统计数据的图表展示
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
教你如何用条形统计图呈现数据
教你如何用条形统计图呈现数据因为这篇文章是由的一、引言条形统计图是一种非常流行的数据可视化工具，它能够将复杂的数据变得更加容易理解。
条形统计图可以用来显示数量、百分比或比率等不同类型的数据。
使用条形统计图，您可以快速了解数据中存在的趋势和规律。
在本文中，我们将教您如何使用条形统计图呈现数据。
二、了解什么是条形统计图条形统计图也被称为条形图或柱形图。
它是一种以垂直或水平条形的形式表示数据的图表。
它通常用于显示数量、百分比或比率等不同类型的数据。
条形统计图是一种简单直观的可视化工具，常用于商业、教育、科学等领域。
条形统计图通常由两个轴组成：水平轴（x轴）和垂直轴（y 轴）。
水平轴用来表示数据的类别。
在水平轴上，数据点被用条形形式表示并排排列。
垂直轴用来表示数据的数量、百分比或比率。
三、选择条形统计图呈现数据选择条形统计图有以下几个步骤：1.确定数据类型在选择如何展示数据之前，需要确定数据类型。
如果您的数据类型是数量或者有序类别，那么条形统计图是一种好的选择。
如果您的数据类型是无序类别或文本，或者数据类型是事件类型的计数，那么条形统计图可能不是一个好的选择。
2.选择水平或垂直方向条形统计图可以采用水平或垂直方向，这取决于您的数据类型和呈现的需求。
如果您的数据类型是数量或有序类别，垂直条形统计图是一个很好的选择。
如果您的数据类型是无序类别，水平条形统计图可能是一个更好的选择。
3.确定数据集范围在选择标准的条形统计图之前，需要了解数据集的范围。
数据集的范围包括数据点的数量、数据类型和独立变量的数量。
基于这些因素，您可以选择不同类型的条形统计图。
四、条形统计图的类型条形统计图的类型包括普通条形统计图（简单条形统计图）、堆积条形统计图、分组条形统计图等。
下面，我们将分别介绍这些类型的条形统计图。
1.普通条形统计图普通条形统计图，也称为简单条形统计图，是最常用的条形统计图之一。
它由两个轴组成，其中一个轴表示数据类别，另一个轴表示数量、百分比或比率。
趋势图的基本形式
趋势图的基本形式趋势图是一种统计数据可视化的图表形式，用于展示数据随时间的变化趋势。
它是统计学中最常用的图表之一，旨在帮助我们更直观地了解数据的趋势和变化规律。
常见的趋势图有折线图、面积图和柱状图等。
折线图是最常见的趋势图之一，通过将数据点连接起来，展现数据在时间上的变化趋势。
折线图通常横轴代表时间，纵轴代表数据的值，通过连接数据点，我们可以看到数据随时间的变化趋势。
折线图通常用于显示连续变量的趋势，例如股市指数随时间的变化、气温随时间的变化等。
面积图是一种将折线图的下方区域填充颜色的变体形式，通过填充颜色，我们可以更直观地看到数据的变化范围。
面积图常常用于表示多组数据在时间上的对比，可以通过对比数据之间的面积大小来观察不同数据之间的差异。
例如，可以使用面积图来比较不同产品的销量随时间的变化趋势。
柱状图是一种用矩形柱子表示数据的图表形式，通过比较不同柱子的高度，我们可以看到数据的相对大小和变化趋势。
柱状图通常横轴表示不同的类别或时间段，纵轴表示数据的值。
柱状图常用于表示离散变量的趋势，例如不同城市的人口数量、不同季度的销售额等。
除了这些常见的趋势图形式，还有一些其他的变体形式，如堆积折线图、堆积柱状图、雷达图等。
这些图表在一些特定场景下可以更好地展示数据的趋势和变化规律。
在绘制趋势图时，我们需要注意一些细节。
首先，选择合适的图表形式，根据数据类型和展示目的选择折线图、面积图还是柱状图。
其次，确定横轴和纵轴的刻度和标签，使得图表更加清晰易懂。
另外，需要注意数据的准确性和完整性，以确保图表的可信度。
在使用趋势图进行数据分析时，我们可以通过观察图表的趋势来发现数据的规律和特点。
例如，如果折线图呈上升趋势，说明数据在逐渐增加；如果面积图的颜色较浅，说明数据波动范围较小；如果柱状图中某一根柱子较高，说明该类别或时间段的数据较大。
