个整体中各个部分的数目占整体数目的比重，往常用于反应整体比率的构成或构造。
各部分的比率之和等于 1将比率乘以 100 就是百分比或百分数，用%表示。
是一个更加标准化百分比的数值，好多相对数都用百分比表示是各不一样类其余数目的比值，能够是一个整体中各不一样部分的数目对照率比。
如经济学中积累与花费之比、国内生产总值中第一、二、三家产产值之比。
比率的值可能大于 1【总结】比率 VS比率：比率是部分比整体；比率是部分比部分。
【比如】一个班60 个人，男生 20 个，女生 40 个。
男生的比率 20／ 60，女生的比率 40／60。
男生的百分比 33.33%，女生的百分比66.67%。
男生女生的比率20：40。
【注意】人口的性别比就用每100 名女性人口所对应的男性人口来表示，如性别比为105： 100。
2.分类数据的图示条形图圆形图是用宽度同样的条形的也称饼图，是用圆形及圆内扇形的面积来表示定义高度或长短来表示数据数值大小的图形改动的图形在表示定类数据的散布时，用条形图的高度来主要用于表示整体中各构成部分所占的比率，作用表示各种型数据的频数对于研究构造性问题十分实用或频次各种型能够放在纵轴，整体中各部分所占的百分比用圆内的各个扇绘制称为条形图；也能够放形面积表示，扇形的中心角度是按各部分百分在横轴，称为柱形图比占 360°的相应比率确立的（二）次序数据的整理与显示方法1.积累频数和积累频次从类型次序的开始一方向类型次序的最后一方累加频向上积累数（数值型数据则是从变量值小的一方向变量值大的一方累加频数）积累频数从类型次序的最后一方向类型次序的开始一方累加频向下积累数（数值型数据则是从变量值大的一方向变量值小的一方累加频数）就是将各种其余百分比逐级累加起来，也有向上积累和向下积累两积累频次种方法某国有公司工人薪资状况薪资等工人数（人）百分向上积累向下积累级比工人数（人）百分比（ %）工人数（人）百分比（ %）（%）一级100 100 530二级125 225 430三级105 330 305四级80 410 200五级50 460 120六级35 495 70七级25 520 35八级10 530 10共计530 ————2.次序数据的图示——积累频数散布图【例题·多项选择题】（ 2017 年） 2016 年年终，全国共有基层医疗卫活力构93.1 万个，其中乡镇卫生院 3.7 万个，社区卫生服务中心（站） 3.5 万个，门诊部（所） 21.7 万个，村卫生室 64.2 万个。
李金昌《统计学》(最新版)精品课件第二章 统计数据的搜集、整理和显示
Statistics 统计调查方式：
1、普查
普查是根据特定的统计研究目的而专门组织的一 次性的全面调查，用以收集所研究现象总体的全面资 料（即总体中的所有个体都是观测单位）。 普查的组织方式一般有两种：一是建立专门的普 查机构，配备一定数量的普查人员，对观测单位直接 进行登记。如我国历次的人口普查等。二是利用观测 单位的原始记录和核算资料，颁发调查表，由观测单 位按要求填报。如物资库存普查等。
Statistics
2、抽样调查 抽样调查是一种非全面调查，就是从总体中抽取样 本，以样本推断总体。根据抽取样本的方式不同，抽样 调查可分为概率抽样和非概率抽样两类。 概率抽样是按照随机原则抽取样本，即总体中的 每个个体都有已知的、非零的概率被抽取到样本中来。 概率抽样从抽样方法上看，可以分为重复抽样和不重复 抽样的两种。概率抽样从抽样组织形式上看，可分为简 单随机抽样，分层抽样，等距抽样，整群抽样和多阶段 抽样五种。 非概率抽样是凭人们的主观判断或根据便利性原 则来抽取样本，这时，总体中每个个体被抽取的可能性 是难以用概率来表示和计算的。非随机抽样调查又有任 意抽样、典型抽样、定额抽样和流动总体抽样等几种。
Statistics
