数据的图表展示
统计学 第 2章 数据的图表展示
1、 表头（表号、总标题）
2、行标题
3、列标题
4、数字资料
5、表外附加（注解说明或表脚）
二、统计表编制的基本要求
科学、实用、简练、美观
三、统计表种类 人口数字
全球人口 70亿
1、按用途分： 中国人口 13亿
印度人口 12亿 美国人口 3亿
调查表、汇总表、分析表
2、按时间和空间属性分： 日本人口 1.3亿 时间表、空间表、时空表 3、按分组情况分： 简单表:未分组的数据表。 简单分组表：单变量分组的数据表。 并行分组表：多变量分组并行排列的数据表。 交叉分组表（列联表）：多变量分组交叉排 列的数据表。
8、数字要如实填写，不能用“同左”
文字表示；
9、合计应放在最后一行。
表2—2
2011～2012年中南商场部分商品销售统计表
计 量 单 位
件 台 吨
商 品 名 称
甲 乙 丙
销售额 （万元） 2011年 2012年 2011年 2012年
（1） 3000 50 800 （2） 3000 60 1000 （3） 30 500 160 （4） 27 540 180
20 18.23
18
16
14
13.65
GDP
12 10.71 10 8.75 8 2000年 2001年 2002年 9.59
（3）计量单位 若全表的计量单位一样，则放在 表外的右上角； 若全表计量单位不一样，则各行 的计量单位，专设一个计量单位栏； 各列计量单位，放在列标题（指标名 称）的左方或下方，并用圆括号括起 来。
4、表脚 填表人、填表时间、资料来源、变量 注解（计算方法、计算口径）等。
5、如果有多张表，则要编表号。 练习： 指出下表中的错误，并将其改正 为一张规范的统计表
数据分析常用的20种图表
14、甘特图
反映3月份各培训项目的时间分布
15、大事记图
比亚迪股份有限公司大事记图
建立惠州坪山工厂 比亚迪日本有限公司成立 正式落户西安 比亚迪收购秦川 比亚迪上海有限公司成立 比亚迪韩国办事处成立 比亚迪美国有限公司成立 比亚迪香港有限公司成立 I 比亚迪欧洲有限公司成立 比亚迪股份公司成立
2006
3 3 3 4 2月
4 2 5 5 3月
6 1 3 9 4月
项目一
项目二
项目三
项目四
反映1-4月份各项目开展次数对比
4、线-柱图
5.0 4.5 4.0 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 课程一 讲师纪律 课程二 课前准备 课程内容 课程三 语言表达 学员互动 课程四 平均分
培训收入
物料费
反映09年培训收入与培训支出的对比，同时将培训支出的各项（授课费、物料费、场地费）同时体现在培 训支出列堆积图上
19、自动筛选动态图
利用自动筛选功能，是最简单的动态图表，适用于数据行
20、定义名称动态图（行、列）
利用组合框窗体控件，需要offset、counta等函数的知识，可以设置数据行和数据列的筛选。
2005-8
2003-6
2003-1
2002-9
2001-4
1999-4
1999-11
以时间顺序记载公司发生的一些大事件
1998-12
1995-2
16、步进图
FO 1-12月销量变化情况 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
数据分析常用的20种图表
数据分析中常用的10种图表
数据分析中常用的10种图表柱形图和线图的结合，可以同时展示两个不同的数据系列，例如工资和其他收入的对比，以及工资占其他收入的比例变化趋势。
6散点图散点图用于显示两个变量之间的关系，可以用来发现变量之间的相关性和异常值。
7气泡图气泡图是一种散点图，可以用来显示三个变量之间的关系，其中第三个变量用气泡的大小来表示。
8饼图饼图用于显示各部分占总体的比例，适用于数据种类较少的情况。
9雷达图雷达图用于显示多个变量的相对大小，可以用来比较不同变量之间的差异。
10热力图热力图用于显示数据在二维平面上的分布情况和密度，适用于大量数据的可视化展示。
工资收入占收入的比例为了更好地展示工资收入占总收入的比例，我们可以绘制一个两轴线柱形图。
首先绘制一个柱形图，如下图所示：然后，选中要更改的数据，右键单击选择“设置数据系列格式”，在弹出的对话框中将“系列选项”中的“系统绘制在”更改为“次坐标轴”，如下图所示：接下来，选中绿色柱子，将其更改为折线图，即可得到如下图所示的结果：通过主次坐标柱和折线的组合，我们可以更清晰地了解收入情况和占比情况，同时在一个图表中展示，方便分析。
条形图条形图是一种横向的柱状图，用于比较各项数据。
例如，我们可以使用条形图来比较各省份的GDP或不同地级市的资源储量或客户数量等。
三维饼图三维饼图可以用来展示不同类别数据的占比情况。
例如，下图展示了1月份三种家用电器的销售量占比情况：复合饼图复合饼图可以用来展示不同状态的信息占比情况。
例如，下图展示了电话拜访结果的信息状态：母子饼图母子饼图可以用来展示项目的组成结构和比重。
例如，下表展示了三类食材的费用情况：通过母子饼图可以更直观地了解不同食材的费用比例。
经过对2006年和2007年某公司在各地区销售额的比较分析，可以发现柱状图在2007年得到了广泛应用。
在A、B、C、D四个区域中，销售额的差异非常明显。
其中，A区的销售额最高，B区次之，C区又次之，D区的销售额最低。
如何在PPT中使用动态图表展示数据
如何在PPT中使用动态图表展示数据在现代信息时代，数据的可视化呈现变得越来越重要。
在各种场合中，我们经常需要使用PPT来展示数据，而动态图表是一种非常有效的方式。
