比较型图表分析数据变动
Excel图表实战案例销售额趋势分析与竞争对比
Excel图表实战案例销售额趋势分析与竞争对比在企业经营中，销售额的趋势分析与竞争对比是非常重要的，它们能帮助企业了解销售业绩的变化趋势，并与竞争对手进行比较，从而有针对性地进行销售策略的调整。
在本文中，我将通过一个实际案例来演示如何利用Excel图表对销售额的趋势进行分析，并与竞争对手进行对比。
案例背景：某电子产品企业某电子产品企业是一家专注于手机生产的公司，今年以来销售额一直呈现出波动的趋势。
同时，市场上还存在着其他竞争对手的存在，这使得该企业急需了解自己在竞争中的表现如何。
首先，我们需要提取相关数据，以便进行分析。
这里我们将使用某公司的销售额数据和竞争对手的销售额数据。
数据包括日期和销售额两列，其中日期为年月格式，销售额为数字格式。
接下来，我们使用Excel中的图表工具来制作销售额的趋势图。
以某公司的销售额为例，我们选择折线图来展示销售额随时间的变化情况。
步骤一：打开Excel，并导入销售额数据；步骤二：选中销售额数据，点击插入选项卡中的“折线图”按钮；步骤三：在弹出的折线图类型选择窗口中，选择合适的折线图样式，并点击“确定”按钮；步骤四：此时，你将看到一个折线图被添加到Excel工作表上，其中横坐标表示日期，纵坐标表示销售额；步骤五：进一步美化图表，调整横坐标和纵坐标的标题，添加图表标题，并选择适当的颜色和线条样式；步骤六：重复以上步骤，为竞争对手的销售额数据制作另一个折线图。
现在，我们可以进行销售额趋势分析了。
通过观察两个折线图，我们可以看到销售额的变化趋势以及两个企业在销售业绩上的差距。
为了更直观地进行分析，我们还可以添加动态的趋势线。
在Excel 中，我们可以通过添加移动平均线来观察销售额的长期趋势。
移动平均线是指将一系列数据按时间顺序进行平均计算，以便更好地观察其变化趋势。
步骤一：选中某公司的销售额折线图；步骤二：点击“设计”选项卡中的“添加图表元素”按钮，选择“趋势线”；步骤三：在弹出的趋势线选项卡中，选择“移动平均线”；步骤四：设置移动平均线的周期，一般可以选择3个月、6个月或12个月；步骤五：重复以上步骤，为竞争对手的销售额折线图添加移动平均线。
EXCEL常用图表制作介绍
2016/9/24
2016/9/24
2016/9/24
二、工作中常用图表的应用与制作 条形图 1.简介 2.类型 3.制作步骤
2016/9/24
条形图简介：排列在工作表的列或行中的数据可 以绘制到条形图中。条形图显示各个项目之间的 比较情况。
2016/9/24
条形图类型： 簇状条形图和三维簇状条形图 簇状条形图比较各个类 别的值。在簇状条形图中，通常沿垂直轴组织类别，而沿 水平轴组织数值。三维簇状条形图以三维格式显示水平矩 形，而不以三维格式显示数据。 堆积条形图和三维堆积条形图 堆积条形图显示单个项 目与整体之间的关系。三维堆积条形图以三维格式显示水 平矩形，而不以三维格式显示数据。 百分比堆积条形图和三维百分比堆积条形图 此类型的 图表比较各个类别的每一数值所占总数值的百分比大小。 三维百分比堆积条形图表以三维格式显示水平矩形，而不 以三维格式显示数据。
EXCEL常用图表制作
骨科护士 张丹
2014 年 4 月 20日
目录： 一、Excel常用图表类型 二、工作中常用图表的应用与制作
一、Excel常用图表类型
2016/9/24
一、Excel常用图表类型
常用图表的应用范围： 成分对比关系：1.表明单一整体各部分比例 （饼图） 2.比较两个整体的成分 （条形图、柱状图） 时间序列对比关系：1.时间点不多，注重成度和数量（柱状图） 2.时间较长，侧重变化和变化趋势 （线形图） 频率分布对比关系：1.比较范围数量比较少 （柱状图） 2.比较范围数量比较多 （线形图） 相关性对比关系：1.相对数据较少 （双条形图） 2.数据超过15组 （散点图） 项类对比关系：项类名称较长 （条形图）
2016/9/24
h型表示方法
h型表示方法H型表示方法H型表示方法是一种用于展示信息的图表形式，其形状类似于字母"H"。
它由两个相对称的部分组成，可以用来展示两个相关或对比的数据或信息。
一、H型表示方法的特点H型表示方法具有以下几个特点：1. 对比性强：H型表示方法的两个部分相对称，可以清晰地展示两个不同数据、信息或观点之间的对比关系。
2. 结构清晰：H型表示方法的结构简单明了，易于理解和阅读。
3. 突出重点：H型表示方法可以将关键信息或重点数据放在中心位置，吸引读者的注意力。
4. 灵活性高：H型表示方法可以根据需要进行调整和扩展，适用于不同类型的数据和信息展示。
二、H型表示方法的应用领域H型表示方法适用于各个领域的数据和信息展示，如市场营销、教育、科学研究等。
以下是几个常见的应用领域：1. 市场营销：H型表示方法可以用来展示不同产品或服务的销售额、市场份额等数据，帮助企业进行销售策略的制定和决策。
2. 教育：H型表示方法可以用来展示学生在不同科目或不同学年的成绩对比，帮助教师和学生了解学习情况，制定相应的教学计划。
3. 科学研究：H型表示方法可以用来展示实验结果、数据对比等，帮助研究人员进行数据分析和结论推导。
4. 经济分析：H型表示方法可以用来展示不同地区、不同行业的经济指标对比，帮助经济学家和政府制定经济政策。
