《数据的图表展示》PPT课件
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章节用图表展示数据 共72页PPT资料
女
28 56.0
56.0
100.0
Total 50 100.0
100.0
2 - 12
统计学 用SPSS生成定性数据的列联表
STATISTICS (第四版)
(Crosstabulation—交叉表)
第1步：选择【Analyze】【Descriptive Statistics-
Crosstabs】进入主对话框
15 100.0% 30.0% 30.0%
50 100.0% 100.0% 100.0%
行 百 分 比
列 百 分 比
统计学
STATISTICS (第四版)
列联表的描述性分析
(例题分析—SPSS)
行百分比
列联表的统计描述
顾客 性别
Total
顾 客 性 别 * 饮 料 类 型 Cr osstabulation
4 36.4% 14.3% 8.0%
6 75.0% 21.4% 12.0%
9 60.0% 32.1% 18.0%
28 56.0% 100.0% 56.0%
T otal 6
100.0% 12.0% 12.0%
10 100.0% 20.0% 20.0%
11 100.0% 22.0% 22.0%
8 100.0% 16.0% 16.0%
用圆形及圆内 扇形的角度来 表示数值大小 的图形，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 用于研究结构 问题
2 - 21
简单饼图
(pie Chart)
统计学
STATISTICS (第四版)
主要用于展
示两个或多 个分类变量 的构成比较， 比如，在男 女分类的基 础上又增加 了饮料类型 的分类。
小学教育ppt课件教案数据的图表展示与分析
数据单位缺失
数据源不清晰
图表格式不规范
在展示数据时，一定要注明数据单位，避免产生误解。
在展示数据时，应注明数据来源，确保数据的可信度。
在创建图表时，应遵循一定的格式规范，如字体、颜色、线条粗细等，以确保图表的统一性和规范性。
04
CHAPTER
案例分析：小学教育数据可视化实践
通过柱状图或饼图展示各班级或各年级的学生成绩分布情况，包括优秀、良好、中等、及格和不及格的人数和比例。
调整图表大小和布局
选择清晰、易于辨识的颜色和字体，确保用户在阅读时不会感到疲劳。
调整颜色和字体
在图表中添加图例和标签，帮助用户更好地理解图表内容。
添加图例和标签
删除不必要的背景、边框等冗余元素，使图表更加简洁明了。
去除冗余信息
选择正确的图表类型是关键，错误的图表类型会导致信息传达不准确。
错误的图表类型
对比数据
占比数据
关联数据
时间序列数据
01
02
03
04
对于需要对比不同数据的情况，可以选择柱状图、折线图等。
对于需要展示各部分占比的情况，可以选择饼图、环形图等。
对于需要展示数据之间的关联关系的情况，可以选择散点图、气泡图等。
对于需要展示时间序列数据的情况，可以选择柱状图、折线图等。
根据展示需求，适当调整图表的大小和布局，使其在页面上更加突出。
数据分析方法
我们采用了定性和定量两种分析方法。定性分析主要针对ppt课件教案的内容、形式、设计等方面进行评估，定量分析则通过数据统计、图表展示等方式，对ppt课件教案的数量、使用频率、教学效果等进行了深入探究。
数据分析结果
数据分析结果显示，小学教育ppt课件教案在数量和使用频率上呈现逐年上升趋势，成为小学教育中不可或缺的教学工具。同时，这些课件教案的质量和教学效果也得到了广大教师和学生的认可。
统计学 第 2章 数据的图表展示
一、统计表的构成
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
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
第二章 数据的描述性分析 图表展示
例：对学生成绩的分组可以分为0～20分、20～40分、
40～60分、60～80分、80～100组
• 不等距分组 适用于变动很不均匀，且变动幅度大 例：学生成绩分组也可分为0～60（D）、 60～80（C） 80～90（B）、90～100（A） 关键问题：分组数目的确定／组距的确定