本文将介绍如何在PPT中使用动态图表展示数据，以提升演示效果和吸引观众的注意力。
首先，选择合适的动态图表类型是非常重要的。
常见的动态图表类型包括柱状图、折线图、饼图等。
根据数据的特点和展示的目的，选择最合适的图表类型能够更好地突出数据的特点和趋势。
例如，如果要展示不同时间段内销售额的变化趋势，可以选择折线图；如果要展示不同产品销售占比，可以选择饼图。
其次，通过动画效果来展示数据的变化是非常有效的。
在PPT中，可以设置动画效果，使得图表的数据逐步显示或者以特定的方式呈现。
这样做可以引起观众的兴趣，让他们更加关注数据的变化。
例如，可以设置柱状图的动画效果，使得柱子一个一个地上升，或者使用线条的动画效果，让折线图逐渐呈现。
此外，使用交互式的动态图表可以增加与观众的互动性。
在PPT中，可以通过添加按钮或链接来实现交互式的动态图表。
观众可以通过点击按钮或链接，切换不同的图表或者查看更详细的数据。
这种方式能够更好地满足观众的需求，让他们参与到数据的探索和分析中来。
例如，可以设置一个按钮，点击后切换不同时间段的销售额图表，或者点击某个区域的饼图，显示该区域的销售明细。
此外，为了更好地展示数据，还可以使用动态图表的配套文字说明。
在PPT中，可以在图表旁边或者下方添加文字说明，解释数据的含义和趋势。
这样做可以帮助观众更好地理解数据，并且提供更全面的信息。
例如，可以在柱状图旁边添加文字说明，解释柱子的高度代表的具体数值，或者在折线图下方添加文字说明，解释折线的趋势和原因。
最后，为了确保动态图表的效果，需要注意一些细节。
首先，保持图表的简洁和清晰，避免过多的数据和图形元素。
其次，选择合适的颜色和字体，使得图表的视觉效果更加美观和易读。
此外，还需要测试和调整动态图表的播放速度和顺序，以确保演示的流畅性和准确性。
数据可视化实践：使用图表和图形展示数据的最佳方法
数据可视化实践：使用图表和图形展示数据的最佳方法数据可视化是指将数据以图表或图形的形式展示出来，帮助人们更直观地理解和分析数据。
在数据处理和分析的过程中，数据可视化起到了很重要的作用，它能够将复杂的数据转化为直观、易于理解的形式，帮助人们更好地发现数据中隐藏的规律和趋势，从而支持决策和判断。
在进行数据可视化实践时，选择合适的图表和图形是非常重要的。
下面将介绍一些常用的图表和图形，以及它们的使用场景和最佳方法：1.条形图：条形图是一种常用的数据可视化方式。
它通过不同长度的条形来表示不同的数据，并按照一定的顺序排列。
条形图适用于展示各种分类数据的数量关系，比如不同产品的销售额、不同城市的人口数量等。
在绘制条形图时，可以使用不同的颜色来标识不同的分类，以增加可读性和易于区分。
2.折线图：折线图是一种能够表达数据变化趋势的图表。
它通过连接各个数据点来展示数据的变化情况，并可以准确地显示不同时间点的数据。
折线图适用于展示时间序列数据，比如股票价格的变化、天气温度的变化等。
在绘制折线图时，需要注意选择合适的时间间隔和刻度，以及使用不同的线条样式来区分不同的数据。
3.散点图：散点图用于展示两个变量之间的关系，并可以通过散点的密度和颜色来展示第三个变量的信息。
散点图适用于分析变量之间的相关性、异常值的发现以及群体的分布情况等。
在绘制散点图时，可以使用不同的标记形状和颜色来表示不同的分类或群体，以增加可读性和易于区分。
4.饼图：饼图是一种常用的展示比例关系的图表。
它通过不同扇区的角度或面积来表示不同数据的占比情况。
饼图适用于展示不同分类的比例关系，比如各个销售渠道的占比、不同产品的市场份额等。
在绘制饼图时，需要注意选择合适的颜色和标签字体大小，以确保图表的清晰度和易读性。
5.雷达图：雷达图是一种用于展示多个变量之间关系的图表。
它通过将不同变量的值转换为坐标轴上的点，并连接各个点来表示数据之间的关系。
雷达图适用于对比不同分类的多个变量的数值大小和趋势，比如各个城市的经济发展指标等。
数据可视化常用的数据分析图表总结
数据可视化常用的数据分析图表总结数据可视化是指通过图表、图形等可视化方式展示数据，以便更直观地理解数据的含义和趋势。
在数据分析过程中，常用的数据分析图表有许多种，每种图表都有其适合的场景和表达方式。
下面将对常用的数据分析图表进行总结，以便于读者更好地选择和使用。
1. 折线图（Line Chart）折线图是用连续的折线将数据点连接起来，以展示数据随时偶尔其他连续变量的变化趋势。
折线图适合于展示数据的趋势、周期性变化以及多个变量之间的关系。
2. 柱状图（Bar Chart）柱状图通过不同高度的矩形柱来表示数据的大小或者比较不同类别之间的差异。
柱状图适合于比较不同类别的数据，如不同产品的销售额、不同地区的人口数量等。
3. 饼图（Pie Chart）饼图将数据分成几个扇形区域，每一个扇形区域的角度表示该数据所占的比例。
饼图适合于展示数据的占比关系，如不同产品的市场份额、不同地区的销售比例等。
4. 散点图（Scatter Plot）散点图用点的位置表示两个变量之间的关系，可以用于发现变量之间的相关性或者离群值。
散点图适合于展示两个连续变量之间的关系，如身高与体重的关系、销售额与广告投入的关系等。
5. 箱线图（Box Plot）箱线图通过展示数据的分布情况，包括中位数、上下四分位数、异常值等，来匡助理解数据的整体特征。
箱线图适合于展示数据的分布情况和离群值的存在。
6. 面积图（Area Chart）面积图通过填充折线与坐标轴之间的区域来表示数据的大小或者比较不同类别之间的差异。
