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
田间试验与统计方法2 数据类型及其图表展示
– 问卷递送方法有：调查员分发、邮寄、网络、媒体
2. 要求调查问卷结构严谨，有清楚的说明； 3. 弱点
– – – – 问卷的返回率比较低； 不适合结构复杂的问卷； 调查周期比较长 ； 数据搜集过程中出现的问题难于及时采取调改措施。
面访式问卷调查
二.试验中的若干问题 三.试验中的统计 四.试验法案例
试验组和对照组
1. 将研究对象分为两组：试验组和对照组； 2. 试验组和随机组的产生应遵循随机原则， 而且应该匹配
– 匹配指对试验单位的背景材料进行分析比 较，将情况类似的每对单位分别随机地分 配到试验组和对照组。
试验中的若干问题
1. 人的意愿
– 群是初级抽样单位，第二阶段抽取的是最终抽样单位。 将该方法推广，使抽样的段数增多，就称为多阶段抽样；
2. 具有整群抽样的优点，保证样本相对集中，节约调 查费用； 3. 需要包含所有低阶段抽样单位的抽样框；同时由于 实行了再抽样，使调查单位在更广泛的范围内展开 4. 在大规模的抽样调查中，经常被采用的方法。
数据的直接来源
(原始数据)
1. 调查数据
– 通过调查方法获得的数据 – 通常是对社会现象而言 – 通常取自有限总体
2. 试验数据
– 通过试验方法得到的数据 – 通常是对自然现象而言 – 也被广泛运用到社会科学中
• 如心理学、教育学、社会学、经济学、管理学等
§3 调查数据
一.概率抽样与非概率抽样
二. 搜集数据的基本方法
– 在相同或近似相同的时间点上收集的数据 – 描述现象在某一时刻的变化情况 – 比如，2002年我国各地区的国内生产总值数据
2. 时间序列数据(time series data)
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。
管理统计学SPSS数据的图形展示实验报告
数据的图形展示一、实验目的与要求1.掌握直方图、饼图、条图、线图、散点图的绘制。
2.熟悉茎叶图、箱图、面积图的绘制。
3.熟悉交统计图的编辑和绘图中注意事项。
二、实验内容提要1.绘制消费者信心值的直方图，并考察其是否服从正态分布。
2.用箱图分月份考察消费者信心的分布3.使用饼图分城市、月份考察样本性别比例4.用条图比较不同职业人群的消费者信心值5.用多重线图分城市比较信心指数随时间的变化趋势三、实验步骤1.消费者信心值的直方图①选择图形→图表构建程序菜单项，打开图表构建程序对话框，②在图库中选择直方图组，将右侧出现的简单直方图图标拖入画布中③在变量列表中找到index1，将其拖入画布的横轴框中，④在元素属性对话框中选中显示正态曲线复选框，随后单击下方的应用按钮。
2.箱图分月份考察消费者信心的分布①选择图形->图表构建程序菜单项，打开图表构建程序对话框，②在图库中选择箱图组将右侧出现的简单箱图图标拖入画布中，③在变量列表中找到index1，将其拖入画布的纵轴框中④将月份time拖入横轴框中，⑤单击确定按钮2.使用饼图分城市、月份考察样本性别3.①选择图形->图表构建程序菜单项，打开图表构建程序对话框②在图库中选择饼图组，将右侧出现的饼图图标拖入画布中③切换至组/点ID选项卡，选中行嵌板变量和列嵌板变量复选框④将性别S2拖入分区依据列表框中⑤将月份time拖入列嵌板变量框中，城市S0拖入行嵌板变量框中⑥将统计量下拉列表由合计改为计数，单击应用按钮⑦单击确定按钮4．用条图比较不同职业人群的消费者信心值①选择图形->图表构建程序菜单项，打开图表构建程序对话框②在图库中选择条图组，将右侧出现的简单条图图标拖入画布中③将职业S5拖入横轴框中④将index1拖入纵轴框中⑤单击确定按钮绘制出图形，然后双击图形进入编辑状态，选中类别分类轴，在属性对话框的分类选项卡中，在排序依据下拉列表框中选择统计选项，在方向下拉列表框中选择降序选项，单击应用按钮4.5．用多重线图分城市比较信心指数随时间的变化趋势5.①选择图形->图表构建程序菜单项，打开图表构建程序对话框②在图库中选择线图组，将右侧出现的多重线图图标拖入画布中③将月份time拖入横轴框中④将index1拖入纵轴框中⑤将城市S0拖入分组（设置颜色）框中，然后再双击该框，再打开的分组区域对话框中将分组依据由颜色改为图案⑥单击确定按钮绘制出图形，然后双击图形进入编辑状态，将均值连续轴刻度范围修改为85~105，小数位数更改为0四、实验结果与结论。
数据图表及分析(11张PPT)
学习目标 ●
课堂导入 ●
呈现方式一：
课堂导入
考考你的眼力：5秒找出下面上网时间最长的同学？
呈现方式三：
三种呈现方法，哪种方法最快看出？
数据图表及分析
课堂活动●