三、H型表示方法的制作步骤制作H型表示方法可以按照以下步骤进行：1. 收集数据：首先需要收集相关的数据或信息，确保数据的准确性和完整性。
2. 设计布局：根据数据的特点和展示目的，设计H型表示方法的布局和结构，确定主要信息的位置。
3. 绘制图表：使用图表制作软件或工具，根据设计好的布局绘制H 型表示方法的图表。
4. 添加标签：对图表中的各个部分进行标注，确保读者能够清楚地理解每个部分所代表的含义。
5. 排版整理：对整个H型表示方法进行排版和整理，确保图表的美观和易读性。
四、H型表示方法的优缺点H型表示方法作为一种信息展示工具，具有一些明显的优点和一些局限性：1. 优点：a. 对比性强，能够清晰地展示两个不同数据或信息之间的对比关系；b. 结构简单明了，易于理解和阅读；c. 可以突出重点信息，吸引读者的注意力；d. 灵活性高，适用于不同类型的数据和信息展示。
报告中有效使用图表和统计数字进行比较和分析
报告中有效使用图表和统计数字进行比较和分析引言：在现代社会中，数据和统计数字的重要性越来越被人们所重视。
在各个领域，人们都会收集、分析和利用数据来做出决策和推动发展。
而在报告中，使用图表和统计数字可以使数据更加直观、易于理解。
本文将探讨如何在报告中有效地使用图表和统计数字来进行比较和分析的方法和技巧。
一、使用不同类型的图表1.1 折线图的使用折线图适用于展示数据随时间变化的趋势。
通过绘制折线，可以清晰地观察到数据的波动和变化。
在比较不同地区或不同群体的相关数据时，折线图也可以很好地展现它们的差异。
1.2 饼图的使用饼图适用于展示不同部分构成整体的比例关系。
通过分割饼图的扇形来表示各个部分的比重，可以直观地比较不同部分之间的大小和关系。
例如，在市场调查报告中，可以使用饼图来表示不同品牌的市场份额。
1.3 柱状图的使用柱状图适用于比较不同变量之间的大小或者同一变量在不同时间或地区的变化趋势。
通过不同长度的柱子来表示不同数值的大小，可以直观地观察到它们之间的差异。
在财务报告中，可以使用柱状图比较不同部门的收入和支出情况。
二、合理选择统计指标2.1 平均值的使用平均值是衡量一组数据集中趋势的常用指标。
当我们需要比较多组数据时，可以计算每组数据的平均值，并进行比较。
例如，在比较不同产品的销售额时，可以计算每个产品的平均销售额，并比较它们之间的差异。
2.2 中位数的使用中位数是将一组数据从小到大排序后，位于中间的数值。
与平均值相比，中位数更能反映数据的中间趋势。
当数据具有较大的离散性时，可以使用中位数进行比较。
例如，在比较两个地区的房价时，可以计算每个地区房价的中位数，来观察它们之间的差异。
2.3 百分比的使用百分比可以用来表示一个数值在总数中的相对大小。
在比较不同群体的比例时，可以使用百分比进行分析。
例如，在比较两个国家的男女比例时，可以将每个国家男性人口和总人口的比例进行百分比计算，来比较它们之间的差异。
如何有效地分析销售数据报表中的趋势
如何有效地分析销售数据报表中的趋势销售数据报表是企业运营中非常重要的一项工具，它能够提供详细的数据和信息，帮助企业了解销售情况、分析销售趋势，从而做出正确的决策。
然而，仅仅拥有销售数据报表是不够的，还需要有效地分析这些数据报表，才能获取有价值的信息。
本文将介绍一些有效地分析销售数据报表中趋势的方法。
一、了解销售数据报表的结构和指标在开始分析销售数据报表之前，我们首先需要了解报表的结构和其中的各项指标。
通常，销售数据报表会包含以下几个方面的内容：1. 销售额：用于记录销售期间的总销售额，可以按照日、月、季度或年度进行统计。
2. 销售数量：用于记录销售期间的产品或服务销售数量，同样可以按时间维度进行统计。
3. 销售渠道：用于记录销售渠道的销售额和数量，可以帮助了解不同渠道的销售情况。
4. 客户信息：用于记录不同客户的销售额和数量，有助于发现高价值客户和优化客户管理。
了解了报表的结构和指标后，我们就可以更好地理解其中的数据，针对性地进行分析和决策。
二、使用图表工具进行数据可视化在分析销售数据报表时，我们可以使用各种图表工具将数据可视化展示，以便更清晰地观察销售趋势。
常用的图表包括：1. 折线图：用于展示时间序列中指标的变化趋势，可以将销售额、销售数量等指标进行折线图展示，以便观察变化趋势和季节性波动。
2. 柱状图：用于比较不同时间段或者不同销售渠道的销售额、销售数量等指标，可以清晰地展示差异和趋势。
3. 饼状图：用于展示销售额、销售数量等在整体中所占的比例，有助于了解不同产品或服务的销售情况。
通过使用图表工具，我们可以更加直观地观察销售数据报表中的趋势，有助于发现其中的规律和问题。
三、利用统计方法进行分析除了使用图表工具进行数据可视化外，我们还可以结合一些统计方法进行更深入的分析。
1. 平均值：计算销售额、销售数量等指标的平均值，可以了解整体水平，并判断是否存在异常情况。
2. 增长率：计算销售额、销售数量等指标的增长率，有助于了解销售的增长趋势和速度，以及不同时间段之间的对比。
报告中如何利用图表和表格进行数据对比与分析
报告中如何利用图表和表格进行数据对比与分析一、图表和表格的重要性图表和表格是数据分析和对比的有力工具。
在报告中使用图表和表格能够直观地呈现数据，使得读者能够更加清晰地理解和分析数据。