3.2.1 数据分组
21
7.0 300 100.0
99
33.0
120
40.0 279
93.0
78
26.0
198
66.0 180
60.0
64
21.3
262
87.3 102
34.0
38
12.7
300
100.0
38
12.7
300 100.0
—
—
—
—
顺序数据的图示—累计频数分布图
400 累 积 300 户 数 200
（户1）00
根据上述资料编制频数分布表，向上向下累计频数，频率 分布表
居民户月消费品 支出额
751～800 801～850 851～900 901～950 951～1000 1001～1050 1051～1100 1101～1150
合计
频数
1 4 12 18 8 4 1 2 50
频率%
2 8 24 36 16 8 2 4 100
（1）表中数据属于顺序数据
（2）
学历 初中 高中或中专 本科 研究生及以上 合计
频数（人） 13 31 27 29 100
（3） 绘制条形图
学历分布
31
27
29
13
初中
高中或中专
本科
研究生及以上
田间试验与统计方法2 数据类型及其图表展示
1. 没有调查员协助的情况下由被调查者自己完成调查 问卷；
– 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)
– 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)
《数据透视表教程》课件
在数据透视表中选择需要添加的字段，将其拖动到行标签、列标签或值字段区域。
可以根据需要调整字段的布局，例如将某个字段从行标签移动到列标签或值字段。
可以通过右键点击数据透视表中的字段，选择“添加到报表筛选”、“添加到行标 签”、“添加到列标签”或“添加到值字段”来添加或移动字段。
设置数据透视表布局
在数据透视表中，可以通过拖动字段 的边角来调整字段的大小和位置。
设计市场调研问卷，包括消费者基 本信息、购买行为、偏好等。
收集市场调研数据
通过在线或纸质方式进行市场调研 ，收集数据。
数据清洗和整理
对市场调研数据进行清洗和整理，去 除无效数据和重复数据。
数据分析
使用数据透视表对市场调研数据进 行多维度分析，如按产品类型、按 消费者群体、按地区等。
结果应用
根据分析结果调整产品定位和营销 策略，提高市场占有率和品牌知名 度。
根据分析结果调整销售策略， 优化产品组合和定价策略，提 高销售额。
人力资源数据分析案例
总结词
通过人力资源数据分析，了解员工绩 效情况，优化员工招聘和培训计划。
02
收集人力资源数据
收集员工数据，包括员工基本信息、 绩效评估、培训记录等。
01
03
数据清洗和整理
对数据进行清洗和整理，确保数据的 准确性和完整性。
对于非技术用户来说，学习和 掌握有一定的难度。
数据透视表的未来发展
01
02
03
04
智能化
随着人工智能技术的发展，数 据透视表将更加智能化，能够 自动进行数据分析和预测。
可视化增强
数据透视表将提供更多样化的 可视化效果，满足用户对数据
可视化的需求。
云端化
可以根据需要调整字段的布局，例如将某个字段从行标签移动到列标签或值字段。
可以通过右键点击数据透视表中的字段，选择“添加到报表筛选”、“添加到行标 签”、“添加到列标签”或“添加到值字段”来添加或移动字段。
设置数据透视表布局
在数据透视表中，可以通过拖动字段 的边角来调整字段的大小和位置。
设计市场调研问卷，包括消费者基 本信息、购买行为、偏好等。
收集市场调研数据
通过在线或纸质方式进行市场调研 ，收集数据。
数据清洗和整理
对市场调研数据进行清洗和整理，去 除无效数据和重复数据。
数据分析
使用数据透视表对市场调研数据进 行多维度分析，如按产品类型、按 消费者群体、按地区等。
结果应用
根据分析结果调整产品定位和营销 策略，提高市场占有率和品牌知名 度。
根据分析结果调整销售策略， 优化产品组合和定价策略，提 高销售额。
人力资源数据分析案例
总结词
通过人力资源数据分析，了解员工绩 效情况，优化员工招聘和培训计划。
02
收集人力资源数据
收集员工数据，包括员工基本信息、 绩效评估、培训记录等。
01
03
数据清洗和整理
对数据进行清洗和整理，确保数据的 准确性和完整性。