面积图适合于展示数据的积累变化趋势，如不同产品的销售额积累情况等。
7. 热力图（Heatmap）热力图通过不同颜色的方块来表示数据的大小或者密度，可以用于展示数据的分布情况和相关性。
热力图适合于展示大量数据的关联性和热点区域。
8. 散点矩阵图（Scatter Matrix）散点矩阵图是多个散点图的组合，可以同时展示多个变量之间的关系，匡助发现变量之间的模式和相关性。
数据分析中常用的10种图表
数据分析中常用的10 种图表1 折线图折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。
表 1 家用电器前半年销售量月份冰箱电视电脑平均销售量合计1 月68 45 139 84 2522 月33 66 166 88 2653 月43 79 160 94 2824 月61 18 115 65 1945 月29 19 78 42 1266 月22 49 118 63 189200150冰箱10079 电视6650 45 49 电脑18 191月2月3月4月5月6月图 1数点折线图300160250139166200115 118 电脑15078 电视100冰箱501月2月3月4月5月6月图 2 堆积折线图100%80%60%电脑40%电视20%冰箱0%1月2月3月4月5月6月图 3 百分比堆积折线图2柱型图柱状图主要用来表示各组数据之间的差别 。
主要有二维柱形图、 三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。
200 150冰箱 100 电视 50 电脑1月2月3月4月5月6月图 4 二维圆柱图3 堆积柱形图堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。
300 250200 电脑 150 电视 100 冰箱 501月2月3月4月5月6月图 5 堆积柱形图100%80%13916011560% 16678118电脑 40% 4518电视1966 7949冰箱 20%6861290% 33 43221月2月3月 4月5月 6月图 6 百分比堆积柱形图百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比，该图的目的是强调每个数据系列的比例。
4 线-柱图180160140120冰箱100电视80电脑60 平均销售量40201月2月3月4月5月6月图7 线-柱图这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，更可以显示出平均销售量的趋势情况。
5两轴线 -柱图月份工资收其他收入工资占其他收入的百分入（元）（元）比1 月5850 1200048.75%2 月5840 1500038.93%3 月4450 2000022.25%4 月6500 1000065.00%5 月5200 1800028.89%6 月5500 3000018.33%3500070.00%3000060.00% 工资收入2500050.00%2000040.00% 其他收入1500030.00%1000020.00% 工资占其5000 10.00% 他收入的0 0.00% 百分比1月2月3月4月5月6月图 8 两轴线 -柱图操作步骤： 01绘制成一样的柱形图，如下表所示：350003000025000工资收入20000其他收入1500010000 工资占其他收入的百分比50001月2月3月4月5月6月图1操作步骤 02：左键单击要更改的数据，划红线部分所示，单击右键选择【设置数据系列格式】，打开盖对话框，将【系列选项】中的【系统绘制在】更改为“次坐标轴” ，得到图 4 的展示结果。
数据分析（5）-数据可视化常用图表类型和使用场景
4、 柱 线 图
结合柱状图和折线图在同一个图表展现数据。 适用：要同时展现两个项目数据的特点。 局限：有柱状图和折线图两者的缺陷。
5、 散 点 图
用于发现各变量之间的关系。 适用：存在大量数据点，结果更精准，比如回归分析。 局限：数据量小的时候会比较混乱。 相似图表：
气泡图。用气泡代替散点图的数值点，面积大小代表数值大小。
6、 饼 图
用来展示各类别占比，比如男女比例。 适用：了解数据的分布情况。 缺陷：分类过多，则扇形越小，无法展现图表。 相似图表：
11、 词 云
展现文本信息，对出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出,比如用户画像的标签。 适合：在大量文本中提取关键词。 局限：不适用于数据太少或数据区分度不大的文本。
12、 仪 表 盘
展现某个指标的完成情况。 适合：展示项目进度。 局限：只适合展现数据的累计情况，不适用于数据的分布特征等。
13、 雷 达 图
网络错误503请刷新页面重试持续报错请尝试更换浏览器或网络环境
数据分析（ 5） -数据可视化常用图表类型和使用场景
1、 柱 状 图
展示多个分类的数据变化和同类别各变量之间的比较情况。 适用：对比分类数据。 局限：分类过多则无法展示数据特点。 相似图表：
堆积柱状图。比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积柱状图。适合展示同类别的每个变量的比例。
环形图。挖空的饼图，中间区域可以展现数据或者文本信息。 玫瑰饼图。对比不同类别的数值大小。 旭日图。展示父子层级的不同类别数据的占比。
7、 地 图
如何在Excel中进行数据表的数据展示