总之，趋势图是一种常见的数据可视化形式，通过图表展示数据随时间的变化趋势，帮助我们更好地理解数据的规律。
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易于理解
由于条形统计图使用简单 的图形元素，因此它易于 被大多数人理解。
适用范围广
条形统计图可以应用于各 种领域，如商业、教育、 科研等。
条形统计图种类
01
02
03
04
单式条形统计图
只展示一个变量的数据。
复式条形统计图
展示两个或多个变量的数据， 便于比较它们之间的关系。
纵向条形统计图
以垂直方向展示数据，通常用 于展示不同时间序列的数据。
绘制条形图
利用绘图软件或图表工具，绘制条形图，将数据以图形的方式呈现 出来。
优化图表
对图表进行优化和美化，以提高图表的视觉效果和可读性，包括调 整颜色、字体、布局等。
06
CATALOGUE
总结与展望
总结重点难点
重点
掌握条形统计图的基本概念、特 点和用途，能够正确地解读条形 统计图。
难点
理解条形统计图中的数据对比和 趋势分析，以及如何根据数据变 化调整条形的位置和方向。
课程目标
掌握条形统计图的基 本概念、特点和用途 。
通过实际案例分析， 培养学生的数据意识 和解决问题的能力。
学会制作和解读条形 统计图。
课程大纲
第一部分：条形统计图的基本概念和特点 介绍条形统计图的概念、特点和用途。
与其他统计图的比较和区别。
课程大纲
第二部分：条形统计图的制作
介绍制作条形统计图的方法和 步骤。
案例二：股票涨跌统计
目的
数据
展示某支股票在一段时间内的涨跌情况， 分析其波动趋势。
收集了该股票在一个月内的收盘价、开盘 价和收盘价，以及每个交易日的涨跌幅度 。
图表
分析
使用条形统计图展示每个交易日的涨跌情 况，用红色表示涨，蓝色表示跌。
条形统计图教学课件ppt
目录
• 条形统计图简介 • 条形统计图的制作 • 条形统计图的分析 • 条形统计图的优化 • 条形统计图的教学设计
01 条形统计图简介
条形统计图的定义
总结词
条形统计图是一种用条形的长度表示变量数值大小的图形，常用于展示不同类 别数据之间的比较。
详细描述
条形统计图是一种常见的统计图表，通过条形的长度来直观地表示各类别的数 值大小。在条形图中，每个条形的长度与该类别的数值成正比，从而使得不同 类别的数据之间可以方便地进行比较。
条形统计图的分类和适用场 景
条形统计图的绘制方法和技 巧
数据分析和信息提取的实际 应用Fra bibliotek教学步骤
2. 知识讲解
详细讲解条形统计图的基本概 念、特点和分类，以及其在不 同场景中的应用。
4. 数据分析
引导学生对实际数据进行处理 和分析，提取有价值的信息， 并利用条形统计图进行展示。
1. 导入新课
通过实际案例或生活情境引入 条形统计图的概念和用途。
识别最大值和最小值
通过条形统计图，我们可以快速识别 出各类别的最大值和最小值，了解数 据之间的差异。
观察数据的分布情况
判断数据的集中或离散程度
条形统计图可以展示数据的分布情况，通过条形的紧密或稀疏程 度，我们可以判断数据的集中或离散程度。
观察异常值
在条形统计图中，异常值会表现为特别高或特别矮的条形，这有助 于我们发现并关注异常值。
排除异常值对分析的影响
在分析过程中，我们需要考虑异常值对整体数据 的影响，根据实际情况决定是否排除异常值。
04 条形统计图的优化
调整条形的颜色和样式
总结词
通过调整条形的颜色和样式，可以增强条形统计图的视觉效果，使其更易于理解和分析。
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【解析】茎叶图是保留并反映原始数据分布的图形，它由茎和叶两部分构成，其图形是 由数字组成的。ACD 三项都需要对原始数据进行处理，求得一些测度值之后再作出图形。