对于非技术用户来说，学习和 掌握有一定的难度。
数据透视表的未来发展
01
02
03
04
智能化
随着人工智能技术的发展，数 据透视表将更加智能化，能够 自动进行数据分析和预测。
可视化增强
数据透视表将提供更多样化的 可视化效果，满足用户对数据
可视化的需求。
云端化
利用PPT图表解读数据
04 PPT图表实战案 例
销售数据分析案例
总结词
通过销售数据图表，可以清晰地展示销售业绩、销售渠道、客户群体以及销售趋势等信 息，帮助企业更好地了解销售情况，制定相应的销售策略。
详细描述
在PPT中，可以使用柱状图、折线图和饼图等图表形式，分别展示不同时间段、不同销 售渠道的销售数据，以及各销售渠道的占比情况。通过对比不同数据，可以发现销售业 绩的变化趋势，以及各销售渠道的优劣势。同时，还可以结合客户群体的特点，分析不
饼图制作
总结词
饼图用于展示各部分在整体中所占的比例，通过不同大小的扇形来比较各部分的 比例关系。
详细描述
在PPT中制作饼图，选择“插入”菜单中的“图表”选项，然后选择“饼图”， 并选择所需的样式。接着，将数据输入到Excel工作表中，并确保数据区域与图 表相匹配。最后，根据需要调整图表的颜色、字体、标签等格式。
利用PPT图表解读数据
汇报人：可编辑 2024-01-08
目 录
• PPT图表基础知识 • 常见PPT图表制作 • PPT图表进阶技巧 • PPT图表实战案例 • PPT图表常见问题解答
01 PPT图表基础知 识
PPT图表基础知识
• 请输入您的内容
02 常见PPT图表制 作
柱状图制作
总结词
05 PPT图表常见问 题解答
如何选择合适的图表类型？
总结词Байду номын сангаас
选择合适的图表类型是解读数据的关键。
详细描述
根据数据的特点和需求，选择最能反映数据关系的图表类型。例如，柱状图适 用于比较不同类别的数据，折线图适用于展示趋势，饼图适用于表示占比关系 。
如何提高图表的可读性？
总结词
PPT项目四 使用表格和图表展示数据
布局
创建图表后，我们还可以根据需要利用“图表工具 布局” 选项卡中的工具自定图表布局，如为图表添加或修改图表标题、 坐标轴标题和数据标签等，方便读者理解图表。 为图表添加图表标题： 选中图表，然后单击 “图表工具 布局”选 项卡上“标签”组中的 “图表标题”按钮 ， 在展开的列表中选择一 种标题的放置位置，然 后输入图表标题。
选择整个表格：将插入符置于表格的任意单元格中，然后 按【Ctrl+A】组合键。
如果插入的表格的行列数不够使用，我们可以直接在需 要插入内容的行或列的位置增加行或列。
插入行或列：将插入置于要插入行或列的位置，或选 中要插入行或列的单元格，然后单击“表格工具 布局” 选项卡上“行和列”组中的相应按钮即可。 合并单元格：要将表格中的相关单元格进行合并操作， 可拖动鼠标选中表格中要进行合并操作的单元格，然 后单击“表格工具 布局”选项卡上“合并”组中的 “合并单元格”按钮。
为图表添加坐标轴标题：单击“标签”组中的“坐标轴标 题”按钮 ，在展开的列表中分别选择“主要横坐轴标题” 和“主要纵坐标轴标题”项，然后 在展开的列表中选择 标题的放置位置并输入标题即可。
改变图例位置：单击“标签”组中的“图例”按钮 ， 在展开的列表中选择一种选项，可改变图例的放置 位置。
调整行高、列宽：在创建表格时，表格的行高和列宽 都是默认值，由于在各单元格中输入的内容不同，所以在 大多数情况下都需要对表格的行高和列宽进行调整，使其 符合要求。调整方法有两种，一是使用鼠标拖动，二是通 过“单元格大小”组精确调整。 使用鼠标拖动方法：将鼠标指针移到要调整行的下边框 线上或调整列的列边框线上，此时鼠标指针变成上下或 左右双向箭头形状，按住鼠标左键上下或左右拖动，到 合适位置后释放鼠标，即可调整该行行高或该列列宽。
创建图表后，我们还可以根据需要利用“图表工具 布局” 选项卡中的工具自定图表布局，如为图表添加或修改图表标题、 坐标轴标题和数据标签等，方便读者理解图表。 为图表添加图表标题： 选中图表，然后单击 “图表工具 布局”选 项卡上“标签”组中的 “图表标题”按钮 ， 在展开的列表中选择一 种标题的放置位置，然 后输入图表标题。
选择整个表格：将插入符置于表格的任意单元格中，然后 按【Ctrl+A】组合键。
