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数据分析中常用的10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。

常用统计图及应用范围图

常用统计图及应用范围图

常用统计图及应用范围图常用的统计图主要包括折线图、柱状图、饼图、散点图和箱线图等。

这些统计图在数据分析和可视化呈现中起着非常重要的作用。

它们可以用于不同领域的数据分析,如市场营销、金融、医疗健康、教育等等。

下面将分别介绍这些统计图的特点和应用范围。

折线图是一种以直线段连接各个数据点的统计图表。

它主要用于显示数据的趋势和变化。

折线图常用于时间序列的数据分析中,比如股票走势图、气温变化趋势等。

在市场营销中,折线图也经常用于分析销售额和客户数量的变化趋势。

柱状图是一种以矩形柱表示数据大小的统计图表。

它主要用于比较不同类别的数据之间的差异。

柱状图常用于展示不同产品的销售额、不同城市的人口数量等。

在金融领域,柱状图也可以用于展示不同股票的收益率和市值大小。

饼图是一种以扇形区域表示数据比例的统计图表。

它主要用于显示数据的占比关系。

饼图常用于展示市场份额、投资组合的资产比例等。

在医疗健康领域,饼图也可以用于展示不同疾病的患病比例。

散点图是一种用于显示两个变量之间关系的统计图表。

散点图常用于寻找变量之间的相关性和趋势。

在教育领域,散点图可以用于分析学生的成绩和学习时间之间的关系,帮助学生和老师找到最佳学习策略。

箱线图是一种用于显示数据分布和异常值的统计图表。

箱线图主要用于显示数据的离散程度和异常值情况。

在质量管理中,箱线图可以用于分析生产批次的质量分布情况,找出异常批次并进行改进。

除了以上提到的统计图外,还有其他一些常用的统计图,如雷达图、热力图、直方图等。

这些统计图对于不同领域的数据分析和可视化都有重要作用。

总的来说,统计图在数据分析和可视化中扮演着非常重要的角色。

它们可以帮助我们更直观地理解数据,发现数据之间的关联和规律。

在市场营销中,统计图可以帮助分析产品在不同区域的销售情况;在金融领域,统计图可以帮助投资者更好地了解市场走势;在医疗健康领域,统计图可以帮助医生和研究人员更好地了解疾病的分布和治疗效果;在教育领域,统计图可以帮助学生和老师更好地了解学习情况和成绩分布。

数据分析中常用的10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。

论文中经常用到的excel图表

论文中经常用到的excel图表
三维百分比面积图
产品1 产品2
条形图:柱形图的颠倒。
10月8日 10月7日 10月6日 10月5日 10月4日 10月3日 10月2日 10月1日
0
簇装条形图
20
40
60
80 100 120 140 160 180
产品2 产品1
10月9日 10月8日 10月7日 10月6日 10月5日 10月4日 10月3日 10月2日 10月1日
0
堆积条形图
50
100
150
200
250
产品1 产品2
10月9日 10月8日 10月7日 10月6日 10月5日 10月4日 10月3日 10月2日 10月1日
0%
百分比条形图
20%
40%
60%
80%
100%
产品1 产品2
三维簇状条形图
10月9日 10月7日 10月5日 10月3日 10月1日
0
50
基础上,通过两维的趋势线描述数据的变化趋势,而且可以通过拖放 图形的坐标轴,方便地变换观察数据的角度。
三维曲面图-1
40
30
20
10
0 10月1日 10月2日 10月3日 10月4日 10月5日
10月6日
10月7日
10月8日
产品1 10月9日
0-10 10-20 20-30 30-40
三维曲面图-2
示第三个变量的多少。
折线图:是用直线段将各数据点连接起来而组成的图形,以折线
方式显示数据的变化趋势。折线图常用来分析数据随时间的变化趋势, 也可用来分析比较多组数据随时间变化的趋势。在折线图中,一般情 况下水平轴(X 轴=时间)用来表示时间的推移,并且时间间隔相同; 而垂直轴(Y 轴=数值)代表不同时刻的数值的大小。 如果有两个数据系列,折线图中两个数据系列是独立的,