8．对于 100 名学生某一门课程的成绩，若想得到四分之一分位数、中位数与四分之三 分位数，以下哪种描述统计的办法更有效？（ ）[中山大学 2012 研]
A．直方图 B．茎叶图 C．饼图 D．点图
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【答案】B
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12．饼图的主要用途是（ ）。 A．反映一个样本或总体的结构 B．比较多个总体的构成 C．反映一组数据的分布 D．比较多个样本的相似性 【答案】A 【解析】饼图是用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形。它主要用于表示一个 样本（或总体）中各组成部分的数据占全部数据的比例，对于研究结构性问题十分有用。
【解析】直方图、饼图描述的数值型数据是分组数据，而茎叶图描述的是未分组的数值
型数据，点图描述的是两个变量之间的关系。茎叶图保留了原始数据的信息，可以计算其分
位数。
9．某外商投资企业按工资水平分为四组：1000 元以下，1000～1500 元；1500～2000 元；2000 元以上。第一组和第四组的组中值分别为（ ）。[首经贸 2009 研]
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第 3 章 数据的图表展示
一、单项选择题 1．对于大批量的数据，最适合描述其分布的图形是（ ）。[中国海洋大学 2018 研] A．条形图 B．茎叶图 C．直方图 D．饼图 【答案】C 【解析】在应用方面，直方图通常适用于大批量数据，茎叶图通常适用于小批量数据。 条形图是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形；饼图是用圆形及圆内扇形 的角度来表示数值大小的图形，它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。
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
报告中的饼状图与条形图应用
报告中的饼状图与条形图应用简介：在现代社会，数据和报告在我们日常工作和生活中扮演着重要的角色。
为了更加清晰地展示数据和统计结果，我们使用了各种图表和图形。
在本文中，我们将讨论报告中饼状图和条形图的应用，并探索这两种图表形式在不同领域中的优势和局限性。
一、饼状图的应用1.1 饼状图的概念和特点饼状图是一种以“饼”形式展示数据分布的图表。
它将整体数据按比例划分为不同的扇形，并使用不同的颜色或图例标注每个扇形代表的数据部分。
饼状图最常用于展示百分比或比例数据，特别是在展示总体占比方面非常有效。
1.2 饼状图的应用场景饼状图广泛应用于市场调研报告、金融和经济报告、人口统计数据报告等领域。
在这些领域中，饼状图能够清楚地展示不同项目或因素的相对比例。
例如，市场调研公司可以使用饼状图展示不同产品的市场占有率，从而帮助企业决策；经济学家可以使用饼状图展示国家各行业的经济构成，有助于分析经济结构和趋势。
1.3 饼状图的优势和局限性饼状图的优势在于它能够直观地展示数据的比例关系，使读者一目了然。
同时，饼状图还可以通过调整颜色和图例以及添加标签等方式增强可读性。
然而，饼状图也存在一定的局限性。
它不能展示大量数据，因为饼状图过于复杂会导致视觉混乱。
此外，饼状图无法展示数据的顺序或排名，也无法有效比较饼状图的扇形大小，因为人的视觉对于弧度和面积的判断相对不准确。
二、条形图的应用2.1 条形图的概念和特点条形图是一种以长方形条形的高度和长度来表示不同项目的数据大小，通过不同的颜色或阴影区分不同项目。
条形图常被用于展示分类数据，它能够清晰地显示各项目之间的差异和变化趋势。
2.2 条形图的应用场景条形图被广泛应用于各个领域。
在市场营销报告中，条形图通常用于展示不同产品的销售额或市场份额。
