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PPT常用数据分析图表(全) PPT

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56% In 2012
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75%In 2014
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Jan Feb Mar Apr
2015
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数据的表示ppt课件

数据的表示ppt课件
各部分之和等于总体 扇形圆心角之和是360° 百分比之和是1
他对40名学生进行调查,可调查结果是119人,这说明调查 时小亮没有强调“单选”这一条件,有的同学选择了两项或更 多项,所以才会出现上面的问题.
新课讲解
典例分析
例2.如图所示是八年级(3)班学生参加课外活动人数的扇形统计 图,如果参加艺术类的人数是16人,那么参加其他活动的人数 是___4__人.
第六章 数据的收集与整理
第3节 数据的表示(1)
导入新课
讲授新课
课堂小结
随堂训练
学习目标
1.了解扇形统计图的特点,能从扇形统计图中获取有用的信息. (重点)
2.能按照制作扇形统计图的步骤绘制扇形统计图.(难点)
情境引入
你喜欢踢足球吗?你最喜欢的球 类运动是什么?如果你想知道喜欢某 种球类运动的人数占全班人数的百分 比,你会设计什么样的统计图表示?
新课讲解
最喜欢的 球类运动
人数
篮球 69
足球 63
排球 乒乓球 羽毛球 其他
27 96
36
9
新课讲解
(1)如果你是小强,你会组织什么比赛?你是怎样判断的?
会组织乒乓球比赛,因为通过调查统计可知喜欢乒乓球的 人数最多,是96人.
最喜欢的 球类运动
人数
篮球 69
足球 63
排球 乒乓球 羽毛球 其他
27 96
扇形C所占的百分比为 1-25%-33%=42%,9×42%=3.78(公顷)
新课讲解
扇形统计图的特点: (1)圆代表总体“1”; (2)扇形代表总体中的不同部分; (3)扇形的大小反映各部分占总体的百分比的大小.
新课讲解
议一议 下图是甲、乙两家庭全年支出费用的扇形统计图.根据统计

常用数据分析方法PPT课件

常用数据分析方法PPT课件

序号 1 2 3 4 5
合计
产品 A B C D
其他
损耗 130 35 10
8 12 195
占损耗比率(%) 累积比率(%)
排列图:练习
39
序号 1 2 3 4 5
合计
产品 A B C D
其他
损耗 130 35 10
8 12 195
占损耗总数比率(%)
66.7 17.9 5.1 4.1 6.2 100
❖ 对帐单(检查表); ❖ 流程图; ❖ 散布图; ❖ 直方图; ❖ 排列图; ❖ 控制图; ❖ 因果分析图;
统计分析工具
4
第一部 数据分析概述
5
1、什么是数据?
数据是对图书销售业务全过程记录下来的、 可以以鉴别的符号。数据是销售业务全过 程的属性数量、位置及相通关系等等的抽 象表示。
数据表现形式
3K
直到 N为止
当出版商批量发货及产品特别多时,并且易作某种次序的整理时, 系统抽样比分层抽样好;
抽样方法
24
总体
管 理
结论
抽样 分析
样本 测 试
数据
总体、样本、数据间的关系
25
抽样的目的是通过样本来反映总体。 在书业公司经营管理中,常常将测试的样本数据,通过整理加工,找 出它们的特性,从而推断总体的变化规律、趋势和性质。 一批数据的分布情况,可以用中心倾向及数据的分散程度来表示,表 示中心倾向的有平均值、中位值等,表示数据分散程度的有方差、标 准偏差、极差等。
数据
500
12月
1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
列表

数据分析图表素材PPT模板(完整版)

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5
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10
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Lorem Ipsum has two main data statistical this methodologies important Data analysis which summarizes.
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数据分析信息图表
Data analysis infographic
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数据报告PPT模板课件