图表和表格能够帮助读者迅速获取信息、发现规律，同时也能够降低数据分析的难度和效率。
二、图表和表格的种类1. 柱状图柱状图以柱状的高度来表示数据的大小。
它常用于比较不同类别或不同时间段的数据。
例如，我们可以通过柱状图来比较不同产品的销售额，或者比较不同城市的人口数量。
2. 折线图折线图通过连续的折线来表示数据的变化趋势。
它常用于表示时间序列数据，并且可以清楚地展示数据的增长或减少。
例如，我们可以通过折线图来展示企业销售额的季度变化情况，或者展示某个城市的气温变化趋势。
3. 饼图饼图以扇形的面积来表示数据的占比情况。
它常用于表示数据的组成比例。
例如，我们可以通过饼图来展示一个国家不同地区的人口分布情况，或者展示某产品的市场份额。
4. 散点图散点图用坐标轴上的点来表示两个变量之间的关系。
它常用于表示变量之间的相关性。
例如，我们可以通过散点图来展示学生的身高和体重之间的关系，或者展示公司员工的工龄和薪资之间的关系。
5. 表格表格以行和列的方式来呈现数据，它可以包含各种类型的数据，并且可以灵活地组织和排列数据。
表格常用于详细地呈现数据，并且可以进行分类汇总和对比分析。
例如，我们可以通过表格来展示公司不同部门的销售额和利润情况，或者展示学生的成绩和排名情况。
三、图表和表格的使用技巧1. 简洁明了图表和表格应该尽量简洁明了，避免使用过多的文字和装饰。
数据点和标签要清晰可读，可以使用合适的字体和颜色来突出重点。
2. 简单明确的标题每个图表和表格都应该有一个简单明确的标题，能够准确地描述数据的含义和目的。
标题应该直接、简明，能够让读者在一眼看到时就能明白图表或表格所展示的内容。
3. 坐标轴和刻度的设置对于柱状图和折线图，坐标轴和刻度的设置非常重要。
统计学-数据的图表展示分析
2021/3/25
表3-4 不同类型的饮料和顾客性别的频数分布表
也称为列联表或交叉表
2021/3/25
SPSS生成频数分布表
第一步：选择【Analyze】 【Descriptive Statistics-Frequencies】 进入主题对话框
第二步：将“饮料类型”或“顾客性别” 选入【Variable】；选中【Display Frequencies tables】。
2021/3/25
数据的整理与显示
（基本问题）
1. 要弄清所面对的数据类型，因为不同类型的 数据，所采取的处理方式和方法是不同的
2. 对定类数据和定序数据主要是做分类整理 3. 对定距数据和定比数据则主要是做分组整理 4. 适合于低层次数据的整理和显示方法也适合
于高层次的数据；但适合于高层次数据的整 理和显示方法并不适合于低层次的数据
第三章 数据的图表展示
3.1 数据的预处理 3.2 用图表展示定型数据 3.3 用图表展示定量数据 3.4 合理使用图表
2021/3/25
不同原因引起的寿命损失
原因
寿命减少天 数
未结婚（男性） 3 500
惯用左手
3 285
吸香烟（男性） 2 250
未结婚（女性） 1 600
30%超重
1 300
20%超重
第二步：选中数据清单中的任意单元格，并选择【数据】 菜单中的【数据透视表和数据透视图】，弹出对话框如图3-7 所示。然后根据需要选择“数据源类型”和“报表类型”。这里我 们选用【Microsoft Office Excel数据列表或数据库】和【数据 透视表】 ，单击下一步，探出对框如图3-8所示 图 3-7
700
600
毕业论文中的几种常见图表
毕业论文中的几种常见图表一般在毕业论文中，如果想打个不错的分数，建议采用一些图表或者建模做计量分析。
计量分析这部分，按照计量经济学里面所讲的内容，建立模型，之后使用Ev i ews软件得出结果，做分析即可。
实际操作起来如果不熟练，可能会在建模的时候出现困难，因此在文档中不做说明。
但如果只是一味的语言论述，难免让人觉得枯燥，况且学年论文、毕业论文的字数一般都不下六千，只用文字表述也没有那么多话可说。
下面就说说比较简单的一种方法，就是加图表。
以下几种类型的图表虽然比较基础，但是用好了也可以帮你解决不少困难。
（一）走势图走势图表示某种趋势，变好或者变坏，或者变化不大。
当你想表达一个事物、行业（等等）发展趋势的时候，就可以搜集数据做走势图。
关于数据来源的问题，宏观的数据去国家统计局找就可以了，如果想要省里或者市里的数据，去省级市级网站找（政府网），根据自己所写内容，也可以进一步查找省级的分支网站，比如经济类的，就可以找省商务厅网站，以此类推。
图1-3 2007-2012年黑龙江省CPI走势（数据来源：中华人民共和国国家统计局）（二）饼状图饼状图一般表示构成，各部分占总体的比重，为的是在一系列影响因素中抓到主要矛盾，图形可配合着数据进行举例论证，也可以饼状图为基础，找出主要矛盾后，利用计量分析来做进一步分析。
这个图还有个好处，就是能督促你在写论文的时候做到各个部分要详略得当。
以本图为例，一眼就可以看出食品占了34%，然后是娱乐的14%，居住的13%，和交通通信的10%，这样，这几部分也就是你要重点论述的影响因素了。
当然了，有绝对优势的34%，是要用更多的文字去重点论述的。
再比如这里只占4%的医疗，相对于其他影响因素来说就是微乎其微的，也就不必赘述。
数据的比较与分析