3、重点调查 重点调查也是一种非全面调查，是对数据收集对象 总体中的部分重点个体进行观测的统计调查方式。所谓 重点个体，是就调查标志而言，那些在总体标志总量中 占有绝大比重的少数个体。这些重点个体，虽然只是总 体全部个体中的一小部分，但就调查标志而言却有举足 轻重的作用。 重点调查有两个特点：一是以客观原则来确定观测 单位；二是属于范围较小的全面调查，即对所有重点个 体都要进行观测。 重点个体的确定方法有两种：一是确定一个最低标 志值，凡是标志值达到或超过最低标志值的个体就是重 点个体；二是确定一个最低的累计标志比重。
统计学中的数据可视化方法
统计学中的数据可视化方法数据可视化是统计学中一种重要的数据分析方法，通过图表、图形等方式展示数据，帮助我们更好地理解和分析数据。
在统计学中，数据可视化方法有多种类型和技术，本文将介绍其中的几种常见方法。
1. 折线图折线图是最常见的数据可视化方法之一，用来展示随时间或其他变量变化的趋势。
通过将数据点连接起来，折线图能够清楚地展示出数据的变化过程和趋势。
折线图通常用于观察连续变量的变化情况，比如销售额随时间的变化。
2. 条形图条形图是比较不同类别数据之间差异的常见方法。
通过不同长度的条形来表示数据的大小或比较，条形图能够直观地展示不同类别的数据之间的关系。
比如，可以用条形图来比较不同地区的人口数量，或者不同产品的销售额。
3. 饼图饼图是用来展示不同类别数据占比的一种图表。
通过将一个圆饼切成不同大小的扇形来表示数据的百分比，饼图能够清楚地展示不同类别数据在总体中的比例关系。
饼图通常用于展示分类数据或占比数据，比如不同产品的市场份额或不同地区的人口比例。
4. 散点图散点图用于展示两个连续变量之间的关系。
通过在坐标系中绘制数据点，散点图能够直观地显示两个变量的相关性。
散点图常用于观察数据的分布情况，比如身高与体重之间的关系。
5. 热力图热力图是一种用颜色来表示数值大小的图表，常用于展示数据的密度和分布情况。
通过不同颜色的渐变来表示数据的大小或密度，热力图能够直观地展示数据的分布情况。
热力图常用于地理数据的可视化，比如城市人口分布热力图。
6. 箱线图箱线图是一种用于展示数据分布和离群值的图表。
通过绘制数据的四分位数和中位数来展示数据的分布情况，箱线图能够直观地显示数据的离散程度和异常值。
箱线图常用于比较不同组或不同类别的数据分布情况。
总结：统计学中的数据可视化方法多种多样，每种方法都有其适用的场景和目的。
本文介绍了几种常见的数据可视化方法，包括折线图、条形图、饼图、散点图、热力图和箱线图。
通过合理选择和运用这些方法，可以更好地展示和分析数据，为统计学研究提供有力的支持和帮助。
如何展示报告中的统计数据
如何展示报告中的统计数据统计数据在报告中起着至关重要的作用，它能够为读者提供清晰、客观的信息，帮助读者理解并做出决策。
然而，如何展示这些统计数据才能更加生动、易懂呢？本文将从六个方面进行详细论述。
一、选择合适的图表类型图表是展示统计数据最常用的方式之一。
不同类型的统计数据适合使用不同的图表类型。
例如，柱状图适用于比较不同组别的数据，折线图适用于展示随时间变化的数据趋势，饼图适用于显示比例关系等。
在选择图表类型时，需充分考虑数据的特点及读者的需求，确保选用的图表能够最准确地传达数据信息。
二、使用清晰简洁的图示无论是选择何种图表类型，图示的清晰简洁是展示统计数据的关键。
图示应该具有良好的可读性，避免使用过于复杂的图形、颜色和线条。
同时，要确保图示中的文本信息易于阅读，字体大小适中，标签清晰可辨。
三、准备足够的数据背景说明统计数据通常是在特定背景下产生的，为了帮助读者更好地理解数据，我们需要提供足够的背景说明。
例如，数据的来源、采集方法、时间范围等信息，可以帮助读者对数据的可信度和实际意义有更深入的理解。
四、注重数字和趋势的解读在报告中，我们不仅需要呈现生硬的数字，还需要对数字进行解读，揭示其中的趋势、规律和关联性。
例如，当我们展示某一产品销售额的统计数据时，可以结合相关因素解释销售额增长或下降的原因，从而使读者更好地理解数据背后的故事。