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数据分析PPT模板

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Python编程语言在数据分析中优势
强大的数据处理能力
01
Python拥有丰富的数据处理库,如pandas、numpy等,可轻
松处理大量数据。
多样化的数据可视化工具
02
Python集成了matplotlib、seaborn等可视化库,可实现多种
类型的数据可视化。
高效的机器学习算法
03
Python提供了scikit-learn等机器学习库,支持多种算法,方便
提取等。
数据可视化技巧
选择合适的图表类型
根据数据类型和分析目的选择合适的图表类 型,如柱状图、折线图、散点图等。
添加必要的标注和说明
在图表中添加必要的标注和说明,帮助观众 更好地理解数据和分析结果。
设计简洁明了的图表
避免使用过多的颜色和元素,保持图表简洁 明了,突出重点信息。
利用动画和交互效果
适当使用动画和交互效果可以提升数据可视 化的吸引力和互动性。
数据安全与隐私保护
随着数据量的不断增长和数据泄露事件的 频发,数据安全和隐私保护将成为未来数 据分析领域的重要议题。
THANKS
感谢观看
运用数据分析技术对收集到的数据进行处理 和分析,发现生产过程中的问题和瓶颈。
优化方案制定
方案实施与效果评估
基于分析结果,制定针对性的生产优化方案, 包括设备升级、工艺改进、生产流程优化等。
将优化方案落实到生产实践中,并对实施效 果进行评估和持续改进。
07
总结与展望
本次项目成果回顾
数据收集与整理 成功收集了大量相关数据,并进 行了有效的清洗、整合和格式化, 为后续分析提供了坚实的基础。
数据分析PPT模板
目录
• 引言 • 数据分析基本概念与方法 • 数据收集与整理 • 数据分析在业务中应用 • 数据分析工具介绍及使用技巧 • 案例分析:成功企业如何利用数据驱动决

数据分析课件-PPT模板免费下载

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3
市场营销
介绍数据分析在市场研究、广告投放、 品牌策略等方面的应用。
智慧城市建设
展示智慧城市建设中数据分析的应用, 包括交通流量预测、社区管理和环境 监测等。
大数据处理与分析工具介绍
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Hadoop
介绍 Hadoop 的基本概念和架 构,以及在大数据处理和分析 中的应用。
Spark
了解 Spark 的特点和优势,以 及其在大数据处理、实时分析 和机器学习中的应用。
常见数据分析方法及应用
线性回归
掌握线性回归在数据分析中的 应用,如收入预测、经济增长 预测等。
决策树
学习如何使用决策树进行分类、 预测和数据挖掘,如欺诈检测、 智能客服等。
聚类分析
深入了解聚类分析原理,掌握 其对数据分析的应用,如市场 细分、客户群体分析等。
社交网络分析
介绍社交网络分析的相关概念 和方法,应用于用户行为分析、 传播效果评估等场景。
Hive
介绍 Hive 架构和查询语言, 以及在大规模数据仓库、数据 处理和分析中的应用。
数据安全与隐私保护省思
1 数据安全保障
了解不同类型数据泄露的危 害,探索数据安全保障的方 案和方法。
2 隐私保护策略
介绍不同隐私保护方案的优 缺点,探讨隐私保护的实践 问题。
3 法律法规及道德规范
了解数据分析相关的法律法规和道德规范,以及如何在实践中遵循相 关规定。
数据分析趋势及未来发展方向探讨
1 人工智能与数据分

探讨人工智能对数据分 析的影响和未来发展趋 势。
2 边缘计算与数据分

了解边缘计算的概念和 意义,以及其与数据分 析的关系。
3 未来数据分析技术

常用的数据分析方法PPT模板

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1.方差分析
方差分析用于两个及两个以上样本均数差别的显 著性检验。由于受各种因素的影响,方差分析研究所 得的数据呈现波动状。
造成波动的因素可分成两类,一类是不可控的随 机因素,另一类是研究中施加的对结果形成影响的可 控因素。
方差分析是从观测变量的方差入手,研究诸多控 制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
顾客购物篮中商品之间的关联,可以挖掘顾客的购物习惯, 从而帮助零售商更好地制定有针对性的营销策略。
20
在众多的关联规则数据挖掘算法中,最著名的是Apriori算法。关联规则算
法不但在数值型数据集的分析中有很大用途,而且在纯文本文档和网页文件中 也有着重要用途。比如发现单词间的并发关系及Web的使用模式等,这些都是 Web数据挖掘、搜索及推荐的基础。
知 识 库
15
1.聚类分析
聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常,我
们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类,以达 到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相 似性较高,组间对象相似性较低。
在用户研究中,很多问题可以借助聚类分析来解决, 比如网站的信息分类问题、网页的点击行为关联性问题、 用户分类问题等。其中,用户分类是最常见的情况。
24
1.大数据生态平台——Hadoop
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理 的软件框架。但Hadoop是以一种可靠、高效、 可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的, 因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护 多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重 新分布处理。Hadoop是高效的,因为它以并行 的方式工作,通过并行处理加快处理速度。 Hadoop还是可伸缩的,能够处理PB级数据。此 外,Hadoop依赖于社区服务器,因此它的成本 比较低,任何人都可以使用。