在健康领域，条形图可用于比较不同国家的健康指标，帮助医疗机构和决策者识别问题和解决方案。
此外，条形图还可以用于在教育和研究领域展示学生或研究对象的评估结果，帮助评估和改进教学和研究方法。
新版数据分析常用的20种图表
03
用于展示两个变量之间的关系和分布。
常用20种图表简介
1 2
饼图（Pie Chart）
用于展示分类数据的占比情况。
直方图（Histogram）
用于展示连续变量的分布情况。
3
箱线图（Box Plot）
用于展示一组数据的分布情况，包括中位数、四 分位数和异常值。
常用20种图表简介
热力图（Heat Map）
相关系数热力图
• 相关系数热力图：用于展示多个变量之间的相关系数，通过颜色的深浅来表示相关系数的值，可以直观地观察出哪些变量 之间存在较强的相关性。
对应分析图
• 对应分析图：用于展示两个分类变量之间的关系，通过将分 类变量的各个类别映射到二维平面上，可以观察出类别之间 的相似性和差异性。
06
序列类图表
柱状图是以垂直的柱形来展示数 据，而条形图则是以水平的条形
来展示数据。
在使用柱状图和条形图时，需要 注意选择合适的柱形或条形宽度 和颜色，以便更好地展示数据的
差异和比较。
瀑布图
瀑布图是一种特殊的柱状图，主 要用于展示数据从一个初始值到
最终值的变化过程。
瀑布图的优点在于可以直观地展 示数据的增减变化和累计效果， 适用于财务分析、销售分析等场
和分析。
漏斗图
流程分析
漏斗图主要用于分析具有流程性质的数据，如用户转化路径、销 售流程等，可以直观地展示各个环节的转化率和流失情况。
环节对比
通过对比不同环节的转化率，可以找出流程中的瓶颈和问题所在， 为优化流程提供数据支持。
可定制化
漏斗图通常支持定制化设置，如调整环节顺序、设置颜色、添加标 签等，以满足不同场景下的分析需求。
小提琴图
统计调查-直方图
数据预测
通过对直方图的观察和分析，可以对 未来的数据变化趋势进行预测，为决 策提供依据。
直方图的局限性
对数据量要求较高
直方图适用于数据量较大的情况，对于少量数据，直方图的分布 可能不够稳定，难以准确描述数据的分布特征。
对数据的处理方式较为简单
直方图只是一种简单的数据处理方法，对于一些复杂的数据分布情 况可能无法准确描述。
颜色区分
使用不同的颜色或标记来区分不同的数据系列或类别，以便更直观地比较。
强调异常值
对于异常值或关键点，可以使用不同的颜色或标记来突出显示，以便引起关注。
05
直方图与其他统计图的比较
柱状图与直方图的区别
柱状图主要用于展示分类数据的频数分布，而直 方图则主要用于展示连续变量的频数分布。
柱状图的柱子是互相独立的，而直方图中的柱子 是连续的，表示数据在某个范围内的频数分布。
考虑数据量
对于大量数据，应选择较小的分组间 距，以便更好地观察数据分布；对于 少量数据，则可以适当增大分组间距 。
合理设置坐标轴和刻度
刻度设置
坐标轴的刻度应与分组间距相匹配，以便准确反映数据分布 情况。
标签和标题
在直方图上添加适当的标签和标题，以清晰地说明数据的含 义和比较的基准。
使用适当的颜色和标记
直方图的绘制方法
确定数据范围和分组
将数据分成若干个组，每组的 数据范围称为组距。
计算每组的频数
统计每个组内数据的数量。
计算每组的组中值
组中值是该组中间位置的数值 ，用于代表该组的平均水平。
绘制条形图
根据频数和组中值绘制条形图 ，条形的高度代表该组的频数 ，条形的长度代表该组的组距
。
直方图的应用场景
销售统计PPT图表模板
通过饼图或柱状图展示各类产 品在总销售额中的占比，可以 了解各类产品的销售比重，从 而确定哪些产品是市场的主导 产品。
通过柱状图或饼图展示不同客 户群体（如新客户、老客户、 大额客户等）的销售额占比， 可以了解各类客户对销售的贡 献程度，从而制定更有针对性 的营销策略。
通过地图或柱状图展示各地区 销售额的分布情况，可以了解 各地区的市场竞争状况和销售 潜力，从而制定更为合理的区 域销售策略。