如果插入的表格的行列数不够使用，我们可以直接在需 要插入内容的行或列的位置增加行或列。
插入行或列：将插入置于要插入行或列的位置，或选 中要插入行或列的单元格，然后单击“表格工具 布局” 选项卡上“行和列”组中的相应按钮即可。 合并单元格：要将表格中的相关单元格进行合并操作， 可拖动鼠标选中表格中要进行合并操作的单元格，然 后单击“表格工具 布局”选项卡上“合并”组中的 “合并单元格”按钮。
为图表添加坐标轴标题：单击“标签”组中的“坐标轴标 题”按钮 ，在展开的列表中分别选择“主要横坐轴标题” 和“主要纵坐标轴标题”项，然后 在展开的列表中选择 标题的放置位置并输入标题即可。
改变图例位置：单击“标签”组中的“图例”按钮 ， 在展开的列表中选择一种选项，可改变图例的放置 位置。
调整行高、列宽：在创建表格时，表格的行高和列宽 都是默认值，由于在各单元格中输入的内容不同，所以在 大多数情况下都需要对表格的行高和列宽进行调整，使其 符合要求。调整方法有两种，一是使用鼠标拖动，二是通 过“单元格大小”组精确调整。 使用鼠标拖动方法：将鼠标指针移到要调整行的下边框 线上或调整列的列边框线上，此时鼠标指针变成上下或 左右双向箭头形状，按住鼠标左键上下或左右拖动，到 合适位置后释放鼠标，即可调整该行行高或该列列宽。
人教2021版初中信息技术七年级上册2.3《数据分析与展示》课件
信息技术基
Fundamentals of College Information
折线图用于显示随时间而变化 的连续数据。在折线图中，类别 数据沿水平轴均匀分布，数值数 据沿垂直轴均匀分布。折线图可 在均匀按比例缩放的坐标轴上显 示一段的连续数据，因此非常适 合显示相等时间间隔（如月、季 度或会计年度、工作节点等）下 数据的变化趋势。
础
关键字 升序或降序
排序规则
升序 降序
问6 什么是数据排序？数据排序分哪些类？如何进行排序？
简单排序：单关键字排序 多重排序：多关键字排序 自定义序列排序
信息技术基
Fundamentals of College Information Technology
础
问7 什么是数据排序？数据排序分哪些类？如何进行排序？
数学 >=85 数学
>=85
筛选结果 存放位置
信息技术基
Fundamentals of College Information Technology
础
任务 2 数据排序
问5 什么是数据排序？数据排序分哪些类？如何进行排序？
数据行依照某种属性的递增或递减规律重新排列
信息技术基
Fundamentals of College Information Technology
础
01 初步掌握数据筛选、数据排序的操作 02 能够对数据进行初步分析、处理 03 建立不同类型的统计图表来显示数据 04 能够对数据进行初步的判断、发现规律
信息技术基
Fundamentals of College Information Technology
础
任务 1 数据筛选
问 什么是数据筛选？筛选分哪些类？如何进行筛选？
统计学课件第3章 数据的图表展示
2
All rights reserved
南审理学院
图表的力量（续）
历史上著名的统计图表
拿破仑的大军团进军俄国
Minard绘制的地图，展现了1812年拿破仑的 大军团进军俄国的路线（上半部分）和撤退 时的气温变化（下半部分）。这一历史事件 中，法军数量的急剧减少以及恶劣的气候条 件一览无遗
法国科学家Étienne-Jules Marey称“该图所 展现出的雄辩对历史学家的笔是一种极大的 挑战”
6
All rights reserved
南审理学院
图表的力量（续）
南丁格尔的极坐标面积图：两幅图分别是1854年和1855年的 军队伤亡人数，一年12个月恰好可以将极坐标分为12等分， 每一瓣代表一个月。图中用颜色标记出了三种死亡原因。
7
All rights reserved
南审理学院
图表的力量（续）
3
All rights reserved
南审理学院
图表的力量（续）
4
All rights reserved
南审理学院
图表的力量（续）