如何在Excel中进行数据表的数据展示Excel是一款功能强大的电子表格软件，被广泛用于数据处理和数据分析。
在Excel中，我们可以通过各种方法对数据进行展示，使数据更加直观和易于理解。
本文将介绍如何在Excel中进行数据表的数据展示。
一、使用表格进行数据展示表格是Excel中最基本的数据展示方式，可以将数据按照行和列分类展示，使数据结构更清晰。
以下是一些表格展示的常用技巧：1. 合并单元格：可以将相邻单元格合并为一个单元格，以合并行或列的标题或者其他需要强调的内容。
2. 设置边框和背景色：可以通过设置单元格边框和背景色来增加表格的美观性，使数据更加突出。
3. 宽度调整：可以根据数据的长度调整列的宽度，以确保数据显示完整。
二、使用图表进行数据展示除了表格，图表也是一种直观展示数据的方式。
Excel提供了多种图表类型供选择，下面介绍几种常用的图表类型：1. 折线图：适用于显示随时间变化的数据趋势，可以直观地反映数据的变化趋势和规律。
2. 柱状图：适用于比较不同类别或不同时间点的数据，可以清晰地展示数据之间的差异。
3. 饼图：适用于显示数据的占比关系，可以直观地展示各个部分所占比例。
三、使用条件格式进行数据展示Excel中的条件格式功能可以根据特定的条件对数据进行格式化，使数据的关键信息更加醒目和易于观察。
常见的条件格式包括：1. 高亮单元格：可以通过设置某个条件，使符合该条件的单元格呈现不同的背景色或字体颜色，以突出数据的重要性。
2. 数据条：可以通过数据条的长度来反映数据的大小，使数据的相对大小一目了然。
3. 图标集：可以根据数据的大小或其他条件，在单元格中显示相应的图标，以更加直观地表示数据。
四、使用数据透视表进行数据展示数据透视表是Excel中一种高级的数据汇总和分析工具，可以根据需要灵活地对数据进行分类、计算和展示。
以下是一些使用数据透视表进行数据展示的技巧：1. 拖拽字段：可以将需要展示的字段拖拽到相应的区域，如行区域、列区域和值区域，以实现数据的分组和汇总。
大数据分析报告中常用地10种图表
大数据分析报告中常用地10种图表大数据分析报告中常用的10种图表1. 折线图折线图是最常见的数据可视化方式之一。
通过绘制数据点并将其连接，折线图能够清晰地展示数据的趋势和变化。
它通常用于表示时间序列数据，比如销售额随时间的变化或用户数量随时间的增长。
2. 柱状图柱状图以矩形的高度来表示各个类别的数据大小。
它适用于比较不同类别之间的数量差异，并能够清楚地显示最大和最小值。
柱状图常用于展示市场份额、销售额、用户数量等数据。
3. 饼图饼图使用扇形的划分来表示不同类别的数据占总体的比例。
它使得数据的比例关系一目了然，适用于展示不同部分之间的相对比例。
饼图常用于显示市场份额、用户分类比例等数据。
4. 散点图散点图用于展示两个变量之间的关系。
每个数据点代表一个观测结果，横轴和纵轴分别表示两个变量。
散点图能够帮助我们发现数据之间的模式、趋势和异常值。
5. 热力图热力图使用颜色的深浅来表示数据的密集程度。
它适用于大规模数据集的可视化，能够清晰地显示数据的分布情况。
热力图通常用于地理信息、气候数据等领域。
6. 雷达图雷达图以多边形的形式展示多个变量之间的相对大小。
每个变量对应一个坐标轴，变量的值决定了多边形边缘上的点的位置。
雷达图能够帮助我们比较不同变量之间的相对重要性，适用于多维度数据的分析。
7. 箱线图箱线图提供了一种快速了解数据分布情况的方式。
它展示了数据的最大值、最小值、中位数、上下四分位数等统计量，并能够显示异常值。
箱线图常用于比较不同组之间的数据分布情况。
8. 漏斗图漏斗图用于显示不同阶段之间的数据流动情况。
它通常用于分析销售、市场营销等流程中的转化率变化情况。
漏斗图能够帮助我们识别瓶颈和改善机会。
9. 树状图树状图是一种层次结构的可视化方式，用于展示数据的分类关系。
树状图的根节点表示总体，分支节点表示子类别，叶节点表示最终的数据。
树状图适用于组织结构、产品分类等场景。
10. 地理地图地理地图以地理空间为背景，将数据以点、线、面等形式展示在地图上。
第3章 数据的图表展示
2 - 13
统计学
STATISTICS
等组距分组
(步骤)
1. 确定组数：组数的确定应以能够显示数
据的分布特征和规律为目的
2. 确定组距：组距(class width)是一个组的
上限与下限之差，可根据全部数据的最大 值和最小值及所分的组数来确定，即 组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数 3. 统计出各组的频数并整理成频数分布表
2 - 28
统计学
STATISTICS
统计表的设计
1.统计表的常用结构 2.设计统计表的一般规则
2 - 29
统计学
STATISTICS
本章小结
1.数据的预处理 2.品质数据的整理与展示 3.数值型数据的整理与展示 4.合理使用图表
2 - 30
统计学
STATISTICS
作业
1、P78-3.1 2、P79-3.3 3、P79-3.4 4、P82-3.12
2-4
统计学
STATISTICS
3.2 品质数据的整理与展示
统计学
STATISTICS
分类数据的整理与展示
一、图示用数据计算 1.频数:落在某一特定类别或组中的数据个数 2.频数分布:各个类别或组的频数汇总表 3.比例和百分比 4.比率:不同类别数值之间的比值
2-6
统计学
STATISTICS
分类数据的整理与展示
我一眼就看出 来了，周加工 零 件 在 100 ～ 110 之 间 的 人 数最多!