分析销售量与销售利润之间的关系，了解在一定销售量下如何提高 利润。
销售量与市场份额关系
分析销售量与市场份额之间的关系，了解在一定市场份额下如何提 高销售量。
销售利润变化趋势分析
销售利润变化趋势
01
通过图表展示销售利润在不同时间段的变化情况，如月销售利
润、季度销售利润和年度销售利润等。
利润率与销售利润关系
03
图表展示
柱状图展示销售额
总结词
柱状图是展示销售数据的常用图表， 能够直观地反映各个月份或各个销售 渠道的 比较不同时间段或不同销售渠道的业 绩。将销售额数据分别填入各个柱子， 根据时间或销售渠道进行分类，便于 观察和分析。
折线图展示销售量
总结词
THANKS
感谢观看
折线图适合展示销售量的变化趋势，能 够直观地反映销售量的起伏和增长情况 。
VS
详细描述
通过折线图展示销售量，可以清晰地观察 到销售量的变化趋势。将销售量数据分别 标在折线上，根据时间进行排序，便于分 析销售量的变化规律和预测未来趋势。
饼图展示销售利润占比
总结词
饼图能够直观地展示销售利润在各个产品或服务中的占比情况。
详细描述
通过饼图展示销售利润占比，可以清晰地了解各个产品或服务的利润贡献度。将各个产品或服务的利润占比数据 分别表示在饼图的各个扇形中，便于分析和比较。同时，还可以通过颜色的深浅来表示利润占比的大小，使图表 更加直观易懂。
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
认识常见的数据统计图表形式
认识常见的数据统计图表形式数据统计图表是一种常见的数据可视化工具，通过图形化的方式展示数据，帮助我们更好地理解和分析数据。
在日常生活和工作中，我们经常会接触到各种各样的数据统计图表，如折线图、柱状图、饼图等。
本文将对常见的数据统计图表形式进行介绍和分析。
一、折线图折线图是一种用折线连接各个数据点的图表形式。
它适用于展示随时间或其他连续变量的数据趋势。
通过折线图，我们可以直观地观察到数据的变化趋势，判断数据的增长或下降速度。
折线图常用于展示气温、股票价格、销售额等数据。
二、柱状图柱状图是一种用矩形柱子表示数据的图表形式。
它适用于比较不同类别或组之间的数据差异。
柱状图的高度表示数据的大小，不同的柱子代表不同的类别或组。
通过柱状图，我们可以直观地比较数据的大小，找出最大值、最小值和趋势。
三、饼图饼图是一种用扇形区域表示数据比例的图表形式。
它适用于展示不同类别或组所占比例的关系。
饼图的每个扇形区域代表一个类别或组，扇形的大小表示该类别或组的比例。
通过饼图，我们可以直观地了解各个类别或组的占比情况。
四、散点图散点图是一种用散点表示数据分布情况的图表形式。
它适用于展示两个变量之间的关系。
散点图的横轴和纵轴分别表示两个变量，每个散点代表一个数据点。
通过散点图，我们可以观察到两个变量之间的相关性，判断它们的关系是正相关、负相关还是无关。
五、雷达图雷达图是一种用多边形表示多个变量之间关系的图表形式。
它适用于展示多个变量之间的相对大小或比较。
雷达图的每条边代表一个变量，多边形的大小和形状表示各个变量的相对大小。
通过雷达图，我们可以直观地比较不同变量之间的差异，找出优势和劣势。
六、热力图热力图是一种用颜色表示数据密度或强度的图表形式。
它适用于展示大量数据的分布情况和变化趋势。
热力图的颜色深浅表示数据的密度或强度，颜色越深表示数据越大或强度越高。
通过热力图，我们可以直观地观察到数据的分布情况和变化趋势。
以上介绍了常见的数据统计图表形式，它们各自适用于不同的数据类型和分析目的。
统计学 数据的整理及图表展示
– 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总体的数据系
列，每一个总体的数据系列为一个环
3. 环形图可用于进行比较研究 4. 环形图可用于展示分类数据和顺序数据
13%
7%
10% 8%
15% 21%
33% 36%
31% 26%