《数据分析常用的20种图表》

《数据分析常用的20种图表》

序列数据。
并排条形图比较效果展示
并排条形图的定义
并排条形图是将两个或多个条形图并排放置,以便比较不 同类别数据之间的差异。
并排条形图的优点
能够直观地比较不同类别数据的大小和差异,便于分析和 决策。
并排条形图的缺点
当类别过多时,并排条形图可能会显得拥挤和难以阅读。
堆叠条形图及其变体应用
堆叠条形图的定义
中心空白
环形图与饼图的主要区别在于中心有一个空白区域,这使得环形图 可以在中心区域展示额外的信息,如标题、数据标签或占比等。
色彩与标签
使用对比鲜明的色彩来区分不同的数据类别,同时添加数据标签和 百分比,使图表更加易于理解。
排序与强调
可以按照数据的大小对扇形进行排序,并通过调整扇形的颜色或添加 动画效果来强调特定的数据类别。
《数据分析常用的 20种图表》
目录
• 图表概述与数据分析重要性 • 柱形图系列 • 折线图与面积图系列 • 饼图与环形图系列 • 散点图与气泡图系列 • 条形图系列 • 其他常用图表类型介绍 • 图表组合与交互设计策略
01
CATALOGUE
图表概述与数据分析重要性
图表定义及作用
图表定义
图表是一种将数据可视化表示的工 具,通过图形、线条、颜色等元素 展示数据的分布、趋势和关系。
3
数据可读性 热力图的图形呈现方式使得数据易于理解和解读, 同时可以通过颜色的变化来呈现数据的动态变化。
地图在地理空间数据可视化中应用
地理空间数据可视化 地图适用于地理空间数据的可视化,可以直观地呈现数据 在地理空间上的分布情况。
数据比较 通过地图可以方便地比较不同地区之间的差异,以及数据 在地理空间上的变化趋势。
多层饼图和复合饼图展示技巧

工作报告中的常用图表和图像类型介绍

工作报告中的常用图表和图像类型介绍

工作报告中的常用图表和图像类型介绍在工作报告中,图表和图像是非常重要的信息展示方式,它们能够将复杂的数据和信息以直观、简洁的方式呈现给读者。

本文将介绍一些常用的图表和图像类型,帮助读者更好地理解和运用它们。

一、柱状图柱状图是一种常见的图表类型,它用垂直或水平的柱子来表示数据的数量或比较不同类别的数据。

柱状图通常适用于展示离散的数据,比如不同地区的销售额、不同产品的市场份额等。

通过柱状图,我们可以直观地比较各个类别之间的差异,以及观察趋势和变化。

二、折线图折线图是一种用折线连接数据点的图表类型,它常用于展示数据随时间变化的趋势。

折线图可以清晰地展示数据的波动情况,帮助读者理解和分析数据的变化规律。

在工作报告中,折线图常用于展示销售额、用户增长率等与时间相关的数据。

三、饼图饼图是一种圆形的图表类型,将数据按照比例分成不同的扇区,用来展示各个部分在整体中的占比关系。

饼图适用于展示相对比例的数据,比如不同产品的市场份额、不同地区的销售比例等。

通过饼图,我们可以直观地了解各个部分的相对重要性,帮助决策者做出合理的判断。

四、雷达图雷达图是一种以多个射线状线条连接数据点的图表类型,用来展示多个指标在同一坐标系下的相对大小。

雷达图适用于展示多个指标之间的比较和评估,比如不同产品在多个维度上的性能对比、团队成员在不同技能方面的能力评估等。

通过雷达图,我们可以直观地了解各个指标之间的差异和相对优劣。

五、热力图热力图是一种用颜色来表示数据密度和分布的图表类型,通常以二维矩阵的形式呈现。

热力图适用于展示大量数据的分布情况,比如不同地区的温度分布、用户点击热度等。

通过热力图,我们可以直观地观察数据的集中区域和异常值,帮助我们发现规律和问题。

六、散点图散点图是一种以数据点的位置来表示两个变量之间关系的图表类型。

散点图适用于展示两个变量之间的相关性和分布情况,比如销售额与广告投放费用的关系、用户年龄与购买金额的关系等。

通过散点图,我们可以直观地观察变量之间的趋势和相关性程度,帮助我们做出合理的决策。

17类33种经典图表类型应用场景分析总结

17类33种经典图表类型应用场景分析总结

33种经典图表类型总结随着时代的发展,越来越多的数据量堆积,然而这些密密麻麻的数据的可读性较差并且毫无重点,而数据可视化更加直观有意义,更能帮助数据更易被人们理解和接受。