总 结 ●
课后作业 ●
学习目标 ●
课堂导入 ●
课堂活动 ●
图表类型
EXCLE中有 柱形图、饼形图、折线图、条形图等等
总结
数据图表及分析
学习目标 ●
课堂导入 ●
课堂活动●
总 结 ●
课后作业 ●
制作“学习型上网时长”分段人数统计图，并对其加以美化。
课后作业
数据图表及分析
同学们再见！
授课老师：
时间：2024年9月1日
2024课件
同学们再见！
授课老师：
时间：2024年9月1日
数据图表及分析
学习目标 ●
课堂导入 ●
课堂活动 ●
修饰美化
总 结●
课后作业 ●
欢欢想展示自己制作的统计图表，为使图表更加美观，请你尝试和同学一起对这几个方面进行优化。（1）图表中的标题没有居中，字体和颜色不够美观；（2）图表太小；（3）饼图的颜色对比度不够。
数据图表及分析
学习目标 ●
学习目标●
课堂导入 ●
总 结●
课后作业 ●
数据图
课堂活动 ●
总 结●
课后作业 ●
欢欢对“非学习型上网时长”的结果进行统计，想用更形象直观的方式展示出来，向老师求助后，发现可以用图表来完成。什么是图表呢?
课堂活动
数据图表及分析
课堂导入 ●
学习目标 ●
课堂导入 ●
课堂活动 ●
贾俊平《统计学》章节题库(含考研真题)(数据的图表展示)【圣才出品】
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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
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
统计学 数据的整理及图表展示
2．不满意；
3．一般；
4．满意；
5．非常满意。
BG
24
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
（1）统计学成绩等于80分的学生 （2）数学成绩最高的前三名学生，英语成绩
最低的三名学生 （3）统计学成绩在80-90之间的学生 （4）四门课程成绩都大于70分的学生
BG
3
数据排序
1. 分类数据的排序
▪ 字母型数据，排序有升序降序之分，但习
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
4.比 率：不同类别数值之间的比值
BG
9
【例3.3】一家市场调查公司为研究不同品牌 饮料的市场占有率，对随机抽取的一家超市 进行调查。调查员随机观察了50名顾客购 买饮料类型及购买者性别，并进行了记录， 如果一个顾客购买某一品牌的饮料，就将这 一饮料的品牌名字记录一次。数据见Excel 表。要求：对饮料类型和顾客性别的分布状 况进行描述分析，求不同品牌饮料的频数分 布、比例和百分比。
BG
7
3.2 品质数据的整理与展示
3.2.1 分类数据的整理与图示
1. 列出各类别 2. 计算各类别的频数 3. 制作频数分布表 4. 用图形展示
BG
8
分类数据中需要计算的指标
1.频 数：落在各类别中的数据个数 频数分布：把各个类别及落在其中的相应频 数全部列出，并用表格形式表现出来。
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。
常见Excel图表的制作与应用
常见Excel图表的制作与应用Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据分析、统计、报表制作等领域。
其中，图表是Excel中最常用且最直观的数据展示方式之一。
本文将介绍几种常见的Excel图表的制作与应用。
一、柱状图柱状图是一种用矩形柱子表示数据的图表，适用于比较不同类别或时间段的数据大小。
制作柱状图的步骤如下：1. 选择需要制作图表的数据范围，包括数据标签和数值。
2. 点击Excel菜单栏中的“插入”选项卡，选择“柱状图”图标。
3. 在弹出的图表类型中，选择合适的柱状图样式。
4. 图表生成后，可以通过调整图表的标题、坐标轴标签、数据系列等来美化图表。
柱状图的应用场景广泛，比如用于展示销售额、收入、人口数量等数据的比较。
二、折线图折线图是一种用直线段连接数据点的图表，适用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。
制作折线图的步骤如下：1. 选择需要制作图表的数据范围，包括数据标签和数值。
2. 点击Excel菜单栏中的“插入”选项卡，选择“折线图”图标。
3. 在弹出的图表类型中，选择合适的折线图样式。
4. 图表生成后，可以通过调整图表的标题、坐标轴标签、数据系列等来美化图表。
折线图常用于展示气温变化、股票走势等数据的趋势。