五、提供适当的比较和对比比较和对比可以帮助读者更好地理解数据的差异和相似之处，因此在展示统计数据时，我们应该提供适当的比较和对比。
例如，可以对比不同时间段、不同地区、不同群体的数据，并通过图表或简洁的文字说明来展示这些差异和相似之处。
六、提供相关的解决方案或建议统计数据往往反映了某个问题或情况的真实状况，因此，在展示统计数据的同时，我们可以提供相关的解决方案或建议，帮助读者更好地应对挑战或抓住机遇。
无论是在图表的标注中，还是在文字说明中，都可以加入针对性的建议，使数据不仅仅是数字，而是具有实际操作的指导意义。
统计数据的整理和显示
三维立体图展示多维数据空间结构
三维立体图原理
利用计算机图形学技术，在三维空间中呈现数据，提供更丰富的 视觉信息。
多维数据空间结构展示
三维立体图可用于展示多维数据的空间结构，帮助用户理解数据之 间的复杂关系。
案例分析
如科学研究中的三维散点图、三维曲面图等，可直观展示实验数据 的分布情况和趋势。
交互式图表提升用户体验
相关性分析及应用场景
Pearson相关系数
衡量两个变量之间的线性相关程度，适用于连续变量。
Kendall秩相关系数
也是一种等级相关系数，适用于判断两个变量变化趋势 的一致性。
ABCD
Spearman秩相关系数
衡量两个变量之间的单调关系，适用于等级数据或非线 性关系。
应用场景
在金融、经济、医学等领域广泛应用，如股票价格预测 、疾病与基因关联分析等。
地理信息系统（GIS）在数据可视化中的应用
GIS技术概述
地理信息系统是一种用于 采集、存储、管理、分析 和显示地理数据的计算机 系统。
数据可视化应用
GIS可将地理数据与统计数 据相结合，通过地图、图 表等形式展示数据的空间 分布和变化趋势。
案例分析
如疫情地图，通过GIS技术 展示疫情在全球或某个地 区的传播情况和统计数据。
图表中的文字、标签、图例等应清晰可读 ，字体大小和颜色应与背景形成对比，方 便读者阅读和理解。
常用图表制作技巧
数据排序
在制作柱状图和折线图时，可对数据进行排序，以便更好地展示数据 的分布和趋势。
数据分组
对于大量数据，可进行分组处理，以减少图表的复杂度，提高可读性。
使用颜色
可使用颜色来区分不同的数据系列或类别，但应注意颜色的搭配和对 比度，避免过多的颜色和过于鲜艳的颜色。
项目统计数据的整理和显示
项目统计数据的整理和显示在项目管理中，通过统计和分析数据来评估项目的进展和成功程度非常重要。
本文将介绍如何整理和显示项目统计数据，以帮助项目管理人员更好地了解项目进展，并采取正确的决策。
收集数据第一步是收集项目数据，这些数据包括各种项目指标，例如进度、成本、质量和风险等。
可以通过各种工具来收集这些数据，包括口头报告、文件和软件工具等。
数据的收集需要遵循标准流程，以确保数据的准确性和完整性。
整理数据在收集数据后，需要对数据进行整理，以便更好地分析和使用。
以下是一些整理数据的方法：1. 数据分类在整理数据之前，需要确定数据的类别。
数据分类可以基于各种指标，例如时间、地区、部门和项目阶段等。
将数据分类可以使得数据更有意义，可以快速地了解项目的发展趋势。
2. 数据清洗当数据被收集时，通常存在不准确或不完整的数据。
在对数据进行分析前，需要先对这些数据进行清洗。
数据清洗可以通过删除不必要的数据，或通过手动矫正错误的数据进行实现。
3. 数据分割根据项目的需求，可以把数据分解成更小的部分。
分割数据可以帮助人们更好地理解数据，并找到更好的解决方案。
例如，可以将一整天的数据分割成小时或半小时。
4. 数据转换在整理数据过程中，还需要进行数据格式转换。
例如，可以将每个数据所代表的意义转换为更加直观的图表和报告，以便更快速地理解。
显示数据当数据被整理好后，需要以易于理解的方式展示数据。
以下是一些用于显示数据的常用方法：1. 图表图表是数据显示的一种常规方式，用于可视化数据。
可以使用多种图表（例如柱状图、饼状图和折线图）的形式来显示数据。