非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意
组中值＝ 下限值+上限值 2
组距分组
第1步：排序，确定组数（K）
5≤K≤15
K 1 lg n
能够显示数据的分布特征和规律
lg 2
第2步：确定组距 组距＝（最大值－最小值）÷组数
★ 组距宜取5或10的倍数
◆第一组的下限应低于最小值， ◆最后一组的上限应高于最大值。 遵循“不重不漏”的原则
上组限不在内
按零件数分组
频数（人）
频率（%）
110以下
3
6
110~115
5
10
115~120
8
16
120~125
14
28
125~130
10
20
130~135
6
12
135以上
4
8
合计
50
100
用Excel制作数值型数据的频数分布表
【工具】 ——【数据分析】 ——【直方图】 【输入区域】：输入原始数据区域 【接收区域】：输入各组的上限值 【输出区域】：选择一个空白单元格（想要
（上下组限重叠）
表3-5 某车间50名工人日加工零件数分组表
按零件数分组
频数（人）
频率（%）
105~110
3
6
《统计学基础》课件项目3 用图表展示数据
统计学原理
拓展阅读3-1: 《财富》世界500强排行榜一直是衡量全球大型公司的最著名、最权威的榜单，被誉为 “终极榜单”，由《财富》杂志每年发布一次。
统计学原理
统计学原理
3.1.4数据透视表
为了从复杂的数据中提取有用的信息，可以利用Excel提供的【数据透视 表】（pivot table）工具。利用数据透视表，可以对数据表的重要信息按使 用者的习惯或分析要求进行汇总和作图，形成一个符合要求的交叉表（列联 表）。在利用数据透视表时，数据源表中的首行必须有列标题。
统计学原理
统计学原理
第2步：在下拉箭头框内选择要筛选出的数据。
统计学原理
3.1.3数据排序 数据排序是按一定顺序将数据排列，以便研究者通过浏览数据发现
一些明显的特征或趋势，找到解决问题的线索，除此之外，排序还有助 于对数据检查纠错以及为重新归类或分组提供方便。美国的《财富》杂 志每年都要在全世界范围内排出五百强企业，通过这一信息不仅可以了 解自己企业所处的地位，还可以从一个侧面了解到竞争对手的状况，有 效制定企业的发展规划和战略目标。
统计学原理
使用数据透视表进行技术和汇总。具体做法是：在【数据透视】 对话框中，依次将“合拍对象”加入“行”（或列）区域，将“性别 ”加入到“列”（或行）区域，将“合拍对象”加入“数据”区域。
统计学原理
使用【数据分析】工具中（Excel【数据分析】工具安装。Excel 【数据分析】工具提供了一些常用统计方法的程序。如果你的及其还 没有安装此项功能，需要安装后才能使用。步骤如下：
统计学原理
例：在某大学随机抽取20名学生，调查他们的性别、民族、家庭所在地、平均月生活费、月愿意 支付摄影费用、影响摄影的因素等，得到的数据如表3—2所示。试建立一个数据透视表，在表的 行变量中给出性别平均月生活费和月愿意支付摄影费用，在列变量中给出学生的家庭所在地区，
《条形统计图》精品课件
2023-11-08CATALOGUE目录•导入新课•学习新课•探索活动•巩固练习•拓展延伸•总结评价01导入新课复习已学知识统计图的概念和种类描述数据的方法和步骤数据的比较和分析条形统计图的特点和用途条形统计图的基本结构和组成条形统计图的数据表达方式引入新课内容展示学习目标能够正确分析和解读条形统计图能够利用条形统计图解决实际问题掌握条形统计图的基本概念和绘制方法02学习新课条形统计图是一种用条形的长度表示数量多少的图形。
条形统计图的概念统计图条形统计图可以直观地展示不同类别的数据之间的差异和关系，通常用于比较不同对象或分类的数据。
特点确定数据、设计布局、绘制条形、标注数据。
制作步骤收集和整理需要绘制条形统计图的数据。
准备数据选择合适的布局，确定每个条形的宽度和间隔，以及标题、图例等元素的位置。
设计布局根据数据的大小和比例，用线条或颜色绘制每个条形，并标注数据。