数据的比较与分析数据的比较与分析在现代社会中扮演着重要的角色，它不仅能够帮助我们了解和评估事物，还能为决策提供依据。
本文将介绍数据比较与分析的概念、方法以及其在不同领域的应用。
一、数据比较的概念与意义数据比较是指将不同的数据进行对照、对比，并从中找出差异、相似之处。
通过数据比较，我们可以更好地了解事物的特点以及其背后的规律。
数据比较的意义在于帮助我们做出科学合理的决策，提高工作效率，促进发展。
二、数据比较的方法数据比较的方法多种多样，下面介绍几种常用的方法。
1. 直观比较法直观比较法是通过对比不同数据的数值大小、形状等来分析其差异。
可以通过制作图表、图像等形式来直观地展示比较结果，并从中得出结论。
2. 统计分析法统计分析法是通过对数据进行统计、整理、归纳和推断等数学方法来进行比较。
可以利用相关的数学模型和统计工具，如平均值、标准差、回归分析等，来深入研究数据之间的关系和差异。
3. 模型建立法模型建立法是通过建立数学或统计模型来对数据进行比较。
可以通过收集样本数据、构建模型并进行验证，来预测和比较未知数据。
三、数据比较与分析的应用领域数据比较与分析在各个领域都有广泛的应用，下面将介绍其中几个典型的应用领域。
1. 经济领域在经济领域，数据比较与分析可以帮助我们了解经济指标的变化趋势，比如GDP增长率、就业率等。
通过对数据的比较与分析，可以评估不同地区、不同产业之间的经济发展情况，为政策制定提供依据。
2. 社会调查社会调查是一种常见的数据比较与分析方法，通过对不同人群、不同地区的调查数据进行比较，我们可以了解社会现象的特点和规律，为社会发展提供参考依据。
3. 环境保护数据比较与分析在环境保护领域也发挥着重要作用。
通过对不同地区的环境数据进行比较与分析，可以了解环境质量的差异，找出环境问题的病因，从而采取相应的措施进行治理。
4. 市场研究在市场研究中，数据比较与分析是一个关键步骤。
通过对市场数据的比较与分析，可以了解产品的市场份额、竞争对手的策略等，从而指导企业的市场决策。
新旧七种质量管理常用七种工具对比
新旧七种质量管理常用七种工具对比新七大手法要紧应用在中高层管理上，而旧七手法要紧应用在具体的实际工作中。
因此，新七大手法应用于一些管理体系比较严谨与管理水准比较高的公司QC旧七大手法：特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图。
QC新七大手法：关系图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法。
一、检查表检查表又称调查表，统计分析表等。
检查表是QC七大手法中最简单也是使用得最多的手法。
但或者许正由于其简单而不受重视，因此检查表使用的过程中存在的问题很多。
使用检查表的目的：系统地收集资料、积存信息、确认事实并可对数据进行粗略的整理与分析。
也就是确认有与没有或者者该做的是否完成（检查是否有遗漏）。
二、排列图法排列图法是找出影响产品质量要紧因素的一种有效方法。
制作排列图的步骤：1、收集数据，即在一定时期里收集有关产品质量问题的数据。
如，可收集1个月或者3个月或者半年等时期里的废品或者不合格品的数据。
2、进行分层，列成数据表，马上收集到的数据资料，按不一致的问题进行分层处理，每一层也可称之一个项目；然后统计一下各类问题(或者每一项目)反复出现的次数(即频数)；按频数的大小次序，从大到小依次列成数据表，作为计算与作图时的基本根据。
3、进行计算，即根据第(3)栏的数据，相应地计算出每类问题在总问题中的百分比，计入第(4)栏，然后计算出累计百分数，计入第(5)栏。
4、作排列图。
即根据上表数据进行作图。
需要注意的是累计百分率应标在每一项目的右侧，然后从原点开始，点与点之间以直线连接，从而作出帕累托曲线。
三、因果图法因果图又叫特性要因图或者鱼骨图。
按其形状，有人又叫它为树枝图或者鱼刺图。
它是寻找质量问题产生原因的一种有效工具。
画因果分析图的注意事项：1、影响产品质量的大原因，通常从五个大方面去分析，即人、机器、原材料、加工方法与工作环境。
每个大原因再具体化成若干个中原因，中原因再具体化为小原因，越细越好，直到能够采取措施为止。
6sigma图表分析精编版
Scatter plot Marginal plot, Matrix plot Time series plot
Multi-Vari Chart
分布的比较和构成
变量间的关系和时间的变化
多个变量的相关性
图表菜单
Minitab Ver.13 提供分析数据的图表工具
在工作表中输入数据或把EXCEL中的数据粘贴过来
输入要分析的数据的名称
请点击
Graph > Dot plot (Multiple Dot plot)
为什么境内供应商的合同付款期与境外相差这么大?另外境内供应商的合同付款期分布为什么这么宽?
通过Dot plot可以看出区域不同的供应商的合同付款期有很大的区别,特别是境内的散布特别宽.Multiple Dot plot的分布在数据很多的时候也很容易看出.
Box plot是比较数据间的分布差异,中位数和散布大小的比较.
Box plot
Graph > Box plot
利用A_01付款天数.mtv例子对境内和境外供应商的合同付款期进行比较,用Box plot图表分析.