这一史诗般的历史时刻被Charles Joseph Minard转换成了信息视觉化 的先驱作品。1861年，这位法国工程师出版了1812－1813征俄战役中法 国部队连续伤亡图解。这幅1861年出版的信息图，以拿破仑在1812征俄 战役中遭遇的灾难为主题。这幅图使用了好几种二维变量：线条的粗细 表示军队的强弱，数字指示关键转折点的军力。从左到右： ——图像顶端最粗的线条表示最初渡河的422，000人，他们一路深入到俄国 领土，在莫斯科停下来的时候还有100，000人左右。从右到左，他们朝 西走回头路，渡过Niemen河的时候，仅仅剩下10，000。随着大部队和 余部会师（比如在渡贝尔齐纳河之前），图中显示的数字降中也有升。 ——图的下半部分是从右往左看的。它用列氏度（将列氏度乘以1¼可以得到 相应的摄氏度，例如-30°R = −37.5 °C）显示了法国军队从俄国撤退 时的气温变化。从莫斯科的接近0°R（译注：原文此处未写明温度，该 数据由原图推断得出。）到这次灾难性冒险结束时的-30°R。 单纯的作图以非常形象的方式表示出了事件的规模以及在短短几个月里 法国军队每况愈下的过程。这幅地图很实在地告诉我们数据视觉化和图 象的交流的魅力：这幅地图通过各种不同的手段，仅仅用图像就描述出 征俄战役惨败的各项重要数据，以及这场灾难是如何发生的。信息设计 及稍后出现的数据视觉化的长处之一就是它能减少看懂一个特定事件的 来龙去脉所需要的时间，同时还能够更好地突出重点。
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
统计学之用图表展示数据
用哪些图形展示奖牌？
➢ 2009年7月26日至8月3日第13届世界游泳锦 标赛在意大利罗马举行。美国的泳坛霸主地 位难以撼动，中国军团也创造了史上第二的 佳绩
➢ 在本届游泳世锦赛上，中国代表团取得金牌 数和奖牌与美国并列第一、奖牌榜排名第二 的好成绩，而且中国男子游泳首次夺得世界 性大赛的冠军并一举打破世界纪录。本届游 泳世锦赛共设有奖牌227枚，其中金牌75枚 、银牌75枚、铜牌77枚。下表是本届游泳世 锦赛金牌总数取得前三名的国家所获得奖牌 的分布情况
用哪些图形展示奖牌？
➢根据上面的数据，你认为可以选择哪些图形来展 示三个国家所获得的奖牌情况？学完本章的图表展 示技术，这样的问题就会迎刃而解
统计应用
把数据画图之后，要用用脑袋
➢ 沃德(Abraham Wald)和许多统计学 家一样，在第二次世界大战时也处理 了战争与相关的问题。他发明的一些 统计方法在战时被视为军事机密。以 下是他提出的概念中较简单的一种
数据的比例
用于研究结构 问题
简单饼图
(pie Chart)
主要用于展
示两个或多 个分类变量 的构成比较 ，比如，在 男女分类的 基础上又增 加了饮料类 型的分类。
复式饼图
(pie Chart)
环形图
(doughnut chart)
1. 环形图中间有一个“空洞”，样本或总 体中的每一部分数据用环中的一段表 示
第四步：单击【分析】【描述统计】【频率】。将分组区间 变量选入【变量】。单击【确定】(注：在【频率】中选择【 图表】可以绘制条形图，修改条形图的宽度至100%即为直方 图)
用SPSS生成频数分布表
(命令：重新编码为不同变量)
用SPSS生成分组数据频数分布表 (命令：可视离散化)
统计学 数据的整理及图表展示
2. 环形图与饼图类似，但又有区别
– 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
– 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
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135以上
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合计
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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
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Excel数据分析与图表可视化培训PPT
对比不同方案