绘制条形为每个条形添加标签或文字说明，以便读者能够理解每个条形的含义和数据来源。
添加标注条形统计图的制作方法特点条形统计图可以清晰地展示数据的分布和比较，特别是对于多组数据的比较和分析。
同时，条形统计图也易于理解和使用，不需要太多的专业知识。
用途条形统计图广泛应用于各个领域，如商业、经济、社会学等。
它可以用来比较不同产品或服务的销售情况、分析人口分布和流动情况、展示公司的财务数据等。
同时，条形统计图也是科学研究和政策制定的重要工具之一。
条形统计图的特点和用途03探索活动制作简单的条形统计图选择一个感兴趣的主题，收集相关数据。
确定数据制作条形添加标题描述数据根据数据大小，用不同长度的条形表示。
在图上添加标题，注明数据和主题。
在图下简要描述数据，使读者了解数据含义。
根据数据绘制条形统计图绘制图表根据选择的数据、分类、尺度、图表类型绘制条形统计图。
选择图表类型选择适合数据的图表类型，如单式条形统计图、复式条形统计图等。
确定尺度确定数据的大小和计量单位。
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12
a
13
a
《统计学》第二章 统计数据 STAT
5
5
5
4
44
33
3
2
2
1
11
0 体操
举重 乒乓球 羽毛球 射击 跳水 柔道
条形图（Bar）
田径 跆拳道
14
a
Percent
30 28
90-100% C类因素
100
26
80-90% B类因素
90
24
22
0-80% A类因素
80
20
70
18
帕累16 托图
4
a
《统计学》第二章 统计数据 STAT
获金牌项目 金牌数 占总数比例
跳水
５枚
举重
５枚
乒乓球
４枚
羽毛球
４枚
体操
３枚
射击
３枚
柔道 品质２数枚 列
田径
１枚
跆拳道
１枚
0.1786
0.1786 0.1429 0.1429 0.1071 0.1071 0.0714 0.0357 0.0357
5
a
《统计学》第二章 统计数据 STAT
Mean = 163.3
0
N = 83.00
152.5
157.5
总计
人数
（人） 3
11 34 24 11
83
比重
（%） 3.61
13.25 40.96 28.92 13.25
100
组距数列
18
a
上组限U 某年级83名女生身高资料
身高
人数组距d
下组限L
（CM） 150-155 155-160
（人）d=U-L 如13：1 160-155=5
开口组 d=邻组d 估计上组
第3 章 描述性统计学
Descriptive Statistics: Tabular and Graphical
Methods
Add your company slogan
1
a LOGO
Contents
品质数据汇总
▪ 数量数据汇总 ▪ 探索性数据分析:
▪茎叶图
▪ 交叉分组列表和散点图
Summarizing Qualitative Data Summarizing Quantitative Data
5
156
4
167
3
157
1
168
7
158
2
169
1
159
2
170
5
160 12
171
2
161 单7值（项）1数72列 3
162
8
174
1
163
4
总计 83
17
次数 f
a
某年级次8数3名女生频身率高资料
f
f/Σf
身高
（CM） 150-155 155-160 160-165 165-170 170以上
a
《统计学》第二章 统计数据 STAT
2
11
3
5
3 4
5 4
圆形图（饼图 Pie）
9
体操 举重 乒乓球 羽毛球 射击 跳水 柔道 田径 跆拳道
a
10
a
11
a
❖ Bar Charts条状图
▪ Bar charts provide an alternative to pie charts. ▪ The frequency (or relative frequency) of each category
160-165 165-170 170以上