三、饼图饼图是一种用扇形表示数据占比的图表，适用于展示不同类别数据的相对比例。
制作饼图的步骤如下：1. 选择需要制作图表的数据范围，包括数据标签和数值。
2. 点击Excel菜单栏中的“插入”选项卡，选择“饼图”图标。
3. 在弹出的图表类型中，选择合适的饼图样式。
4. 图表生成后，可以通过调整图表的标题、数据标签、颜色等来美化图表。
饼图常用于展示市场份额、人口比例等数据的占比情况。
四、散点图散点图是一种用点表示数据分布情况的图表，适用于展示两个变量之间的关系。
制作散点图的步骤如下：1. 选择需要制作图表的数据范围，包括数据标签和数值。
2. 点击Excel菜单栏中的“插入”选项卡，选择“散点图”图标。
旅游业数据分析报告图表
旅游业数据分析报告图表1. 引言本文将对旅游业的数据进行分析，通过图表展示各方面的关键指标，包括游客数量、收入、景点热度等。
数据来源包括官方统计部门、调查问卷以及互联网平台。
通过对这些数据的分析，我们可以了解旅游业的发展状况和趋势，从而为相关机构和企业制定合适的发展策略提供参考。
2. 游客数量分析2.1 年度游客数量统计通过统计各年度的游客数量，可以直观地了解旅游业的整体发展情况。
下图为近五年的年度游客数量统计表：年份游客数量（百万人次）2015 1202016 1302017 1402018 1502019 160从表中可以看出，近五年来旅游业的游客数量呈现逐年增长的趋势，平均年增长率为6.67%。
2.2 各月游客数量统计除了年度游客数量，我们还分析了各月份的游客数量。
以下图为2020年各月游客数量统计表：月份游客数量（百万人次）1月102月83月 64月125月156月187月209月1610月1411月1212月10从表中可以观察到每年的旅游旺季一般集中在5月至8月，而淡季则在1月至3月和10月至12月。
3. 收入分析3.1 年度旅游收入统计旅游业的收入是评估其经济效益的重要指标，下图为近五年的年度旅游收入统计表：年份旅游收入（亿元）2015 1002016 1202017 1502018 1802019 200近五年来，旅游收入呈逐年增长的趋势，平均年增长率为20%。
3.2 各月旅游收入统计我们还分析了各月份的旅游收入，以下图为2020年各月旅游收入统计表：月份旅游收入（亿元）1月102月83月 64月125月156月187月208月229月1611月1212月10从表中可以看出，每年的旅游收入与游客数量的变化趋势相似，旺季收入较高，淡季收入较低。
4. 景点热度分析4.1 热门旅游景点排名根据互联网平台的搜索和用户评价数据，我们对热门旅游景点进行排名。
以下为2021年热门五大旅游景点：1.AAA景区：受到了来自国内外游客的广泛关注，以其独特的自然风光和悠久的历史文化而著名。
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
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，
统计图表的绘制与数据分析
统计图表的绘制与数据分析统计图表是一种常用的数据可视化工具，能够直观地展示数据的分布、趋势和关系。
在数据分析中，统计图表起着至关重要的作用，它们不仅能够帮助我们更好地理解数据，还能够帮助我们发现数据中的规律和异常。
本文将介绍统计图表的绘制方法和数据分析技巧。
一、折线图折线图是一种常用的统计图表，用于展示数据随时间、变量或条件的变化趋势。
绘制折线图时，我们需要首先确定横轴和纵轴的标尺，然后根据数据绘制折线。
通过观察折线的走势，我们可以得出数据的变化规律。
折线图常用于分析销售趋势、股票走势等。
二、柱状图柱状图是一种常用的统计图表，用于比较不同类别或组之间的数据大小。
绘制柱状图时，我们需要确定横轴和纵轴的标尺，然后根据数据绘制柱状图。
柱状图的高度代表数据的大小，不同类别或组的柱状图可以并列或堆叠在一起，以便于比较数据的差异。
柱状图常用于分析销售额、人口比例等。
三、饼图饼图是一种常用的统计图表，用于展示不同类别或组的数据占比关系。
绘制饼图时，我们需要根据数据计算出各个类别或组的百分比，然后根据百分比绘制饼图。
饼图的扇形角度代表数据的占比，不同类别或组的扇形可以按照顺时针或逆时针的方向排列。
饼图常用于分析市场份额、人口分布等。
四、散点图散点图是一种常用的统计图表，用于展示两个变量之间的关系。
绘制散点图时，我们需要确定横轴和纵轴的标尺，然后根据数据绘制散点。
通过观察散点的分布，我们可以得出两个变量之间的关系，如正相关、负相关或无关。
散点图常用于分析身高与体重的关系、温度与销售额的关系等。
五、雷达图雷达图是一种常用的统计图表，用于展示多个变量之间的相对大小。