数据图表及分析(11张PPT)

数据图表及分析(11张PPT)
课后作业 ●
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 ●

各类数据图表汇报ppt模板,鱼骨图,甘特图,柏拉图,冰山图,雷达图,效果验证图,目标达成图,流程图

各类数据图表汇报ppt模板,鱼骨图,甘特图,柏拉图,冰山图,雷达图,效果验证图,目标达成图,流程图

改善后柏拉图
90
96.67%
86.67%
98.89%
80
93.33%
82.22%
90.00%
70
72.22%
77.78%
60
61.11%
66.67%
50 54.44%
45.56%
40
34.44%
30
20.00% 20
100.00% 90.00% 80.00% 70.00% 60.00% 50.00% 40.00% 30.00% 20.00%
改善后
在此输入文字,字数 不要太多;
效果维持
在此输入文字,字数 不要太多;
效果持续查检图
在此添加标题
在此输入文字,字数不要太多;在此输入文字,字数不要太多;在此输入 文字,字数不要太多;在此输入文字,字数不要太多;在此输入文字,字 数不要太多;
改善前
在此输入文字,字数 不要太多;
改善后
在此输入文字,字数 不要太多;
各类数据图表
小组汇报常用图表
鱼骨图 丨 甘特图 丨 柏拉图 丨 冰山图 丨 雷达图
效果持效续果查确检认表
08
16% 14% 12% 10%
8% 6% 4% 2% 0%
改善前
改善前、中、后数据:(查检表)
改善中
改善后 发生率
效果维持 目标值
9.21~10.21
11.3~12.5
效果持续查检图
30%
12.43%
20 22 19 16 15 14 12 12 11 11 10 9 8 7 6 5
0 影影影影影影影影影影影影影影影 响响响响响响响响响响响响响响响 因因因因因因因因因因因因因因因 素素素素素素素素素素素素素素素 一二三四五六七八九十十十十十十 一二三四五

数据类PPT条形图大全

数据类PPT条形图大全

双击图标可以对图表图形及文字的颜色、边框等进行选择。双击图标可以对图表图形及文字的颜色、边框等 进行选择。双击图标可以对图表图形及文字的颜色、边框等进行选择。
3
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A B C
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02
类别 4
类别 3 类别 2
系列 1 系列 2 系列 3
类别 1
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EXAMPLE TEXT
标题数字等都可以通过点击和重新输入进行更改,顶部“开始”面板中可以对字体、字号、颜色、行距等进行修改。建议正文8-10号字, 1.3倍字间距。标题数字等都可以通过点击和重新输入进行更改,顶部“开始”面板中可以对字体、字号、颜色、行距等进行修改。建议 正文8-10号字,1.3倍字间距。
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100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
类别 1
类别 2 系列 1
系列 2
类别 3 系列 3
类别 4
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双击图标可以对图表图形及文字的颜色、边框等进行选择。点击图表然后右键选择“编辑数据”即自动跳转到Excel中对图表的数据信息进 行编辑。点击图标,在屏幕上方的“图标布局”面板中可以对图表的标题、坐标轴、图例、数据标签、网格线、趋势线等进行编辑。

大数据ppt模板课件

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There are many variations of passages of lorem ipsum available, but the majority have suffered
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of passages of lorem
of passages of lorem
of passages of lorem
of passages of lorem
of passages of lorem
ipsum available
ipsum available
ipsum available
ipsum available
some form The humour randomized words
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There are many variations of the a passages lorem ipsum available, but the majority have suffered of the alteration in
2010
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
Series 1 Series 2 Series 3 Series 4
添加标题内容
There are many variations of passages but the majority have suffered alteration in some form by injected.