总计
34 24
组中值x
11 x=(U+L)/2
如8:3(165+170)/2=167.5
限为175 估计组中
组距数列
值为172.5
19
a
14 12 10
8 6 4 2 0
VAR00001
40
30
4.0 3.0 2.0 1.0 0.0 9.0 8.0 7.0 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 0.0 9.0 8.0 7.0 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0
7 7 7 7 7 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 5 5 5 5 5 5 5 5
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Std. Dev = 4.86 Mean = 163.3 N = 83.00
单值数列
30
20
10
Std. Dev = 4.86
对频数和百分数 ❖ Dot Plot打点图 ❖ Histogram直方图 ❖ Cumulative Distributions累计分布图 ❖ Ogive穹形图
16
a
变量值 某年级83名女生身高资料
x 身高 人数
身高 人数
（CM） （人）
（CM） （人）
152
1
164
3
154
2
165
8
155
2
166
60
Pa1142reto
50
40
10
8
30
Count
6
4
5
5
4
4
2
3
3
0
2
举重
乒乓球
射击
柔道
20
10 0 田径
跳水
羽毛球
体操
跆拳道
15
a
3.3数值型数据的整理与展示
❖ Frequency Distribution频数分布 ❖ Relative Frequency and Percent Frequency Distributions相
is represented by a vertical bar.
❖ Example 2.3 - continued (Excel representation)
Frequency
Histogram
80 73
70
64
60
52
50
36
40
28
30
20
10
0
1
2
3
4
5 M ore
Are a
Frequency
条形图
.
Pie Chart
Bar Graห้องสมุดไป่ตู้h
3
a
《统计学》第二章 统计数据 STAT
中国体育代表团在悉尼 奥运会上获金牌的项目
举重 射击 射击 跳水 体操 体操 乒乓 球 举重
乒乓球 羽毛球 举重 乒乓球 羽毛球
举重 举重 跳水 跳水 跳水 乒乓球
跳水 射击 体操 羽毛球 柔道 柔道
举重 田径 羽毛球 跆拳道
获金牌项目 金牌数 占总数比例
变量值 x
跳水 举重 次数 乒乓球 f 羽毛球 体操 射击 柔道 田径 跆拳道
５枚
５枚 ４枚 ４枚 ３枚 ３枚 ２枚 １枚 １枚
频率 f /∑f
0.1786
0.1786 0.1429 0.1429 0.1071 0.1071 0.0714 0.0357 0.0357
6
a
《统计学》第二章 统计数据 STAT
1
1
3
2
5 5
4 3
圆形图（饼4 图 Pie）
体操 举重 乒乓球 羽毛球 射击 跳水 柔道 田径 跆拳道
7
a
《统计学》第二章 统计数据 STAT
7%
4% 4%
11%
17% 18%
11%
14%
14%
圆形图（饼图 Pie）
8
体操 举重 乒乓球 羽毛球 射击 跳水 柔道 田径 跆拳道
Exploratory Data Analysis Crosstabulations
and Scatter Diagrams
2
a
频数分布
相对频数
Frequency Distribution Relative Frequency
百分数
Percent Frequency Distribution
饼状图