因此运用恰当的图表实现数据可视化非常重要,本文归结图表的特点,汇总出一张思维导图,帮助大家更快地选择展现数据特点的图表类型。

▲图表类型-思维指南接下来我将依次介绍常用图表类型,分析其适用场景和局限,从而帮助大家通过图表更加直观的传递所表达的信息。

1. 柱状图▲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。

2.条形图▲条形图类似柱状图,只不过两根轴对调了一下。

适用:类别名称过长,将有大量空白位置标示每个类别的名称。

局限:分类过多则无法展示数据特点。

相似图表:堆积条形图。

比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。

百分比堆积条形图。

适合展示同类别的每个变量的比例。

双向柱状图。

比较同类别的正反向数值差异。

3. 折线图▲折线图展示数据随时间或有序类别的波动情况的趋势变化。

适用:有序的类别,比如时间。

局限:无序的类别无法展示数据特点。

相似图表:面积图。

用面积展示数值大小。

展示数量随时间变化的趋势。

堆积面积图。

同类别各变量和不同类别变量总和差异。

▲柱线图[1]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▲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。

▲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:环形图。

整理了4大类22种图表,不用担心用错统计图表,分析不出东西了

整理了4大类22种图表,不用担心用错统计图表,分析不出东西了

整理了4大类22种图表,不用担心用错统计图表,分析不出东西了根据数据之间的关系,统计图表可被分为分成四个大类,你可根据自己的目的(即你想表达什么)来选择适合的图表,最后达到“一图胜千言”的效果。

•比较类:柱形图、对比柱形图、分组柱形图、堆积柱形图、分区折线图、雷达图、词云、聚合气泡图、玫瑰图•占比类:饼图、矩形块图、百分比堆积柱形图、多层饼图、仪表盘•趋势关联类:折线图、范围面积图、面积图、瀑布图•分布类:散点图、地图、热力区域图、漏斗图为了方便大家记住,我把每类的图表及优势场景,制作成了思维导图,大家可收藏以备不时之需思维导图可能会看不清,因此完整版的图表分类我会在底下再次说明,图表制作工具均为:FineBI评论并私信回复「BI」即可获取工具体验地址一、比较类1、对比柱形图简介:使用正向和反向的柱子显示类别之间的数值比较特点:用于展示包含相反含义的数据的对比,若不是相反含义的建议使用分组柱形图。

场景举例:美国大选选举「民主党democrat」与「共和党republican」在各州获得的票数对比。

2、分组柱形图简介:分组柱状图经常用于相同分组下,不同类数据的比较。

用柱子高度显示数值比较,用颜色来区分不同类的数据。

特点:相同分组下,数据的类别不能过多。

场景举例:对2018年第一季度每月饮料、日用品、零食的销售额作对比3、堆积柱形图简介:可以对分组总量进行对比,也可以查看每个分组包含的每个小分类的大小及占比,非常适合处理部分与整体的关系。

特点:适合展示总量大小,但不适合对不同分组下同个类别进行对比。

场景举例:对比周一至周日的访问量,并显示出每天用户从哪些渠道访问的数目和大致占比4、分区折线图简介:分区折线图能将多个指标分隔开,反映事物随时间变化的趋势特点:适合对比趋势,避免多个折线图交叉在一起。

场景举例:对比两个城市同一段时间的风速走势5、雷达图简介:雷达图又被叫做蜘蛛网图,它的每个变量都有一个从中心向外发射的轴线,所有的轴之间的夹角相等,同时每个轴有相同的刻度。

带你深入了解Excel的16种图表类型!

带你深入了解Excel的16种图表类型!

带你深入了解Excel的16种图表类型!大家都知道,相同的数据,使用不同的图表进行体现,效果也会千差万别,那么我们应该如何正确选择,才能让图表的作用发挥到极致呢?1.柱形图柱形图是最常见的图表类型,它的适用场合是二维数据集(每个数据点包括两个值,即X和Y),但只有一个维度需要比较的情况。