图表可以用于分析数据趋势和关系，以及发现不同数据之间的联系。
2. 报告报告是另一种用于显示数据的方式。
报告可以包括文字、图表和表格等元素，以便项目管理人员更好地了解数据。
报告可以根据项目的需要概括数据，并展示有关项目的情况。
3. 数据库数据库是另一个能够处理数据的工具。
数据库可以存储大量数据，并提供用户交互式查询的功能。
如何在报告中展示数据和统计结果
如何在报告中展示数据和统计结果一、引言数据和统计结果是许多报告的核心内容，对于正确展示数据和统计结果，可以帮助读者更好地理解和分析研究成果。
本文将介绍一些方法和技巧，帮助您在报告中有效地展示数据和统计结果。
二、选择合适的图表类型图表是展示数据和统计结果的有效方式之一，但要选择合适的图表类型。
常见的图表类型包括折线图、柱状图、饼图等。
选择时需考虑数据的特点和变量之间的关系，并确保图表能够清晰表达数据。
例如，折线图适合展示趋势和变化，柱状图适合比较不同组的数据，饼图适合显示组成比例等。
三、简化图表和图形为了使报告更加清晰易读，应尽可能简化图表和图形。
删除不必要的背景、网格线等干扰因素，突出核心数据。
避免使用过于复杂的图像或过多的颜色，以免分散读者注意力。
另外，注意字体的大小和清晰度，确保文字能够清晰可辨。
四、添加标题和标签为每个图表和图形添加明确的标题和标签是很重要的。
标题能够直接概括图表的主要内容，标签则可以给出数据的具体信息。
例如，在柱状图中，每个柱子的数值可以直接标注在柱子上，方便读者直观获取信息。
五、提供数据背景和解释在展示数据和统计结果时，要提供充分的数据背景和解释。
包括数据的来源、数据收集方式、数据的可靠性等信息，这可以帮助读者更好地理解数据。
在解释数据时，可使用简洁明了的语言，避免使用过于专业的术语，保证大部分读者都能理解。
六、使用图文并茂的方式展示结果数据和统计结果在报告中不仅可以使用图表展示，还可以辅以文字说明和描述。
例如，可以使用图表来展示主要的数据，然后使用文字说明来解释数据的背景、重要趋势以及结论。
这种图文并茂的方式可以更加全面地展示研究成果，提高阅读体验。
七、使用合适的单位和比例尺在展示数据和统计结果时，要使用合适的单位和比例尺。
单位应该与数据的特点相匹配，比例尺要适合数据的范围和变化幅度。
例如，对于大型数值，可以使用科学记数法；对于相对较小的数值差异，可以使用适当的比例尺来凸显变化。
统计表如何展示数据
统计表如何展示数据数据分析和统计在许多领域中都是至关重要的，而将数据以清晰、简洁和易于理解的方式展示则是一项关键任务。
统计表是一种常用的工具，用于将数据可视化，并有效地传达相关信息。
在本文中，我们将探讨统计表如何展示数据，以及如何使用适当的格式来呈现不同类型的数据。
一、标题和表头在开始讨论统计表的展示方式之前，让我们先介绍一下标题和表头的重要性。
标题应该简洁地概括表格的内容，并标明数据的来源和时间范围。
表头则用于描述每一列数据的含义，使读者能够清楚地理解表格中呈现的信息。
确保标题和表头能够准确地传达信息是创建一个有效统计表的第一步。
二、使用合适的表格类型1. 表格类型根据数据的性质和目的，可以选择不同类型的统计表。
一些常见的表格类型包括：数据表、交叉表、频率表、汇总表和对比表等。
例如，数据表适用于呈现大量的原始数据；交叉表适用于比较多个变量之间的相互关系；频率表则用于显示离散变量的频率分布等。
选择合适的表格类型可以更好地展示数据。
2. 行列排列对于较小的数据集，可以使用简单的行列排列。
数据可以按照时间顺序或者其他相关的属性进行排列。
对于更大的数据集，可以考虑使用分组的方式，将相关的数据放在一起，使其更易于从整体上把握。
三、使用合适的图表统计图表是另一种展示数据的重要工具。
它们可以以图形的形式呈现数据，使读者更容易理解和比较不同数据之间的关系。
选择合适的图表可以更好地传达信息。
1. 条形图条形图是一种常见的统计图表类型，用于比较不同类别或组之间的数值差异。