第3章 数据的图表展示PPT课件

第3章  数据的图表展示PPT课件

门之间的结构关系,对国民经济的健康发展具有重要意义
22
比例、百分比
恩格尔系数
1857年,世界著名的德国统计学家恩思特(恩格尔阐明了一个定律:随着 家庭和个人收入增加,收入中用于食品方面的支出比例将逐渐减小,这 一定律被称为恩格尔定律,反映这一定律的系数被称为恩格尔系数。其 公式表示为: 恩格尔系数(%)= 食品支出总额 /家庭或个人消费支出总额×100% 恩格尔系数
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
3. 数据排序
▪ 升序和降序 ▪ 寻找数据的基本特征
4. 数据透视
按需要汇总
5
数据审核
6Leabharlann 数据审核—原始数据(raw data)
1. 完整性审核
应调查的单位或个体是否有遗漏 所有的调查项目或变量是否填写齐全
2. 准确性审核
2
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作频数分布表和图形 5. 合理使用图表
3
3.1 数据的预处理
3.1.1 数据审核 3.1.2 数据筛选 3.1.3 数据排序 3.1.4 数据透视表
4
数据的预处理
12
数据排序方法
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
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)

数据流图PPT课件

数据流图PPT课件

2021
7
2.4.2 绘制数据流图的例子
事务
库存清单程序
定货 信息
库存清单 主文件
报告生成程序
定货报告
图2.3 库存清单系统的系统流程图
2021
8
2.4.2 例子
分析:
数据的源点和终点: “采购部每天需要一张 定货报表”,“通过放在仓库中的CRT终端 把事务报告给定货系统”
处理: “采购部ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ要报表”
说明 穿孔卡片输入/输出,或穿孔卡片文件 打印输出,或打印终端输入数据 磁带输入/输出,或表示磁带文件 任何种类磁盘存储,如磁盘、磁鼓等 磁盘输入/输出,或磁盘上文件、数据库 磁鼓输入/输出,或磁鼓上文件、数据库 显示器部件 人工输入数据,如填写表格 人工完成的处理 使用辅助设备进行的脱机操作 通过远程通信线路传送数据
数据流:定货报表、事务
数据存储:产生报表和处理事务这两个处理 在时间上明显不匹配——每当有一个事务发 生时立即处理它,然而每天只产生一次定货 报表。
2021
9
组成该例子的数据流图的元素
源点/终点
处理
采购员
产生报表
仓库管理员
处理事务
数据流
数据存储
订货报表 零件编号 零件名称 订货数量 目前价格 主要供应商 次要供应商
图2.2 系统符号
2021
2
2.3.2 例子
事务
库存清单程序
定货 信息
库存清单 主文件
报告生成程序 定货报告
图2.3 库存清单系统的系统流程图
2021
3
2.4 数据流图(描绘数据在系统中流动的逻辑过程) 2.4.1 符号