例如,如下图所示的柱形图就表示了一组二维数据,【年份】和【销售额】就是它的两个维度,但只需要比较【销售额】这一个维度。

柱形图通常沿水平轴组织类别,而沿垂直轴组织数值,利用柱子的高度,反映数据的差异。

人类肉眼对高度差异很敏感,辨识效果非常好,所以非常容易解读。

柱形图的局限在于只适用中小规模的数据集。

通常来说,柱形图用于显示一段时间内数据的变化,即柱形图的X轴是时间维的,用户习惯性认为存在时间趋势(但表现趋势并不是柱形图的重点)。

遇到X轴不是时间维的情况,如需要用柱形图来描述各项之间的比较情况,建议用颜色区分每根柱子,改变用户对时间趋势的关注。

如下图所示为7个不同类别数据的展示。

2.折线图折线图也是常见的图表类型,它是将同一数据系列的数据点在图上用直线连接起来,以等间隔显示数据的变化趋势,如下图所示。

折线图适合二维的大数据集,尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。

折线图可以显示随时间而变化的连续数据(根据常用比例设置),它强调的是数据的时间性和变动率,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的变化趋势。

在折线图中,类别数据沿水平轴均匀分布,所有的值数据沿垂直轴均匀分布。

折线图也适合多个二维数据集的比较,如下图所示为两个产品在同一时间内的销售情况比较。

不管是用于表现一组或多组数据的大小变化趋势,在折线图中数据的顺序都非常重要,通常数据之间有时间变化关系才会使用折线图。

3.饼图饼图虽然也是常用的图表类型,但在实际应用中应尽量避免使用饼图,因为肉眼对面积的大小不敏感。

例如,对同一组数据使用饼图和柱形图来显示,效果如下图所示。

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。

25个非常经典的Excel图表

25个非常经典的Excel图表

候,可以形成鲜明的对比
120 110
15 10
▊▉▉▉▉McCain 32% 31% 44% 49% 49%
15 10
▊▉▉▉▉McCain 32% 31% 44% 49%
49%
53%
80
100
80
100
4
理论数量 实际数据
理论数量 实际数据
无效 有效
60
3 4
5
3
4
5
A Co. T Co. G Co. 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
1 2 3
4,000 3,000 2,000 1,000
0 123456
11
10
9 8
数据来源:Excel内
4 5 6 7
83% 82% 81% 80% 79% 7/1 7/3 7/5 7/7 7/9 7/11 7/13 7/15 7/17 7/19 7/21 7/23 7/25 7/27 7/29 78% 77%
82% 81%
80% 79% 7/1 7/3 7/5 7/7 7/9 7/11 7/13 7/15 7/17 7/19 7/21 7/23 7/25 7/27 7/29
78%
77%
7,000
6,000
5,000
半圆气泡图
当在报告中需要汇报尤其是指数 增长/减少的某事情时适用
增长情况 16
47
1
14 13 12
30-39 18%
54%
等宽条形图 度量时适用,如果懂得VBA,其
40-49 21%
49%
实直接可以用单元格的高度和宽
度实现
50-64 26%

50张经典的数据分析图表

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。

EXCEL图表的类型与应用场景

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。

工作常用图表ppt课件

工作常用图表ppt课件
工作常用图表
1
CONTENTS
目 录
1 简介 2 常用数据图表 3 常用工作图表 4 数据可视化工具
2
WORK SUMMARY
简介
3
简介
图表可以把复杂数据以直观,形象的形式呈现 出来,可以清楚的看到数据变化的规律,在实 际生活以及生产过程中具有广泛的应用。
4
简介
折线图
雷达图
甘特图
……
柱状图
扇形图
散点图
5
WORK SUMMARY
常用数据图表
6
柱状图
柱状图
适用场景:适用场合是二维数据集(每个 数据点包括两个值x和y),用于显示一段 时间内的数据变化或显示各项之间的比较 情况。
折线图
折线图
适用场景: 折线图适合二维的数据集 ,还适合多个二维数据集的比较。 一般用来表示趋势的变化。
散点图
散点图
适用场景:散点图也被称为“相关图”, 是一种将两个变量分布在纵轴和横轴上 ,在它们的交叉位置绘制出点的图表, 主要用于表示:两个变量的相关关系。 用于回归分析。
可以引申为气泡图,是一种通过改变各 个数据标记大小,来表现第三个变量数 值变化的图表。
扇形图
扇形图
适用场景: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。
环形图,可以实现后续的环形嵌套功能。
雷达图
雷达图
适用场景:雷达图适用于多维数据,一般是 用来表示某个数据字段的综合情况,数据 点一般6个左右,太多的话辨别起来有困难 。
树图
树图
适用场景:一般用于对象较多的,显示其占 比及大小的数据。
WORK SUMMARY