横坐标表示类别，纵坐标表示数值。
条形的长度或高度表示该类别的数值大小。
2. 饼图饼图用于显示不同部分与整体之间的比例关系。
整个圆表示整体，而饼图的每一个扇形则表示各个部分的比例。
3. 折线图折线图适用于显示数据随时间变化的趋势。
横坐标表示时间，纵坐标表示数值。
通过连接不同时间点的数据点，可以更直观地看出趋势的变化。
4. 散点图散点图用于显示两个变量之间的关系。
数据显示与分析技巧
数据显示与分析技巧在现代社会中，数据已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
从个人使用手机的行为到企业业务的决策，无一不涉及大量的数据。
然而，对于如此庞大的数据量，如何进行有效的显示和分析却是一个具有挑战性的问题。
本文将介绍一些数据显示与分析的技巧，帮助读者更好地理解和利用数据。
数据显示是将数据以可视化的方式呈现出来，使人们能够更直观地了解数据的含义和趋势。
数据显示的目的是帮助人们从数据中发现规律和趋势，并从中得出有意义的结论。
以下是几种常见的数据显示技巧：1. 折线图：折线图是最常见的一种数据显示形式，用于表示连续变量的时间序列。
通过将数据点连接起来形成一条折线，可以清晰地展示数据的趋势和波动。
折线图适用于呈现变量随时间变化的情况，如股市指数、气温等。
2. 柱状图：柱状图常用于比较不同类别或组之间的数据差异。
通过将数据以柱状的形式展示出来，可以直观地比较它们的大小。
柱状图适用于比较各种不同属性的数据，如销售额、人口统计等。
3. 饼图：饼图常用于表示整体中各部分的比例关系。
通过将整体分割成不同的扇形区域，可以清晰地展示各部分的相对比例。
饼图适用于呈现数据的组成部分，如不同产品销售占比、市场份额等。
4. 散点图：散点图用于表示两个变量之间的关系或相关性。
通过将数据点绘制在坐标系中，可以判断它们之间是否存在线性关系、正相关还是负相关。
散点图适用于研究变量之间的关联关系，如销售额与广告费用、学习时间与成绩等。
除了以上几种常见的数据显示技巧外，还有许多其他创新和复杂的数据可视化方式，如热力图、地图、雷达图等。
选择合适的数据显示形式取决于数据的类型和目的。
数据分析是对数据进行深入研究和解释的过程。
数据分析的目的是发现数据中的模式、关联和规律，进而为决策提供支持和指导。
以下是几种常见的数据分析技巧：1. 描述统计分析：描述统计分析是对数据进行总结和描述的过程。
通过计算数据的平均值、中位数、标准差等统计指标，可以了解数据的集中趋势和离散程度。
统计数据表展示内容
统计数据表展示内容在现代社会中，统计数据表是一种常见的数据展示形式。
它通过表格的形式，将各种统计数据有条不紊地呈现给读者，使得信息更加直观、易于理解。
本文将以统计数据表展示内容为标题，介绍统计数据表的基本结构和常用的展示方式。
一、统计数据表的基本结构统计数据表通常由表头、表体和表尾三部分组成。
表头用于显示表格的主题或标题，表体是展示实际数据的主要部分，而表尾则用于展示数据的总结或附加信息。
下面将分别介绍这三个部分的常见内容。
1. 表头：表头通常位于表格的最上方，用于概括表格的主题或标题。
表头应该简明扼要，能够准确地反映表格所要展示的内容。
例如，如果统计的是某公司的销售数据，表头可以是“销售数据统计表”，如果统计的是某地区的人口数据，表头可以是“人口统计数据表”。
2. 表体：表体是统计数据表的核心部分，用于展示具体的数据。
表体通常由行和列组成，行表示不同的统计指标或数据分类，列表示不同的时间段或数据来源。
在表体中，每个单元格应该填写相应的数据，并保持数据的准确性和一致性。
为了提高可读性，表格中的数据可以按照一定的顺序排列，例如按照时间顺序或按照大小顺序。
3. 表尾：表尾通常位于表格的最下方，用于总结数据或提供附加信息。
表尾可以包括数据的合计值、平均值、最大值、最小值等统计指标，以及对数据的解读或分析。