Graph > Boxplot
输入相应的X和Y
编辑图表的颜色,形状等
Box plot的理解
- 变量间的关系,趋势等
- 明确输入变量之间的差异
- 选择更适合的图表 - 使用图表工具做出数据形态
图表的用途
掌握变量分布的形状,平均值的位置及方差比较各变量分布的特性明确两个以上的变量之间的差异比较变量相对重要度掌握变量数据随时间的变化
好的图表才能说明问题
通过 Dot plot可以看出供应商合同付款周期的散布比较大,同时平均值出现严重的偏移.
怎样对数据进行分析,选择并做出最能展现问题的图表？
怎样对数据进行分析，选择并做出最能展现问题的图表？互联网与不断出现的便捷工具，让所有人都可以无须具备数据或相关专长，就可以简单、低成本地将数据做成直观的可视化图、表。
这当然是积极的变化，但也助长了一种本能倾向，即让数据可视化成为了一种汇报时的必备“流程”，开始无目的地进行可视化，结果做出的图表差强人意，比如机械地把电子表格单元转换为图表，只能提供支离破碎的信息，或者无效却扰乱视听影响决策的信息，进而无法传达出完整的理念。
正如演讲和沟通专家南希·杜瓦特（Nancy Duarte）所说：“不要让听众感觉你在展示一张图表，而要回顾人的行为，描述曲线变化背后的事件。
不是“来看我们的三季度财报”，而是“来看我们为什么没完成目标”。
”今天我们就来说说如何在呈现可视化数据的时候匹配正确的图表。
一、数据分析目的有两种：陈述与探索人类大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理，因此，用眼睛看的数据是更清晰有效地传达与沟通信息的一种方式，核心是有效地传递信息。
那么使用图表、图形和设计元素把数据进行可视化，可以帮你更容易的解释数据模式、趋势、统计规律和数据相关性，而这些“信息背后的信息”在其他呈现方式下可能难以被发现。
依据需要传达的性质和目的，我们将数据可视化划分为陈述型和探索型。
前者一般是在正式场合向他人传达信息，比如你想利用手中的大量数据，报告每季度销售情况；后者是当我们想知道为什么最近销售表现不佳，于是，探索是因为季节性波动或者是促销力度不够？（本图表使用Data Analytics数据可视化软件制作，原数据已做脱敏处理，下同）实际上，以探索为目标的可视化又可分为两种，第一种是上文例子中提到的利用数据，用图表来证实或否定你的假设；第二种是如果对销售业绩下滑的原因毫无头绪，提不出任何假设呢？就要仔细分析数据，寻找其中的规律、趋势和异常。
例如，对比销售业绩和销售员负责区域面积，有何不同？不同地区的季节性波动有何异同？天气对销售造成哪些影响？这种开放性探索能带来新发现。
QC七大手法(工具)完整版介绍
QC七大手法（工具）完整版介绍“七大手法”主要是指企业质量管理中常用的质量管理工具，有“老七种”和“新七种”之分。
“老七种”有分层法、调查表、排列法、因果图、直方图、控制图和相关图，新的QC七种工具分别是系统图、关联图、亲和图、矩阵图、箭条图、PDPC法以及矩阵数据分析法等。
今天我们一起来回顾一下“老七种”。
何为QC七手法：QC七手法又称为QC七工具，一般指旧QC七手法，即层别法、检查表、柏拉图、因果图、管制图、散布图和直方图。
是质量管理及改善运用的有效工具。
QC手法的适用范围：QC手法的用途非常广泛，可以用于企业管理的方方面面（包括计划管控、员工思想意识行为管理、质量管控、成本管控、交期管控、士气管理、环境管理、安全管理、效率管理、绩效考核、日常管理等等），但主要用于品质管理及改善。
七大手法口诀：因果追原因、检查集数据、柏拉抓重点、直方显分布、散布看相关、管制找异常、层别作解析。
因果图（特性要因图、石川图、鱼骨图）：定义：当一个问题的特性（结果）受到一些要因（原因）影响时，将这些要因加以整理，成为有相互关系且有条理的图形，这个图形就称为特性要因图，又叫鱼骨图（Fish-Bone Diagram）。
用途说明：1.整理问题。
2.追查真正的原因。
3.寻找对策。
制作步骤：1. 决定问题或品质的特性——特性的选择不能使用看起来很抽象或含混不清的主题。
2. 决定大要因——须是简单的完整句，且具有某些程度或是方向性。
3. 决定中小要因。
4. 决定影响问题点的主要原因。
5. 填上制作目的、日期及制作者等资料。
应注意事项：1.脑力激荡。
2.以事实为依据。
3.无因果关系者，予以剔除，不予分类。
4.多加利用过去收集的资料。
5.重点放在解决问题上，并依结果提出对策，依5W2H原则执行。
.WHY——为什么？为什么要这么做？理由何在？原因是什么？.WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？.WHERE——何处？在哪里做？从哪里入手？.WHEN——何时？什么时间完成？什么时机最适宜？.WHO——谁？由谁来承担？谁来完成？谁负责？.HOW ——怎么做？如何提高效率？如何实施？方法怎样？.HOW MUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？6.依据特性别，分别制作不同的特性要因图。
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一图以蔽之：数据分析重要的不是你用什么图表，而是你的分析目的是什么？比如，你想要作比较分析，就要用柱图、雷达图等；你想要看数据分析的占比情况，就要用漏斗、饼图；想要看数据的趋势有线形图；想要看数据与数据之间的关系，有树状图……而每个分类里各个可视化图表的应用场景和优缺点也都是不尽相同的。