绘制雷达图时，我们需要确定各个变量的标尺，并将其表示成一个多边形，然后根据数据绘制雷达图。
雷达图的边长代表数据的大小，不同变量的雷达图可以并列或叠加在一起，以便于比较数据的差异。
雷达图常用于分析产品特性、个人能力等。
六、数据分析技巧除了绘制统计图表，数据分析还需要运用一些技巧来发现数据中的规律和异常。
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百分数 Percent Frequency Distribution
Frequency Distribution
Relative Frequency
饼状图
.
Pie
条形图
Chart
Bar Graph
《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
Valid
有效 数据
152.00 154.00 155.00 156.00 157.00 158.00 159.00 160.00 161.00 162.00 163.00 164.00 165.00 166.00 167.00 168.00 169.00 170.00 171.00 172.00 174.00 Total
VAR00001
40
0 4. 17 .0 3 17 .0 2 17 .0 1 17 .0 0 17 .0 9 16 .0 8 16 .0 7 16 .0 6 16 .0 5 16 .0 4 16 .0 3 16 .0 2 16 .0 1 16 .0 0 16 .0 9 15 .0 8 15 .0 7 15 .0 6 15 .0 5 15 .0 4 15 .0 3 15 .0 2 15
Dot Plot
One of the simplest graphical summaries of data is a dot plot. A horizontal axis shows the range of data values. Then each data value is represented by a dot placed above the axis.
举重 射击 射击 跳水 体操 球 举重 体操 乒乓
乒乓球 羽毛球 举重 乒乓球 羽毛球
举重 举重 跳水 射击 举重 田径 跳水 跳水 跳水 乒乓球
体操 羽毛球 柔道 柔道 羽毛球 跆拳道
《统计学》第二章 统计数据
STAT
获金牌项目 跳水 举重 乒乓球 羽毛球 体操 射击 柔道 田径 跆拳道
总计
组距数列
上组限U 下组限L
某年级83名女生身高资料
身高
（CM） 150-155 155-160 160-165 165-170 170以上
人数组距d
（人） d=U-L 3 如：160-155=5 11 34 组中值x 24 11 x=(U+L)/2 83 如:(165+170)/2=167.5
单值数列
40 30
VAR00001
组距为2.5的组距数列
30
20
20
10 Std. Dev = 4.86 Mean = 163.3 0 154.0 158.0 162.0 166.0 170.0 174.0 N = 83.00
10 Std. Dev = 4.86 Mean = 163.3 0 154.0 160.0 166.0 172.0 N = 83.00
Summarizing Qualitative Data Summarizing Quantitative Data Exploratory Data Analysis Crosstabulations and Scatter Diagrams
频数分布
相对频数
金牌数
占总数比例 0.1786 0.1786 0.1429 0.1429 0.1071 0.1071 0.0714 0.0357 0.0357
５枚 ５枚 ４枚 ４枚 ３枚 ３枚 ２枚 品质数列 １枚 １枚
《统计学》第二章 统计数据
STAT
获金牌项目 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
开口组 d=邻组d 总计 估计上组 限为175 组距数列 估计组中 值为172.5
14
30
12
10
20
8
6
10
4
2 0
Std. Dev = 4.86 Mean = 163.3 N = 83.00
Std. Dev = 4.86 Mean = 163.3 0 152.5 155.0 157.5 160.0 162.5 165.0 167.5 170.0 172.5 175.0 N = 83.00
100 90 80 70 60 50
26
24 22 20 18
帕累托图 14 Pareto 12
16 10