表尾的内容应该简明扼要，能够为读者提供有用的信息。
二、统计数据表的常用展示方式统计数据表的展示方式有很多种，不同的方式适用于不同的数据类型和展示需求。
下面将介绍一些常用的展示方式。
1. 饼图：饼图是一种常见的统计数据展示方式，它通过圆形的图形将各个数据分类的占比展示出来。
饼图直观地显示了各个分类之间的比例关系，使得读者能够清楚地了解到每个分类的重要程度。
2. 柱状图：柱状图是一种常见的统计数据展示方式，它通过不同长度的垂直柱形来表示各个数据分类之间的差异。
柱状图直观地显示了各个分类之间的数量或大小关系，便于读者进行比较和分析。
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统计数据显示，2012年全年化肥产量(折纯，下同)7432.43万吨，同比增长10.88%，与上年同期增速相比，增速下降1.26个百分点。
其中：1) 氮肥产量4946.62万吨(折纯)，同比增长11.29%，与上年同期增速相比，增速加快2.74个百分点；2) 尿素产量3003.83万吨，同比增长13.92%，与上年同期增速相比，增速加快8.2个百分点；3) 磷肥产量1955.86万吨，同比增长10.73%，与上年同期增速相比，增速下降13.53个百分点；4) 钾肥产量529.95万吨，同比增长7.82%，与上年同期增速相比，增速下降3.04个百分点。
中国是一个人口众多的国家，粮食生产在农业生产的发展中占有重要的位置。
通常增加粮食产量的途径是扩大耕地面积或提高单位面积产量。
根据中国国情，继续扩大耕地面积的潜力已不大，虽然中国尚有许多未开垦的土地，但大多存在投资多、难度大的问题。
这就决定了中国粮食增产必须走提高单位面积产量的途径。
施肥不仅能提高土壤肥力，而且也是提高作物单位面积产量的重要措施。
化肥是农业生产最基础而且是最重要的物质投入。
据联合国粮农组织(UAO）统计，化肥在对农作物增产的总份额中约占40%～60%。
中国能以占世界7%的耕地养活了占世界22%的人口，可以说化肥起到举足轻重的作用。
一、近20年施肥结构的变化随着国内市场经济的发展，种植业结构的调整，以及茶树、果树、桑园、热带经济林木等面积扩大和施肥的普及，中国的施肥结构也发生了很大变化。
根据中国农业年鉴的统计资料，1980年到1999年的19年期间，粮食作物播种面积一直保持在17亿亩左右，粮食总产的增长主要是通过增施肥料、提高单产的途径来实现。
而同期，经济作物种植面积迅速扩大。
各类作物总施肥面积由1980年的22.4亿亩，增加到1999年的25.2亿亩。
粮食作物施肥面积占总施肥面积的比例则由1980年的78.0%，降到1999年的67.5%（表1）。
而且，粮食作物单位面积施肥量，又往往比经济作物低。
表1 近20年中国种植业结构的变化（亿亩）作物种类 1980 1985 1990 1995 1999 粮食作物 17.5 16.3 17.0 16.5 17.0 大田经济作物 2.8 4.0 4.1 4.9 5.4 果树 0.3 0.4 0.8 1.2 1.3 其它 1.6 1.2 1.1 1.1 1.1 合计22.4 22.3 23.4 24.1 25.2 其中粮食（%） 78.0 73.3 72.8 68.5 67.5 大田经济作物（%） 12.4 18.0 17.5 20.4 21.5 果树（%）1.21.83.35.05.2引自《中国农业年鉴》根据中国农科院土肥所对中国的吉林、山东、陕西、四川、湖北、广西、江苏等7省、自治区的1958个农户调查结果显示，1996年在粮食作物上的化肥用量为每亩18.2公斤，而经济作物为每亩29.4公斤。
经济作物的化肥用量要高于粮食作物61.5%。
如果按中国农业年鉴统计的各种作物种植面积和上述施肥量调查资料进行计算，则1998年中国化肥施用量中约有40%用于经济作物。
这种趋势大致反映了中国近20年来施肥结构的变化情况。