正好最近在做数据可视化的分析，就系统地将可视化图表做一个全面详细地介绍：一、比较类图表主要目的：在数据分析时对比各个值之间的差别1、多系列柱状图应用场景：用于对比多个维度的数值差别分析，不同的系列指标进行不同的对比区分评价：最常用的比较图表，但是不适合大数据集的对比2、堆积柱状图应用场景：用于显示单个项目与整体之间关系的数据分析，比较各个类别的每个数值所占总数值的大小评价：只能对比某个维度内的项目情况，只能纵向对比、无法横向对比3、对比柱状图应用场景：一个维度、两个指标的时候可以使用对比柱状图评价：更直观的看出对比差距，可以调整柱状图的大小，差别更加明显4、分区柱状图应用场景：并列展示不同维度下各个分类指标的柱形图，比如不同大区下不同品类的销售额和毛利对比评价：用于展示大数据集的数据分析，但是比较杂乱，建议添加颜色区分度5、雷达图应用场景：雷达图用以显示独立的数据系列之间，以及某个特定的系列与其他系列的整体之间的关系，必须拥有相同的指标评价：一般适合不同维度的比较分析，对比表达比较明显6、漏斗图应用场景：展示每一阶段的占比情况，提供转化率的数据分析评价：适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析，通过漏斗各环节业务数据的比较能够直观的发现和说明问题所在的环节，进而做出决策7、迷你图应用场景：用于多个维度、多个指标的数据对比分析，用大小和颜色表示指标的数据情况评价：没有具体数值的对比8、词云图应用场景：直观展示数据频率，对出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成“关键词云层”，从而过滤掉大量的文本信息评价：不适合展现数据太少的数据集，不适展现区分度不大的数据，即无重点关键词二、占比类图表目的：在数据分析时查看部分占总体的百分比1、玫瑰饼图应用场景：玫瑰图用来显示的是每一数值相对于总数值的大小。
QC七大手法
前言1.QC七手法又称为QC七工具，一般指旧QC七手法，即：1)因果图2)柏拉图3)数据及检查表4)层别法5)散布图6)直方图7)管制图是质量管理及改善运用的有效工具.2.QC手法的适用范围：QC手法的用途非常广泛，可以用于企业管理的方方面面（包括计划管控、员工思想意识行为管理、质量管控、成本管控、交期管控、士气管理、环境管理、安全管理、效率管理、绩效考核、日常管理等等），但主要用于品质管理及改善。
3.七大手法口诀：因果追原因、检查集数据、柏拉抓重点、直方显分布、散布看相关、管制找异常、层别作解析一、因果图（特性要因图、石川图、鱼骨图）：1.定义当一个问题的特性（结果）受到一些要因（原因）影响时，将这些要因加以整理，成为有相互关系且有条理的图形，这个图形就称为特性要因图，又叫鱼骨图（Fish-Bone Diagram）。
2.用途说明：1.整理问题。
2.追查真正的原因。
3.寻找对策。
3.制作步骤：1. 决定问题或品质的特性——特性的选择不能使用看起来很抽象或含混不清的主题。
2. 决定大要因——须是简单的完整句，且具有某些程度或是方向性。
3. 决定中小要因。
4. 决定影响问题点的主要原因。
5. 填上制作目的、日期及制作者等资料。
4.应注意事项：1.脑力激荡。
2.以事实为依据。
3.无因果关系者，予以剔除，不予分类。
4.多加利用过去收集的资料。
5.重点放在解决问题上，并依结果提出对策，依5W2H原则执行。
•WHY——为什么？为什么要这么做？理由何在？原因是什么？•WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？•WHERE——何处？在哪里做？从哪里入手？•WHEN——何时？什么时间完成？什么时机最适宜？•WHO——谁？由谁来承担？谁来完成？谁负责？•HOW ——怎么做？如何提高效率？如何实施？方法怎样？•HOW MUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？6.依据特性别，分别制作不同的特性要因图。
比较分析法
3、反映本企业目标水平的目标 指标评价标准;比较分析法概述比较分析 法是财务报表分析 的基本方法之 一，是通过 某项财务指标与性 质相同的 指标评 价标准进行对比 ，揭示企业财务状况、经营情况和现金流量情况的一种分析方法。
比较分析 法是最基本的分析方法，在财务报表分析中应用很广。
分类形式按比较对象按比较 对象的不同分为三种形式： 1、 绝对数比较分析。
通过编制 比较财务报表，将比较各期的报 表项目的数额予以并列，直接 观察每一项目的增减变化情况。
2、 绝对数增减变动分 析。
在比较财务报表绝对数的基础上增加绝对数增减金额一栏，计算比 较对象各项目之间的增减变动差 额。
3、 百分比增减变动分析。
在计 算增减变动额的同时计算变动百 分比，并列示于比较财务报表 中，以消除项目绝对规模因素的 影响，使报表使用者一目了然。
按比较标准按比较 标准不同分为三种形式：1、实际指标同计划 指标。
可以解释计划与实际之间的差异，了解该项指标的计 划或定额的完 成情况。
2、本期指标与上期 指标比较。