直方图的绘制
12
8
4
0 80 90 100 110 120 130
某车间工人周加工零件直方图 2 - 19
统计学
STATISTICS
50张经典的数据分析图表
50张经典的数据分析图表1. 散点图(Scatter plot)散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。
如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。
2. 带边界的气泡图(Bubble plot with Encircling)有时，您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。
3. 带线性回归最佳拟合线的散点图 (Scatter plot with linear regression line of best fit)如果你想了解两个变量如何相互改变，那么最佳拟合线就是常用的方法。
下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。
针对每列绘制线性回归线：4. 抖动图 (Jittering with stripplot)通常，多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。
结果，多个点绘制会重叠并隐藏。
为避免这种情况，请将数据点稍微抖动，以便您可以直观地看到它们。
5. 计数图 (Counts Plot)避免点重叠问题的另一个选择是增加点的大小，这取决于该点中有多少点。
因此，点的大小越大，其周围的点的集中度越高。
6. 边缘直方图 (Marginal Histogram)边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。
这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X和 Y 的单变量分布。
这种图经常用于探索性数据分析(EDA)。
7. 边缘箱形图 (Marginal Boxplot)边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。
然而，箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第25和第75百分位数。
相关图用于直观地查看给定数据框(或二维数组)中所有可能的数值变量对之间的相关度量。
9. 矩阵图 (Pairwise Plot)矩阵图是探索性分析中的最爱，用于理解所有可能的数值变量对之间的关系。
它是双变量分析的必备工具。
偏差10. 发散型条形图 (Diverging Bars)如果您想根据单个指标查看项目的变化情况，并可视化此差异的顺序和数量，那么散型条形图 (Diverging Bars) 是一个很好的工具。
第2章 用图表展示数据
生成频数分布表
(定性数据)
1.列出各类别 2. 计算各类别的频数
3. 生成频数分布表
☺☺☺ ☺☺分类Leabharlann A B C频数比例
百分比 比率
D
E
2020-6-13
定性数据的描述统计量
1. 频数(frequency) ：落在各类别中的数据个数 2. 比例(proportion) ：某一类别数据个数占全
部数据个数的比值 3. 百分比(percentage) ：将对比的基数作为100
而计算的比值 4. 比率(ratio) ：不同类别数值个数的比值
2020-6-13
生成频数分布表
(定性数据)
【 例 2-1】 为 研 究 人 们 对不同类型软饮料的偏 好情况，一家调查公司 在某超市随机调查了 50 名 顾 客 。 右 表 是 顾 客性别及其所偏好的饮 料类型记录。生成频数 分布表，观察不同性别 的顾客及其所偏好的饮 料类型的分布状况，并 进行描述性分析
绿色 健康饮品
2020-6-13
用SPSS生成定性数据的频数分布 表
(单变量频数分布表)
第1步：选择【Analyze】【Descriptive Statistics-Frequencies】进入主对话框
第2步：将“饮料类型”或“顾客性别”选入 【Variable(s)】；选中【Display Frequency tables】
第3步 (若需要描述统计量或图形)主点【Statistics】 或【Charts】，并选择相应的选项。点击 【OK】
生成频数分布表
2020-6-13
生成频数分布表
(定性数据—SPSS)
升序 排列 ( 汉字 拼音 字母) Valid
前端开发技术中常见的数据可视化和图表展示方法
前端开发技术中常见的数据可视化和图表展示方法数据可视化在当今数字时代中扮演了重要的角色，不仅能够让数据更加直观、易懂，还可以帮助我们发现数据中的关联和趋势。
在前端开发技术中，有许多常见的数据可视化和图表展示方法，下面我们来一一介绍。
1. 折线图折线图是最常见的数据可视化方式之一。
它基于坐标系来展示数据的变化趋势。
通过连接各个数据点，我们可以清晰地看到数据的波动情况。
折线图通常用于展示时间序列数据，比如股票走势、气温变化等。
2. 柱状图柱状图通过不同长度或高度的柱子来表示数据的数量或比较不同类别的数据。
比如，我们可以使用柱状图来展示销售额的变化，或者比较不同地区的人口数量。
柱状图简洁明了，容易理解，适用于各种类型的数据。
3. 饼状图饼状图通过不同扇区的面积来表示数据的比例关系。
通常用于展示占比情况，比如各个国家的人口比例、不同类别产品的销售占比等。
饼状图直观，能够清楚地展示数据的组成，但不适合展示大量的数据。
4. 散点图散点图用于展示两个变量之间的关系。
通过在坐标系中绘制数据点，我们可以直观地分析变量之间的相关性。
散点图常用于探索数据之间的关联性，并能发现异常值。
5. 热力图热力图利用颜色的深浅来展示数据的密度。
通过在二维平面上将数据点映射为一个颜色值，我们可以直观地发现数据的分布情况。