二、化肥需求增加的预测中国人口在不断增长，到2030年将达到16亿。
中国耕地后备资源不足，要依赖提高单位面积产量，来实现农产品总量的增长。
中国原有的以粮食作物为主体的种植业结构还需进一步调整，林业、草业和养殖业施肥落后，这些都是中国的基本国情。
中国以往进行化肥预测时，多偏重于种植业，尤其是粮、油、棉，很少考虑其它。
因此，所作的化肥需求预测，往往低于实际施用量，本次预测除种植业外，还考虑林业、草业和养殖业等对化肥的需求。
在具体预测时，粮食作物以化肥肥效为依据，林业、草业和养殖业目前的施肥面积究竟有多少，国内没有统计资料，大致按增加施肥面积进行匡算。
1. 粮食作物化肥需求预测在粮食作物上的化肥需求状况仍然是影响中国化肥需求总量的主导因子。
对于粮食作物化肥需求预测的方法,有采用养分平衡法,但采用这种方法需要很多参数,包括土壤肥力参数,作物养分吸收参数,化肥利用率参数等。
中国迄今还没有足够的调查与研究数据可作为建立这些参数的依据。
本预测采用的化肥肥效法,即根据大量田间肥效试验结果和农作物目标产量(粮食需求目标)，估算出化肥需求量，这一计算方法已得到国内许多专家的认可。
目前，中国粮食作物约占农作物种植面积的70%，按19.5亿亩耕地，30.4亿亩播种面积计算，粮食作物的实际播种面积应为21.3亿亩。
预计未来的几十年里，粮食作物的种植面积不会发生大的变化。
换言之，要满足不断增加的人口对粮食的需求，将主要依靠增加化肥投入、提高作物单产来实现。
目前中国粮食总产量约为50000万吨左右，按人均保持粮食400公斤， 2010、2015和2030年中国人口为13.8、14.4和16.0亿计算，则需增加粮食分别为5200、7600和14000万吨。
根据全国化肥网1981-1983年取得的5000多个田间试验结果，每公斤化肥可增加粮食8-10公斤计算，则分别需增加化肥520-650、760-950和1400-1750万吨（表2）。
表2 粮食作物化肥增加量预测1999 2010 2015 2030 播种面积(亿亩) 21.3 21.3 21.3 21.3 粮食总产(万吨) 50000 55200 57600 64000 粮食单产(kg/亩) 235 259 270 301 化肥增加量(万吨) - 520-650 760-950 1400-1750 化肥总用量(万吨) 2475 2995-3125 3235-3425 3875-4225 每亩化肥用量(公斤)11.614.2-14.715.2-16.118.2-19.9注：1）1999年粮食作物化肥总用量按占化肥总消费量4124.5万吨的60%计算，其它各年度粮食作物化肥总用量在1999年的基础上，加上化肥增加量而得。
2）化肥增加量按每公斤化肥增产粮食8-10公斤计算。
按粮食作物化肥用量占化肥总消费量的60%计算，则1999年粮食作物的化肥总用量约为2475万吨，到2030年，粮食作物的化肥总用量将会达到3875-4225万吨，每亩化肥用量将为18.2-19.8公斤。
根据全国化肥试验网50个肥料长期定位试验的结果(1980-1993)，在每亩施用2000公斤有机肥的基础上，增施化肥氮(N)10-12公斤、磷(P2O5)3-5公斤、钾(K2O)4-6公斤，总量约为20公斤，即可获得每亩350-400公斤的粮食产量，并可保持和提高土壤肥力。
而中国2030年粮食单产达到每亩300公斤时，即可实现粮食总产6.4亿吨的目标。
因此，长期定位试验的结果也表明，采用表2中的预测数是可行的。
2. 经济作物化肥需求预测1999年，中国农作物实际播种面积为30.4亿亩，经济作物（含其它作物）约占30%（表1），经济作物的播种面积为9.1亿亩。
经济作物除疏菜、油料外，其它作物的播种面积已基本稳定。
多年生经济作物（包括茶树、果树、桑树、热作）当年的种植面积为1.7亿亩。
考虑到中国果树业的发展，今后中国多年生经济作物的种植面积将增加到1.9亿亩。