数据分析中常用的10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。

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。

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Subtitle
Category A 6 6 3 5 1
21 When necessary, give the total for the column in a separate box
Dataset 1 Dataset 2 Dataset 3
Category B
10
10
5
7
3
35
Axis title
Templates – Graphs
US BusineBiblioteka s GroupAgenda
General rules Bar and column graphs Line and combination graphs Area graphs Pie graphs Scatter plot and bubble graphs Presenter/timing Presenter/timing Presenter/timing Presenter/timing Presenter/timing Presenter/timing
Bar graph, 2 data series
Title, time period
Subtitle
Category A 6 6 10 10 7 7 24 24 15 15 0 5 10 15 20 25 30
Dataset 1 Dataset 2
Category B
Axis title
Category C
When the data refers to projected or estimated figures, add “E” to the year label
In general, include all relevant information while keeping the graph as simple as possible
Title, time period
Subtitle
Category A Category B Category C Category D 7 24 15 13 7 8 10 4 22 28 0 5 10 15 20 25 30 6 10
Axis title
Category E Category F Category G Category H Category I Category J Category K Category L
32
CAGR
25
1998-2002 68%
The CAGR block should be placed to the right of the graph. Font size should be close to that the graph’s data labels
16
7 4
In general, use whole numbers unless you have a specific reason for including decimals
Participation in Harley Davidson conventions, 1998-2002
Thousands of people
35 30 25 20 15 10 5 0 1998 1999 2000 2001 2002E
When used, axis tick marks should be placed on the outside of the axis
Category D
Category E
Axis title
Source: Text is Arial, 8-point, plain; a semicolon should separate each item; the line should end in a period.
Bar graph, 12 categories
Millions of Pixels
45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 1990 1995 2000
4 3
9 7
If a given data element is too small to fit a data label, place the label outside in a separate text box
32
1999E
The safest way to change the size or position of graph elements is to do so within the native graph application itself
Try to use colors from the main color palette as much as possible
R-255 G-254 B-243
R-204 G-204 B-153
R-073 G-133 B-163
R-67 G-67 B-148
Agenda
General rules Bar and column graphs Line and combination graphs Area graphs Pie graphs Scatter plot and bubble graphs Presenter/timing Presenter/timing Presenter/timing Presenter/timing Presenter/timing Presenter/timing
Fill R-0 G-52 B-102
Accent R-239 G-196 B-089
Accent 2 R-040 G-108 B-026
Accent 3 R-255 G-245 B-200
Title Text R-222 G-029 B-014
Shadow R-153 G-153 B-153
Additional colors, if needed
Axis title
Source: Text is Arial, 8-point, plain; a semicolon should separate each item; the line should end in a period.
Stacked bar graph
Title, time period
Be careful when resizing graphs!
If resizing graphs in the main PowerPoint application, make sure to use only the corner object boxes (see diagram) Make sure that the graph is resized with the same aspect ratio (vertical/horizontal proportions) If the text becomes distorted, undo immediately!
Create graphs using the native PowerPoint chart software, rather than pasting graphs from Excel
Title is bold, with the time period appearing after a comma. Always write out the year in full. The optional subtitle provides additional info on the data and is not bold, italics, 2 points smaller than the title. Line spacing is 1
Cumulative number of Rhodes Scholars, 1900-1980
Harvard vs. Yale
120 100 80 60 40 20 4 0 1900 1920 1940 1960 1980 2 16 7 8 20 25 50 32 Yale Harvard 99
Do not add unit symbols (e.g., $ or M) to the axis labels (except for %). Set the intervals to the largest reasonable value possible
In general, do not use borders on bars, columns, pie pieces, et cetera
All numbers in the graph (data and axis labels) should be the same size. Text labels may be smaller if necessary
Bar graph, 1 data series
Title, time period
Subtitle
Category A 6
Category B
10
Axis title
Category C
7
Category D
24
Category E
15
0
5
10
15
20
25
30
Axis title
Source: Text is Arial, 8-point, plain; a semicolon should separate each item; the line should end in a period.
Use the corner object boxes only when resizing graphs! It is also advisable to hold down the <shift> key when doing so
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