热力图常用于展示地理数据，比如人口分布、犯罪率等。
6. 树状图树状图以树形结构展示数据之间的层次关系。
通过连接不同的节点，我们可以清晰地展示数据的组织结构。
树状图适用于展示部门架构、文件目录等。
7. 仪表盘仪表盘是一种常见的实时数据展示方式。
通过模拟仪器上的指针指示器，我们可以直观地展示数据的值，并实时更新。
仪表盘常用于展示工厂设备的运行状态、车辆的速度、能源消耗等。
除了以上常见的数据可视化方式，还有许多其他方法可以用于展示数据。
不同的场景和需求可能需要不同的可视化方式。
在选择合适的数据可视化方案时，我们需要考虑数据的特点、目标受众以及展示的目的等。
数据分析中常用的10种图表
数据分析中常用的10种图表1折线图折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。
表1家用电器前半年销售量图1 数点折线图图2堆积折线图图3百分比堆积折线图2柱型图柱状图主要用来表示各组数据之间的差别。
主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。
图4二维圆柱图3堆积柱形图堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。
图5堆积柱形图图6百分比堆积柱形图百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比，该图的目的是强调每个数据系列的比例。
4线-柱图图7线-柱图这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，更可以显示出平均销售量的趋势情况。
5两轴线-柱图图8两轴线-柱图操作步骤：01绘制成一样的柱形图，如下表所示：图1操作步骤02：左键单击要更改的数据，划红线部分所示，单击右键选择【设置数据系列格式】，打开盖对话框，将【系列选项】中的【系统绘制在】更改为“次坐标轴”，得到图4的展示结果。
图2图3图4操作步骤03：选中上图4中的绿色柱子，更改图表类型，选择折线图即可，得到图5的展示结果。
图5主次坐标柱分别表示了收入情况和占比情况，对比更加明显，同时在一个图表中反映，易于分析。
6条形图图9条形图条形图类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，只是表现形式不同。
主要用于各项类的比较，例如，各省的GDP 的比较或者就针对我们的客户来说:主要是各个地级市的各种资源储量的比较或者各物料类型的客户数量的比较7三维饼图以1月份3种家用电器的销售量占比为例，具体饼图如下所示：图10 三维饼图主要用于显示三种电器销售量的占比情况。
有分离和组合两种形式。
27%18%55%冰箱电视电脑8复合饼图根据电话拜访结果展示出的信息状态。
可以使有效信息得到充分展示，展示9母子饼图母子饼图可直观地分析项目的组成结构与比重。
操作步骤：首先将上述的表格更改为下图格式，其中，前面的总数分类为中间（内层）饼图，各原因为外层数据。
如何利用图表展示报告结果
如何利用图表展示报告结果引言：在工作、学习和研究中，我们经常需要通过报告来展示研究、调查或分析的结果。
而一个清晰、直观的图表可以帮助我们更好地传达信息和表达观点，使报告更具有说服力。
本文将介绍如何利用图表展示报告结果，通过六个主题展开详细论述。
一、选择适当的图表类型1. 条形图：条形图适用于对比不同类别、不同时间点、不同地区等数据的大小，可以清晰地展示数据之间的差异。
在报告中，可以使用单个或多个条形图来对比不同方面的数据。
2. 折线图：折线图适用于展示某一变量随时间、空间等维度的变化趋势，可以清楚地展示数据的变化和趋势。
在报告中，可以使用折线图来表达某一变量的发展历程。
3. 饼图：饼图适用于展示数据的占比情况，可以直观地展示不同类别之间的比例关系。
在报告中，可以使用饼图来展示数据的分布情况。
4. 散点图：散点图适用于展示两个变量之间的关系，可以清楚地显示数据的相关性。
在报告中，可以使用散点图来呈现两个变量之间的关系。
5. 柱状图：柱状图适用于对比同一类别在不同条件下的数据大小，可以直观地展示数据的比较结果。
在报告中，可以使用柱状图来对比同一类别的不同数据。
6. 地图：地图适用于展示数据在地理位置上的分布情况，可以直观地展示数据的空间分布。
在报告中，可以使用地图来呈现数据在不同地区的分布情况。
二、合理设计图表布局和配色方案1. 布局设计：在设计图表布局时，需要考虑报告的整体结构和呈现方式。
可以根据报告的主题和内容选择适当的布局方式，如横向排列、纵向排列、矩阵排列等。
同时，应留出足够的空白区域，使图表更加清晰明了。
2. 配色方案：在设计图表配色方案时，需要考虑颜色的明暗、对比和整体协调性。
可以选择符合报告主题和风格的配色方案，避免使用过于鲜艳或混乱的颜色，以免干扰读者的视觉体验。
三、精准选择和整理数据1. 数据整理：在展示报告结果时，需要将数据进行整理和筛选，排除不必要或重复的数据，保留关键数据。
同时，应注意数据的准确性和可靠性，避免误导读者。
如何在Excel中创建一个图表直观展示数据的变化趋势
如何在Excel中创建一个图表直观展示数据的变化趋势在Excel中，创建一个图表可以帮助我们直观地展示数据的变化趋势。
本文将以教程的形式，介绍如何在Excel中创建一个图表，并利用其功能来有效展示数据的变化趋势。
步骤一：准备数据首先，我们需要准备要展示的数据。
可以将数据输入到Excel的工作表中，确保数据之间有一定的逻辑关系，这样才能更好地展示变化趋势。
例如，我们可以将每个月的销售额作为数据，按照时间顺序输入到Excel的一列中。
步骤二：选择数据在Excel中，选择要展示的数据是创建图表的第一步。
我们可以先选中数据的范围，可以使用鼠标拖动来选择一列或一行的数据，也可以按住Ctrl键选择多列或多行的数据。