上述两项合计总面积为10.9亿亩。
在今后一段时期内，这些经济作物的化肥用量还会逐步提高。
若按2010、2015和2030年经济作物上每亩化肥用量分别提高3.3公斤、4.7公斤、和6.7公斤计算，则在经济作物上需多投入化肥366、512和732万吨（表3）。
表3 各需肥行业新增化肥量概况（万吨）年份 2010 2015 2030 粮食作物 520-650 760-950 1400-1750 经济作物 366 512 732 林业 126 189 252 草业 44.7 57.5 61 渔业35.1 52.8 70.5 合计1092-1222 1571-1761 2515-28653. 林业化肥需求预测根据林业部第三次普查（1989-1993）的结果，中国拥有经济林、毛竹、苗圃面积共有2.36亿亩。
这些林木一般需要施肥，按每亩施肥量26.7公斤， 2010、2015、2030年新增施肥面积分别为总面积的20%、30%和40%计算，则各时期施肥面积分别为21、27.5和42亿亩，需要增加化肥投入分别为126、189和252万吨（表3）。
4. 草业化肥需求预测1994年农业部畜牧兽医司统计，中国人工种草保留面积为0.91亿亩。
根据农业部的规划，中国人工种草的面积还会增加。
估计2010、2015和2030年的人工草地保留面积将分别达到1.68、2.16和2.29亿亩。
由于人工种植草场多分布在西北干旱地区，施肥面积不可能增加很快，施肥量也不可能很大。
拟按各时期施肥面积为总面积的20%，每亩施肥13.3公斤计算，则2010、2015和2030年草业方面分别需增加化肥投入44.7、57.5和61.0万吨（表3）。
5. 渔业化肥需求预测目前中国约有池塘养殖面积3218万亩，水库河沟及其它养殖面积面积3210万亩，湖泊面积1367万亩。
根椐湖北、河南、山东、福建、浙江、内蒙、山西和江苏各省的施肥推荐，池塘养鱼施肥量约为39.1公斤/亩，水库河沟养鱼施肥量为14.1公斤/亩，湖泊养鱼施肥量为3.8公斤/亩，按2010、2015和2030年养鱼施肥新增面积为20%、30%和40%估算，需增加化肥投入分别为35.1、52.1和70.5万吨（表3）综上所述，在未来的30年时间里，随着人口的增加，中国土地面积不可能有大幅度增加的情况下，为了满足增长的人口对粮食、蔬菜和瓜果类等农产品的需求，只能通过增加化肥投入，提高单位面积产量水平来实现。
另外，随着市场经济的发展和人们生活水平的提高及环境意识的加强，林业、草业和渔业的化肥需求也将逐步提高。
预计在2010、2015和2030年，包括粮食作物、经济作物、林业、草业和渔业等需肥行业在内，需新增化肥分别为1101-1231、1571-1761和2515-2865万吨（表3）。
6. 化肥需求总量预测目前，中国年化肥总用量约为4000万吨，加上新增化肥用量，预计2010、2015、2030年中国化肥需求量为5101-5231、5571-5761和6515-6865万吨（表7）。
即到2030年，化肥消费总量在现有的基础上，再增加65%左右。
按中国实际播种面积30.4亿亩计算，则每公顷化肥施用量将达到21.4-22.6公斤，这一施肥水平大致与目前英国的施肥水平相当。
表7 不同年份化肥需求总量预测（万吨）年份2010 2015 2030 化肥需求量5092-5222 5571-5761 6515-6865 N:P2O5:K2O 100:40:25 100:40:30 100:40:303086-1234-772 3277-1311-983 3832-1533-1150N-P2O5-K2O3165-1266-791 3389-1356-1017 4038-1615-1211综上所述，中国化肥需求总量的上限为7000万吨左右，如果2030年中国的人口数量能控制在16亿左右，则随着科学技术的发展，农业生产条件的改善，中国化肥用量控制在7000万吨以内，是有可能实现的。