数据源点或终点

数据分析 ppt课件

数据分析 ppt课件

数据分析
1
整体销售分析
2
区域分析
3
产品线分析
销售额/销售量、季节性分析、产品结构、价格体系 区域分布、重点区域分析、区域销售异动分、区域—产品分析 产品(系列)结构分布、产品—区域分析
4
价格体系分析
5
销售数据总结及建议
价格体系构成、价格-产品分析、价格-区域分析
数据分析
1
•销售额/销量
2
•季节因素
关键数据: • 月累计业绩达成”进
度要和时间进度对比 • 档期任务达成 注意: 1. 特殊时段任务档期管理
关键数据: • 发货客户数量 • 发货次数 重点关注: 1. 当月前15天上面两项数
据情况 2. 下半月及时跟进
关键数据: • 产品结构 • 区域结构 • 重点客户和渠道结构 衍生指标: 1. 平均价 2. 重点产品占比率
分析近几年的总体销售 额、销售量,与行业标 准相比较。从而分析企 业的业绩状况并判断企 业的业绩变化类型
依据行业销售淡旺季规 律,与销售数据中的销 售行程进行对比,分析 淡旺季发展规律;可以 为客户提供渠道压货规 划及生产运做规划
3
•产品线
4
•价格体系
通过总体产品结构分析, 了解整体产品结构分 布和重点产品表现
很多的消费品行业存在明显的季节 性趋势;根据行业规律,为企业提出 生产运做及渠道供货的的合理性规划
数据分析
3 产品结构
从产品结构看主导产品和产品成长合理性, 企业的利润源和销售量是否对应,初步判断 企业未来产品规划的调整方向。
4 价格体系
7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000
通过总体价格结构分析, 了解企业的优势价位 区间,提供价格结构 调整的合理性建议
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
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34
30
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18
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12 11
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9
0
盛大 网易 金山 九城 Category E Category F Category G Category H Category I Category J Category K Category L Category M Category N Category O
Category B 24%
条形图: 2个数据系列
Axis title
Category A Category B Category C Category D Category E
0
Title
66 1100
77 2244
1155 5 10 15 20 25 30
系列1 系列 2
Axis title
经典PPT数据图模板
饼图:数据标志在外面
➢引线可以根据 数据标志的位 置进行调整。
CategoryF 2004年xx市场份额
Categ4o%ry E 7%
Category D 9%
Category C 16%
➢一般按照切片 大小排列。 ➢第一片一般设 为零度。
Category A 40%
➢数据标志一般 在切片外部。如 果有需要,也可 以调整到内部。
系列4
系列5 ➢如果要添加系
Category C 10 10 7 9 4 40
列线,可以在 数据系列格式
的选项中选中
Category D
24
系列线。
24
12
14
10 84
Category E 15
15 8 10 6
54
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
Axis title
条形图:100%堆积条形图
25 16 7
2002
2003
2004
32 2005E
CAGR
2001-2005
xx%
柱形图:2个数据系列
Axis title
2005年第3季度中国xx市场区域/行业分布
80
70
60
05Q2
50
05Q3
64
68
50
40
32
32
34
30
25
20 10 4 8
14 16 7
0
华东
华西
华北
华南
西南
西北
Axis title
Category L Category M Category N Category O
18
36
23
46
24 22
12 11
10 5
36
2004 2005
17
34
9
18
柱形图:2个数据系列,15 类
2004-2005年xx市场厂商销售收入对比
70
64
60
50 50
46
2004 2005
40
32
32
36
Axis title
Category A
6
Category B
10
Category C 10
Category D
24
Category E 0%
15 20%
Title
6
3
51
10
5
73
系列1
10
7
9
4
系列2 系列3
系列4
24
12 14 10
系列5
15
8
40% 60%
Axis title
10 6 80% 100%
24 Category E
Total
CAGR
Categories A-E
xx%
系列5
xx%
系列4
xx%
系列3
xx%
系列2
xx%s title
90
80
70
60
50
40
21
30
20 10
6351
0
6
Category A
35
3 7 5 10 10 Category B
0.0
Title
0.86 0.78 0.60
0.50 0.84
0.60
0.38
1.06
0.18 0.12 0.04 0.16
0.21 0.18
0.35 0.24
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
Axis title
柱形图:1个数据系列
35
30
25
20
15
10
5
4
0 2001
2001-2005中国xx市场规模
柱形图:2个数据系列
Axis title
2004-2005年中国xx市场区域/行业分布
80
70
60
2004
50
2005
64
68
50
40
32
32
34
30
25
20 10 4 8
14 16 7
0
华东
华西
华北
华南
西南
西北
Axis title
70
60
50
40
30
20
10 4 8 7
0
14 16
32
25
柱形图:2个数据系列,15 类
条形图:背队背条形图
28
26
24
21
18
15
30
20
10
Axis title
Title
Category A
Category B
Category C
Category D
Category E
Category F
0
0
28
26
24
21
18
15
10
20
30
Axis title
条形图:水平堆积条形图
Category A Category B Category C Category D Category E Category F Category G Category H
2004-2005年xx市场厂商销售收入对比
50
32
64
48
12 6
Category A Category B Category C Category D Category E Category F Category G Category H
Category I Category J Category K
0
Title
6 10
7
15 13 7 8 10 4
5
10
15
Axis title
24
22 28
20
25
30
条形图:堆积条形图
Axis title
Title
➢有必要的话, 可以使用一个
独立框,给出
Category A 6 6 3 5 1 21
总数。
系列 1
系列2
系列3
Category B 10 10 5 7 3 35
条形图: 12类
Axis title
Category A Category B Category C Category D Category E Category F Category G Category H Category I Category J Category K Category L
柱形图:堆积柱形图
Axis title
90
80
70
60
50
40
21
30
20 10
6351
0
6
Category A
35
3 7 5 10 10 Category B
Title
54
40
4 9 7 10 10 Category C
6 10 8 15
15
Category D
Axis title
84
10 14 12 24
Title
54
40
4 9 7 10 10 Category C
6 10 8 15
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