步骤三：打开图表功能在Excel的菜单栏中，选择“插入”选项卡，然后在“图表”组中选择合适的图表类型。
Excel提供了多种图表类型，如柱形图、折线图、饼图等。
根据数据的性质和展示需求，选择适合的图表类型。
步骤四：自定义图表在Excel中创建图表后，可以对图表进行自定义设置，以更好地展示数据的变化趋势。
可以通过右键点击图表，选择“图表选项”进行自定义设置。
例如，可以修改图表的标题，调整坐标轴，修改图例等。
步骤五：添加数据标签为了更清晰地展示数据的变化趋势，可以给图表添加数据标签。
数据标签是显示每个数据点具体数值的标识，可以帮助读者更直观地理解数据的变化。
可以通过右键点击图表，选择“数据标签”来添加数据标签。
步骤六：保存和分享完成图表的创建后，可以将其保存到本地或分享给他人。
可以通过点击图表，然后选择“文件”菜单中的“另存为”选项，选择保存的路径和格式。
另外，在Excel中还可以通过复制图表，然后粘贴到其他文档中进行分享。
通过以上步骤，我们可以在Excel中创建一个图表，并准确直观地展示数据的变化趋势。
选择适当的图表类型、自定义图表样式、添加数据标签等操作，可以帮助读者更好地理解数据的变化情况。
Excel作为一款功能强大的数据分析工具，图表功能的使用可以提高数据展示的效果，为人们在数据分析和决策中提供有力支持。
EXCEL图表的类型与应用场景
EXCEL图表的类型与应用场景
在Excel这个强大的电子表格软件中，图表是一种直观展示数据的方式，不仅能够美化数据展示，还能帮助用户更好地理解数据背后的含义。
不同类型的图表适用于不同的数据类型和分析需求，下面将介绍几种常见的Excel
图表类型及它们的应用场景。
折线图
折线图是一种常见的图表类型，通过连接数据点来展示数据的趋势变化。
折线图适合展示数据随时间变化的趋势，如销售额随季度变化、温度随月份变化等。
柱状图
柱状图以竖直或水平的柱形表示数据，适合比较不同类别数据之间的大小关系。
柱状图常用于展示不同产品的销售量、各部门的收入对比等。
饼图
饼图以圆形将数据分成若干部分，展示每部分数据在整体中的比例。
饼图适合展示数据的占比关系，如市场份额分布、支出构成比例等。
散点图
散点图用点来表示数据，适合展示两个变量之间的关系。
散点图常用于观察数据之间的相关性或趋势，如身高体重的关系等。
条形图
条形图类似于柱状图，但是柱形是水平的。
条形图适合展示类别较多的数据，如不同城市的人口数量对比等。
面积图
面积图是一种堆积的折线图，用不同颜色的面积表示数据的大小。
面积图适合展示数据的总量随时间变化的趋势，如不同产品的销售额变化情况等。
通过选择合适的图表类型，我们可以更清晰地呈现数据，帮助他人更好地理解数据的含义和趋势，从而做出更明智的决策。
不同类型的Excel图表各有其独特的应用场景，选择合适的图表类型能使数据更直观、易懂地展示出来，帮助用户更好地分析数据和做出决策。
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学习目标
1. 了解数据预处理的内容和目的 2. 掌握分类和顺序数据的整理与显示方法 3. 掌握数值型数据的整理与显示方法 4. 用Excel和SPSS作频数分布表和图形 5. 合理使用图表
1、数据的预处理
对数据进行哪些预处理
1. 数据审核
▪ 检查数据中的错误
2. 数据筛选
▪ 找出符合条件的数据
主讲人：吴锦桂 管理学院
统计学告诉你的哲理
灰太狼被红太狼的平底锅砸
过多少次？被喜羊羊捉弄过
多少次？捉羊想过多少个办
法，足迹能绕地球多少圈？
被平底锅砸过9544次；
至今吃到几只羊？
被喜羊羊捉弄过2347次
；；捉羊想过2788个办 法；；足迹能绕地球954 圈；至今一只羊没吃到
统计学 告诉你
！
1. 数据的预处理 2.分类数据的整理与显示 3.顺序数据的整理与显示 4.数值型数据的整理与显示 5. 如何合理使用统计图表
分类数据图示-饼图--作用
饼图有什么作用？
1、用来比较百分比。 2、看占总体的比重。
例子
【例2.3】为研究不同类
型的软饮料的市场销售 情况，一家市场调查公 司对随机抽取的一家超 市进行调查。下面的表 2—1 是 调 查 员 随 机 观 察 的 50 名 顾 客 购 买 的 饮 料 类型及购买者性别的记 录。生成频数分布表， 观察饮料类型和消费者 性别的分布状况，并进 行描述性分析
型的软饮料的市场销售 情况，一家市场调查公 司对随机抽取的一家超 市进行调查。下面的表 2—1 是 调 查 员 随 机 观 察 的 50 名 顾 客 购 买 的 饮 料 类型及购买者性别的记 录。生成频数分布表， 观察饮料类型和消费者 性别的分布状况，并进 行描述性分析
绿色
健康饮品
制作频数分布表
使用excel数据透视方法
数据整理
1. 要弄清所面对的数据类型
不同类型的数据，采取不同的处理方式和方法
2. 对分类数据和顺序数据主要是作分类整理 3. 对数值型数据则主要是作分组整理
一般用什么来 展示数据？
分类数据的统计量
1. 频数(frequency) ：落在各类别中的数据个数 • 比例(proportion) ：某一类别数据个数占全
3. 在某些场合，排序本身就是分析的目的之一 4. 排序可借助于计算机完成
数据排序
(方法)
1.分类数据的排序
▪ 字母型数据，习惯上用升序 ▪ 汉字型数据，可按汉字的首位拼音字母排列，
也可按笔画排序，其中也有笔画多少的升序降 序之分
2.数值型数据的排序
▪ 递增排序：设一组数据为x1，x2，…，xn，递增 排序后可表示为：x(1)<x(2)<…<x(n)
名，纵坐标是频数的柱状图 第3步：点选条形图，选择数据，添加累计频率一项 第4步：点击选择系列2，右键选择设置数据系列格式，选择次
坐标轴，选择次坐标轴，编辑坐标轴格式，将坐标轴范围 定在0-100% 第5步：点击系列2，然后点击插入，折线图
分类数据图示-帕累托图--作用
帕累托图有什么 作用？
1、80/20法则，找出主要原因。 2、通常应用到质量问题上。