可以确定前后不同时期有关指标的变动情况，了1、 反映各类企业不 同时期内都普遍适用的公认指 标评价标准。
例如 ：2 : 1的流 动比率和1 : 1的速动比率是典型的公认标 准，利用这些标准能借是企业短 期偿债能 力及财务风险的一般状况；2、 反映某行业水平的行业指标 评价标准，通过行业标准指标比较，有利于揭示 本企业在同行 业中所处的地位及存在的差距。
解企业的生产 经营活动的发展趋势和管理工作 3、本企业指标同国 内外先进企业指标推动本企业改 善经营管理。
注意事项应用比较 分析法对同一性质指标进行数量须在指标内容 、期间、计算口径、计价基础等评价标准常用的指 标评价标准有四类：的改进情况。
比较。
可以找出与先进企业之 间的差距， 比较时，要注意所用指标的 可比性，必方面一致。
4、反映本企业历史水平的历史指标评价标准，在财务分析中，可以运用历史标准，将期末与期初对比，本期与历史同期对比，以及本期于历史最好水平对比，揭示企业财务状况、经营成果和现金流量的变化趋势及存在的差距。
可视化技术使用技巧：通过横向比较和纵向趋势理解数据变化(七)
可视化技术使用技巧：通过横向比较和纵向趋势理解数据变化引言：在当今信息时代，数据量与日俱增，如何从海量的数据中获取有效信息成为许多人面临的难题。
可视化技术的出现为人们提供了一种直观、快速的数据分析方法。
本文将讨论通过横向比较和纵向趋势分析来帮助读者更好地理解数据变化。
一、横向比较横向比较是一种将相同类型的数据进行并列对比的方法。
通过将数据进行可视化展示，我们可以更加直观地看到不同数据之间的差异和相似之处。
1. 图表选择：在进行横向比较时，选择合适的图表形式非常重要。
对于数量型数据，我们可以使用柱状图、折线图等形式；对于类别型数据，可使用饼状图、雷达图等形式。
在选择图表时，要根据数据的性质和要传达的信息来确定最合适的图表类型。
2. 标题和图例：为了更好地帮助读者理解横向比较的结果，我们应该为图表添加适当的标题和图例。
标题应简洁明了，能够准确概括数据的含义；图例则用于解释不同颜色、符号或图形所代表的含义，方便读者快速理解。
3. 标尺和刻度：标尺和刻度是图表中的重要元素，用于表示数据的大小和比例关系。
在进行横向比较时，要确保标尺和刻度的设置准确恰当，以保证比较的准确性。
二、纵向趋势纵向趋势是一种通过对数据在时间序列上的变化进行分析，来观察数据发展走势的方法。
掌握纵向趋势可以帮助我们了解数据变化的趋势、周期和异常情况。
1. 折线图：折线图是分析纵向趋势的常用工具。
通过将数据在时间轴上绘制成折线，可以直观地观察到数据的走势。
在绘制折线图时，要注意选择合适的时间跨度和频率，以展示数据的重要变化和趋势。
2. 热力图：热力图是一种将数据以不同颜色的矩形单元格形式显示的图表。
通过热力图，我们可以直观地看到数据在时间序列上的变化情况。
不同颜色的单元格代表不同的数值，强调了数据的高低点和趋势。
3. 数据标注：在纵向趋势分析中，及时标注重要的数据点是非常必要的。
可以使用数据标签、注释等形式，突出展示数据变化的关键点，使读者更容易理解数据的趋势和特点。
三年级下册数学教案-9.2数据的比较和分析丨苏教版
三年级下册数学教案9.2 数据的比较和分析丨苏教版教案：数据的比较和分析一、教学内容今天我们要学习的是数据的比较和分析。
我们将通过具体的例子来了解如何收集数据，如何通过图表来比较数据，以及如何从数据中进行分析。
二、教学目标三、教学难点与重点重点：数据的收集、数据的比较、数据的分析难点：如何通过图表来比较数据，如何从数据中进行分析。
四、教具与学具准备教具：黑板、粉笔、课件学具：笔记本、尺子、铅笔五、教学过程1. 实践情景引入：我会给学生提供一个情境，比如：“假设我们要了解我们班同学的身高情况，我们应该如何收集数据？”2. 讲解：然后我会讲解数据的收集方法，如何用尺子量身高，如何记录数据。
3. 演示：我会用课件展示如何通过图表来比较数据，比如条形图、折线图等。
4. 练习：我会让学生们自己试着用图表来比较数据。
5. 分析：然后我会引导学生如何从数据中进行分析，比如通过图表可以看出哪一组的身高普遍较高或较低。
六、板书设计数据的比较和分析数据的收集数据的比较数据的分析七、作业设计1. 作业题目：请同学们用图表来比较你们班男女生身高的情况。
答案：略2. 作业题目：请同学们从你们收集的数据中进行分析，看看你们班的身高分布是怎样的。
答案：略八、课后反思及拓展延伸课后反思：通过本节课的学习，我发现学生们在数据的收集和分析方面掌握得比较好，但在如何通过图表来比较数据方面还有待提高。
在下一节课中，我会重点讲解如何通过图表来比较数据。
拓展延伸：学生们可以尝试自己收集其他类型的数据，比如体重、成绩等，然后用图表来进行比较和分析。
重点和难点解析数据的收集方法和数据的处理方法是本节课的重点。
在实践情景引入环节，我会给学生提供一个具体的情境，比如了解班级同学的身高情况。
这里，我会重点讲解如何用尺子量身高，如何记录数据，以及如何整理和处理这些数据。
这是后续数据分析的基础，因此至关重要。
如何通过图表来比较数据是本节课的难点。
在讲解环节，我会用课件展示不同类型的图表，如条形图、折线图等，并解释每种图表的特点和适用场景。
如何在报告中利用图表和数据进行比较
如何在报告中利用图表和数据进行比较引言：在现代社会，数据和图表已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