8 6 4 2 0 举重 跳水 5 5
40
30 20 4 乒乓球 羽毛球 4 3 射击 体操 3 10 2 柔道 跆拳道 田径 0
Count
3.3数值型数据的整理与展示
某年级83名女生身高资料 次数 频率 f f/Σf
身高
（CM） 150-155 155-160 160-165 165-170 170以上
人数
（人） 3 11 34 24 11 83
比重
（%） 3.61 13.25 40.96 28.92 13.25 100
Frequency Distribution频数分布 Relative Frequency and Percent Frequency Distributions相 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
金牌数 ５枚 ５枚 ４枚 ４枚 ３枚 ３枚 ２枚 １枚 １枚
占总数比例 频率 f /∑f 0.1786 0.1786 0.1429 0.1429 0.1071 0.1071 0.0714 0.0357 0.0357
《统计学》第二章 统计数据
1 2 1 3
STAT
变量值 某年级83名女生身高资料 x
身高 人数
身高人数
次数 f
（CM） （人） （CM） （人） 164 3 152 1 165 8 154 2 166 5 155 2 167 3 156 4 168 7 157 1 169 1 158 2 170 5 159 2 171 2 160 12 单值（项）数列 3 172 161 7 174 1 162 8 163 4 总计 83
50
Cost ($)
40
直方图（Histogram）
30
20
10 Std. Dev = 4.86 Mean = 163.3 0 154.0 158.0 162.0 166.0 170.0 174.0 N = 83.00
VAR00001
约2/3的人身高不超过165cm 频数表 （用SPSS制作）
Frequency 1 2 2 4 1 2 2 12 7 8 4 3 8 5 3 7 1 5 2 3 1 83
频数
频率
Percent 1.2 2.4 2.4 4.8 1.2 2.4 2.4 14.5 8.4 9.6 4.8 3.6 9.6 6.0 3.6 8.4 1.2 6.0 2.4 3.6 1.2 100.0
《统计学》第二章 统计数据
STAT
体操 举重
2 5 1 1 3 5
乒乓球 羽毛球 射击 跳水
3
4 4
柔道 田径 跆拳道
圆形图（饼图 Pie）
VAR00001
组距为4的组距数列
VAR00001
组距为6的组距数列
组数
•Sturges 经验公式
k 1 3322 (log n ) . 10
•最小K值法
min{ | 2 n} k
K
组距、组上限、组下限
(Highest va - Lowest val lue ue) i Number of classes
14
12
直方图
10 8 6 4
2 0
S td. Dev = 4.86 M ean = 163.3 N = 83.0 0
VAR00001
14
0 4. 17 .0 3 17 .0 2 17 .0 1 17 .0 0 17 .0 9 16 .0 8 16 .0 7 16 .0 6 16 .0 5 16 .0 4 16 .0 3 16 .0 2 16 .0 1 16 .0 0 16 .0 9 15 .0 8 15 .0 7 15 .0 6 15 .0 5 15 .0 4 15 .0 3 15 .0 2 15
Example 2.3 - continued (Excel representation)
Histogram
80 70 60 50 40 30 20 10 0 1 2 3 Area
73 52 36
64 28
Frequency
Frequency
4
5
M ore
Example: Hudson Auto Repair
Dot Plot
. .. . . . .. .. .. .. . . ..... .......... .. . .. . . ... . .. . . . . . .
60 70 80 90 100 110
有效 频率
累计 频率
Example: Hudson Auto Repair
Relative Frequency and Percent Frequency Distributions
Relative Cost ($) Frequency 50-59 .04 60-69 .26 70-79 .32 80-89 .14 90-99 .14 100-109 .10 Total 1.00 Percent Frequency 4 26 32 14 14 10 100