绿色 健康饮品
excel输出演示
绿色 健康饮品
spss帕累托图做法步骤
第一步：输入数据
第二步：分析——>质量控制——>排列图——>简单——>定义 ——>选择（变量和）——>（饮料进入类别框，频数进入 变量和框）
spss输出演示
绿色 健康饮品
练习——分析
分类数据图示-简单饼图
用圆形及圆内扇 形的角度来表示 数值大小的图形， 主要用于表示一 个样本(或总体) 中各组成部分的 数据占全部数据 的比例用于研究 结构问题
绿色 健康饮品
制作频数分布表
excel输出演示
绿色 健康饮品
练习一下
P38课后练习 2.4
绿色 健康饮品
*小结
分类数据用什么图 和表展示？
*小结（分类数据展示）
表
频数分布表
条形图
图
饼图
帕累托图
数据透视
4、顺序数据的整理（表）
顺序数据的整理-可计算的统计量
1. 累积频数(cumulative frequencies)：各 类别频数的逐级累加 • 2. 累积频率(cumulative percentages)：各 类别频率(百分比)的逐级累加
不满意
99 33.0 120
40.0 279
93.0
一般
78 26.0 198
66.0 180
60.0
满意
64 21.3 262
87.3 102
34.0
非常满意
38 12.7 300 100.0
38
12.7
合计
300 100.0 —
—
—
—
6、顺序数据的图示
顺序数据的累积频数分布图显示
甲城市家庭对住房状况评价的累积频数分布
3. 用于结构比较研究 4. 用于展示分类和顺序数据
顺序数据的频数分布表例子
【例2.4】在一项 城市住房问题的 研究中，研究人 员在甲乙两个城 市各抽样调查 300 户 ， 其 中 的 一个问题是：“ 您对您家庭目前 的住房状况是否 满意？”
1. 非 常 不 满 意；2.不满意；3 ．一般；4．满意 ；5．非常满意。
1. 适用性审核Βιβλιοθήκη 弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的背景材料 确定数据是否符合自己分析研究的需要
2. 时效性审核
尽可能使用最新的数据
3. 确认是否有必要做进一步的加工整理
数据排序
1. 按一定顺序将数据排列，以发现一些明显的特征 或趋势，找到解决问题的线索
2. 排序有助于对数据检查纠错，以及为重新归类或 分组等提供依据
例子--演示
【例2.3】为研究不同类
型的软饮料的市场销售 情况，一家市场调查公 司对随机抽取的一家超 市进行调查。下面的表 2—1 是 调 查 员 随 机 观 察 的 50 名 顾 客 购 买 的 饮 料 类型及购买者性别的记 录。生成频数分布表， 观察饮料类型和消费者 性别的分布状况，并进 行描述性分析
部数据个数的比值 • 百分比(percentage) ：将对比的基数作为100
而计算的比值。即用百分数表示的比例 1. 比率(ratio) ：不同类别数值个数的比值
生成频数分布表
1. 列出各类别 2. 计算各类别的频数 3. 生成频数分布表
☺☺☺ ☺☺
分类 A B C
频数
比例
百分比 比率
D
E
【例2.3】为研究不同类
数据分组
分组方法
分组方法
单变量值分组
组距分组 等距分组 异距分组
组距分组
1. 将变量值的一个区间作为一组
☺~ ☺
2. 适合于连续变量
☺~ ☺
3. 适合于变量值较多的情况
☺~ ☺
4. 需要遵循“不重不漏”的原则
☺~ ☺
5. 可采用等距分组，也可采用不等距 ☺ ~ ☺
分组
组距分组-几个概念
例子：某组为：30 -- 50
甲城市家庭对住房状况评价的频数分布
甲城市
回答类别
户数 百分比 (户) (%)
向上累积
户数 百分比 (户) (%)
向下累积
户数 百分比 (户) (%)
非常不满意 24
8
24
8.0 300 100.0
不满意
108 36 132 44.0 276 92
一般
93 31 225 75.0 168 56
满意
45 15 270 90.0 75 25
☺ ☺☺ ☺☺☺
顺序数据的整理-可计算的统计量
➢单个顺序数据一般采用累积分布图（折线图） 进行分析问题。
➢对于多个顺序数据一般采用环形图进行对比分 析。
环形图
1. 环形图中间有一个“空洞”，样本或总体中 的每一部分数据用环中的一段表示
2. 与饼图类似，但又有区别
饼图只能显示一个总体各部分所占的比例 环形图则可以同时绘制多个样本或总体的数据 系列，每一个样本或总体的数据系列为一个环
▪ 递减排序：可表示为：x(1)>x(2)>…>x(n)
数据筛选
1. 当数据中的错误不能予以纠正，或者有些数据不 符合调查的要求而又无法弥补时，需要对数据进 行筛选
2. 数据筛选的内容
▪ 将某些不符合要求的数据或有明显错误的数据予以剔除 ▪ 将符合某种特定条件的数据筛选出来，而不符合特定条件的
数据予以剔除
数值型数据的表怎么画？
某公司的销售数据 234 259 287 234 280 356 236 246 684 235 243 467 798 234 742 246 783 246 547 477 234 567 235 223 424 223 622 235 734 346 467 234 422 222 546 577 223 243 346 235 784 235 422 235 332 322 224 356 432 546 522 345 227 245 234 467 456 322 422 235 346 745 235 246 685 246 346 634 234 245
组距50-30=20
上限 组中值 下限
40
组中值 = 下限值+上限值 2
组距分组-概念
1. 下限(low limit) ：一个组的最小值 • 2. 上限(upper limit) ：一个组的最大值 • 3. 组距(class width) ：上限与下限之差 • 4. 组中值(class midpoint) ：下限与上限之间