无论是科学研究、商业分析还是社会调查，我们都需要使用图表和数据来进行比较和分析。
本文将就如何在报告中利用图表和数据进行比较这一主题进行详细论述，以帮助读者更好地运用这一技巧。
一、选择适当的图表类型进行比较1．条形图条形图是一种常用的比较图表类型，它可以清晰地展示不同类别的数据之间的差异。
在报告中使用条形图时，需要选择合适的数据进行比较，并注意调整横轴和纵轴的刻度，以保证图表准确地传达信息。
2．折线图折线图常用于展示数据的趋势和变化情况。
在报告中使用折线图进行比较时，可以将不同类别的数据绘制在同一个图表上，通过不同的颜色或线型进行区分。
折线图的使用要求数据量较大、连续性较强。
3．饼图饼图适用于展示不同部分占总体的比例关系。
在报告中使用饼图进行比较时，可以通过调整各部分的颜色或者位置来突出重点，使读者更加直观地理解数据之间的差异。
二、清晰明了地呈现数据比较结果1．避免过多的图表和数据在报告中使用图表和数据进行比较时，要注意避免过多的图表和数据。
过多的图表和数据会让读者觉得繁琐和无聊，同时也会分散读者的注意力。
因此，要精心选择数据和图表，只选择最有代表性和关键的数据进行比较。
2．合理设置标题和标签在报告中使用图表和数据进行比较时，要合理设置标题和标签。
标题应该简洁明了地概括图表的主要内容，标签则应该清晰明了地描述各个数据的含义。
通过合理的设置标题和标签，可以帮助读者更快地理解图表的含义和比较结果。
三、精准的数据比较和解读1．注意数据的来源和准确性在报告中使用图表和数据进行比较时，要注意数据的来源和准确性。
只有确保数据的准确性和可靠性，才能有效地进行比较和解读。
因此，在选择数据时，要注意选择来自可靠渠道和有权威背景的数据。
2．注意数据的背景和条件在比较数据时，除了要注意数据的准确性，还要注意数据的背景和条件。
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在数据分析中，同样的数据场景采用不同的图表会带来很大的信息差距。
正确的匹配数据与图表不仅要有对数据结构的理解、业务的理解，还需要对图形语言学的一定了解和实际可视化项目中的经验，每一个元素背后都有着很深的学问，这里总结了一些常用图表的特性，可以帮助用户更高效的选择合适的图表类型。
数据场景千千万，每个不同的场景都有不同的数据结构、数据记录数和业务需求，这里先不论具体的业务要求，单说不同的数据结构和数据量，大致能够分为四类数据场景：对比/结构分析/分布/关联。
今天先来说一说对比。
对比的数据场景常常基于不同类别或者时间，从单一的维度或者两到三个维度结合区分析比较数据的变化，有时也会结合排序、分组等方法进行分析，常用于“哪个门店的销售额更高”“今年和去年的净利润相比如何”等场景，接下来细致的介绍一些不同数据情况下的比较型图表的使用：
1.数量比较
●柱状图是一种广泛使用的图形，阐述了分类的属性变量和数值变量的关系，但是常
常用于条目较少（即数据结果较少）的情况，柱状图一般需要排序：如果分类属性
变量是有序的，按照它本身的顺序排列即可；如果分类属性变量无序，那么则根据
数值变量的大小进行排序，使柱状图的高度单调变化。
●在针对地域类分类属性变量时，还衍生出特殊的地图类型图表来用色块深浅进行比
较。
当条目较多也可以使用条形图来显示，但数据量不宜超过30，否则图形会比较拥挤，反而阻碍了用户对数据的识别和信息摄取。
2. 趋势比较——折线图
连续变化的X轴且注重数值的变化趋势时，折线图无疑是最适合的选择，且对数据量没有过多的限制。
3. 占比比较
●说到占比，首先想到的应该就是饼图/环图这中巧妙运用圆角度来进行占比分析的
图表。
饼图的本质仍是柱状图，只不过饼图一般用来表示各个类别的比例，而不是
绝对的数值，用角度来映射大小。
这里要注意的是，因为一个圆饼只有360度，如
果类别太多了，这个饼会被切割得非常细，不利于阅读；这种情况下老老实实地用
柱状图。
●饼图中有一类比较特殊的模式，叫玫瑰图。
同样本质还是柱状图，只不过把直角坐
标系映射成极坐标系，看起来更美观。
由于扇形的半径和面积是平方的关系，玫瑰
图会将数值之间的差异放大，适合对比大小相近的数值。
它不适合对比差异较大的
数值，因为数值过小的类目会难以观察。
此外，因为圆有周期性，玫瑰图也适于表
示周期/时间概念，比如星期、月份。
依然建议数据量不超过30条，超出可考虑条
形图。
而环图的本质就是饼图，只不过把实心圆换成了空心的圆环；如果看板中饼图数量过多觉得单调，可以换个环形图。
4.目标达成
在业务场景中，会出现一些指标类的数据，如销售数量，预期目标与实际达成之间的对比，简单的表达了这一指标的完成情况，设置一个既定的预期标准用来对比区分不同情况下的完成情况。
可以用仪表图来表达。
5.多维性能
对于一些多维的性能数据，如综合评价，常用雷达图表示。
指标得分接近圆心，说明处于较差状态，应分析改进；指标得分接近外边线，说明处于理想状态。
很多游戏中的人物能力极向对比就是以雷达图表示的。
柱状图一般是一个分类型变量不同类别间的比较，雷达图可以是多个数值不在同一个维度之下；更具体地说，柱状图一般是横向比较，雷达图既可以多个观测之间的纵向比较，也可以是一个观测在不同变量间的横向比较。
要注意的是，雷达图如果用来横向比较，需先把各个数值变量作归一化处理。