通过对比不同方案的数据表现，评估方案的 优劣和可行性。
跟踪和评估决策效果
通过数据可视化，跟踪ANKS
感谢您的观看
excel数据分析与图 表可视化培训
汇报人：可编辑 2023-12-24
• Excel数据分析基础 • Excel图表可视化 • Excel数据分析实战 • Excel图表可视化实战 • Excel数据分析与图表可视化进阶
目录
Part
01
Excel数据分析基础
数据导入与清洗
数据导入
掌握如何从不同来源导入数据到 Excel，包括从CSV文件、数据库 、网页等。
使用标题和注释
为图表添加简洁明了的标题和注 释，解释图表所要表达的观点或 趋势。
引导读者关注重点
通过图表和文字的结合，引导读 者关注数据中的重点信息和趋势 ，加深对数据的理解。
数据驱动决策
识别数据中的模式和趋势
通过数据可视化，快速识别数据中的模式和 趋势，为决策提供依据。
制定决策策略
基于数据分析和可视化结果，制定科学合理 的决策策略。
详细描述
数据整理：收集财务数据，包括收入、 支出、资产负债表等，并进行清洗和整 理。
市场数据分析
详细描述
总结词：通过Excel数据分析工具 ，对市场数据进行整理、分析和 可视化，以指导市场策略和产品 定位。
数据整理：收集市场数据，包括 竞争对手信息、市场份额、消费 者行为等，并进行清洗和整理。
数据分析：运用Excel的函数和工 具，对市场数据进行深入分析， 如计算市场份额占比、消费者偏 好分析等。
Part
03
Excel数据分析实战
销售数据分析
详细描述
《数据的可视化》课件
通过视觉效果，数据可视化有助于有效地传达数据和分析结果给他人。
常见的数据可视化软件介绍
Tableau
Tableau是一款功能强大的数据可视化软件，提供丰富的视觉化工具和交互功能。
Power BI
Power BI是微软提供的数据可视化工具，具有强大的数据连接和分析功能。
D3.js
D3.js是一个JavaScript库，用于创建动态、交互式和高度可定制的数据可视化。
数据可视化的基本原则
1 简洁性
保持可视化的简洁性，避免信息过载，使得主要信息一目了然。
2 一致性
保持一致的视觉风格和设计元素，以确保整体的可视化效果和用户体验。
3 易读性
选择合适的字体、颜色和图表类型，以确保数据和标签易于阅读和理解。
数据采集和清洗的重要性
高质量的数据采集和清洗是数据可视化过程的关键步骤。只有在数据准确和 完整的基础上，才能进行有效的可视化分析。
如何选择正确的可视化类型？
1
了解数据类型
根据数据的类型（数量、分类、趋势等），
了解目标受众
2
选择适当的可视化类型。
考虑谁将是你的目标受众，并选择适合他们
的可视化类型。
3
实践与反馈
尝试不同的可视化类型，并根据哪些类型？
1 柱状图
2 折线图
3 饼图
数据可视化帮助我们更好地理解和分析大量复杂的数据。它可以帮助我们发 现数据中的模式、趋势和关联，以支持决策制定过程。
数据可视化的优点
1 清晰明了
通过简单而直观的图表和图像，数据可视化使得数据更易于理解和解释。
2 洞察力
数据可视化揭示数据中的模式、趋势和关联，帮助我们发现新的见解和洞察。
3 有效传达
常见的数据可视化软件介绍
Tableau
Tableau是一款功能强大的数据可视化软件，提供丰富的视觉化工具和交互功能。
Power BI
Power BI是微软提供的数据可视化工具，具有强大的数据连接和分析功能。
D3.js
D3.js是一个JavaScript库，用于创建动态、交互式和高度可定制的数据可视化。
数据可视化的基本原则
1 简洁性
保持可视化的简洁性，避免信息过载，使得主要信息一目了然。
2 一致性
保持一致的视觉风格和设计元素，以确保整体的可视化效果和用户体验。
3 易读性
选择合适的字体、颜色和图表类型，以确保数据和标签易于阅读和理解。
数据采集和清洗的重要性
高质量的数据采集和清洗是数据可视化过程的关键步骤。只有在数据准确和 完整的基础上，才能进行有效的可视化分析。
如何选择正确的可视化类型？
1
了解数据类型
根据数据的类型（数量、分类、趋势等），
了解目标受众
2
选择适当的可视化类型。
考虑谁将是你的目标受众，并选择适合他们
的可视化类型。
3
实践与反馈
尝试不同的可视化类型，并根据哪些类型？
1 柱状图
2 折线图
3 饼图
数据可视化帮助我们更好地理解和分析大量复杂的数据。它可以帮助我们发 现数据中的模式、趋势和关联，以支持决策制定过程。
数据可视化的优点
1 清晰明了
通过简单而直观的图表和图像，数据可视化使得数据更易于理解和解释。
2 洞察力
数据可视化揭示数据中的模式、趋势和关联，帮助我们发现新的见解和洞察。
3 有效传达
统计数据描述性分析PPT课件
识别异常值
描述性统计可以帮助我们 识别异常值，即远离数据 集中心的值，这些值可能 会对数据分析产生影响。
提供决策依据
通过描述性统计，我们可 以了解数据的总体情况， 为进一步的数据分析提供 决策依据。
描述性统计的常用指标
01
02
03
04
均值
均值是数据集中所有数值的和 除以数值的数量，用于表示数
据的集中趋势。
通过实地观察记录数据， 适用于难以通过问卷等
方式获取的数据。
通过实验设计获取数据， 适用于需要控制变量的
实验研究。
通过查阅文献资料获取 数据，适用于历史数据 或无法直接获取的数据。
数据整理的步骤
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数 据，确保数据质量。
数据分类
将数据按照一定的标准进行分 类，便于后续分析。
散点图
总结词
用于展示两个变量之间的关系，体现变量之间的关联程度
详细描述
散点图通过将数据点在坐标系上标出并连接成线来展示两个 变量之间的关系，能够反映变量之间的关联程度和趋势。适 用于展示两个变量之间的相关性分析。
05 数据的数值描述
数据的集中趋势描述
平均数
表示数据的集中趋势，计算所有数值的和除以数 值的数量。
样本代表性
在选择样本时，要确保样本具有代表性，能 够反映总体情况。
结论的可信度
在分析过程中，要注意排除偶然因素和误差 的影响，确保结论的可信度。
07 案例分析
案例一：销售数据描述性分析
总结词
通过销售数据的描述性分析，了解销 售情况，发现潜在问题，为决策提供 依据。
01
02
收集销售数据
收集一定时间段内的销售数据，包括 销售额、销售量、销售渠道、客户信 息等。
- 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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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第 2 章 数据的图表展示
2.1 2.2 2.3 2.4 数据的预处理 品质数据的整理与展示 数值型数据的整理与展示 合理使用图表
第 2 章 数据的图表展示
2.2 品质数据的整理与展示
2010 年 2 - 18
统计学 基础
•
数据透视表
(pivot table )
【例2.2】在某大学随机抽取30名学生，调查他们的 性别、家庭所在地、平均月生活费支出、平均每月 购买衣物支出和购买衣物时所考虑的首要因素等， 得到的数据如表2—4所示。试建立一个数据透视表， 在表的行变量中给出性别和购买衣物首选因素，在 列变量中给出学生的家庭所在地，对平均月生活费 支出和月平均购买衣物支出进行交叉汇总。
2.1 数据的预处理
2.1.3 数据筛选
统计学 基础
数据筛选
(data filter)
1. 当数据中的错误不能予以纠正，或者有些 数据不符合调查的要求而又无法弥补时， 需要对数据进行筛选 2. 数据筛选的内容 将某些不符合要求的数据或有明显错误的数
据予以剔除
将符合某种特定条件的数据筛选出来，而不
2. 准确性审核
–
–
2010 2 -年 9
统计学 基础
数据的审核—二手数据
(second hand data)
1. 适用性审核
– 弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的 背景材料 – 确定数据是否符合自己分析研究的需要
2. 时效性审核
– 尽可能使用最新的数据
3. 确认是否有必要做进一步的加工整理
2010 年 2 - 10
2.1 数据的预处理
2.1.2 数据排序
统计学 基础
数据排序
(data rank)
1. 按一定顺序将数据排列，以发现一些明 显的特征或趋势，找到解决问题的线索
2. 排序有助于对数据检查纠错，以及为重 新归类或分组等提供依据 3. 在某些场合，排序本身就是分析的目的 之一 4. 排序可借助于计算机完成
3. 数据排序
4. 数据透视
2010 2 -年 7
2.1 数据的预处理
2.1.1 数据审核
统计学 基础
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 数据是否真实反映实际情况，内容是否符合 实际 数据是否有错误，计算是否正确等
2010 年 2 - 16
2.1 数据的预处理
2.1.4 数据透视表
统计学 基础
数据透视表
(pivot table )
1. 可以从复杂的数据中提取有用的信息
2. 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 3. 形成一个符合需要的交叉表(列联表) 4. 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 基础
统计应用
把数据画图之后，要用用脑袋
沃德 (Abraham Wald) 和许多统计学家一 样，在第二次世界大战时也处理了战争 与相关的问题。他发明的一些统计方法 在战时被视为军事机密。以下是他提出 的概念中较简单的一种 沃德被咨询飞机上什么部位应该加强钢 板时，开始研究从战役中返航的军机上 受敌军创伤的弹孔位置。他画了飞机的 轮廓，并且标识出弹孔的位置。资料累 积一段时间后，几乎把机身各部位都填 满了。于是沃德建议，把剩下少数几个 没有弹孔的部位补强。因为这些部位被 击中的飞机都没有返航
调查得到 的原始 统计资料 加工整理， 归并汇总， 重新排列 发现数据 的规律性， 作进一步的 统计分析
2-3
统计学 基础
学习目标
数据预处理的内容和目的 分类和顺序数据的整理与显示方法 数值型数据的整理与显示方法 用Excel作频数分布表和形图 合理使用图表
2010 2 -年 4
统计学基础 数据分析
(方法与案例)
第 2 章 数据的图表展示
2.1 2.2 2.3 2.4 数据的预处理 品质数据的整理与展示 数值型数据的整理与展示 合理使用图表
统计学 基础
为什么要预处理
调查收集到的原始统计资料常常是大量的。它必须 经过加工整理，如分类归并汇总，按时间前后或按 数值大小重新排列等，才容易发现数据的规律性， 并便于做进一步的统计分析。
2010 年 2 - 12
统计学 基础
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
–
–
2010 年 2 - 13
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) 递减排序：可表示为：x(1)>x(2)>…>x(n)
2010 2 -年 5
第 2 章 数据的图表展示
2.1 数据的预处理
2.1.1 2.1.2 2.1.3 2.1.4 数据审核 数据排序 数据筛选 数据透视表
统计学 基础
数据的预处理
1. 数据审核
–
检查数据中的错误 找出符合条件的数据 升序和降序 寻找数据的基本特征 按需要汇总
2. 数据筛选
2010 年 2 - 19
统计学 基础
• • • • • • • •
数据透视表
(用Excel创建数据透视表)
• • •
2010 年 2 - 20
第1步：在Excel工作表中建立数据清单 第2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】 第3步：确定数据源区域 第4步：在【向导—3步骤之3】中选择数据透视表的输出位置 。然后选择【布局】 第 5 步：在【向导 — 布局】对话框中，依次将”分类变量“拖 至 左边的“行”区域，上边的“列”区域将需要汇总的 “变 量” 拖至“数据区域” 第6步：然后单击【确定】，自动返回【向导—3步骤之3】对 话框。然后单击【完成】，即可输出数据透视表 用Excel创建数据透视表
符合特定条件的数据予以剔除
2010 年 2 - 15
统计学 基础
数据筛选
(data filter)
【例 2.1】8 名学生4 门课程的考试成绩数据。找出统计学成绩等 于 75 分的学生，英语成绩最高的前 3 名学生， 4 门课程成绩 都大于70分的学生 8名学生的考试成绩数据
用Excel进行数据筛选