40页数据统计可视化图表
40页世界地图数据分析可视化PPT图表
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绿色数据分析百分比信息可视化PPT图表
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30%
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数据分析信息可视化图表
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40页数据统计可视化图表PPT优秀课件
40页多彩数据分析可视化PPT图表
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JAN FEB MAR APR MAY JUN JUL AUG SEP OCT NOV DEC
890,000
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40页多彩数据分析可视化PPT图表
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Australia
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第二章统计图表解析
3.4
资料来源:见《心理学报》1979年第1期103页,选部分引用
四、统计图 统计图一般采用直角坐标系,通常横坐标或横
轴表示事物的组别或自变量X,称为分类轴; 纵坐标或纵轴表示事物出现的次数或因变量Y, 称为数值轴。
圆形图——角度坐标
统计图一般由图号及图题、图目、图尺、图形、 图例、图注等构成。
缺失:指数据不全或缺项未填;例如一份资料 中未回答的问题占10%以上,或者缺少关键性 资料。
可疑:指难以辨认或怀疑其真实性的数据;例 如,有的被试填答的问卷全部选同一个选项 (如全选A或全选B);有的被试填答的结果可 以看到是一种规则的排列方式(如A B C D E D B C A B C D E……)。
失误:指存在明确差错的数据或答案。
在剔除数据的过程中,注意不能把一些不符合 自己主观假设的数据随意去掉。因此这项工作 一定要非常慎重。对于个别极端数据是否该剔 除,应遵循三个标准差法则。
(二)统计分组应注意的问题 1.分组要以被研究对象的本质特性为基础 2.分类标志要明确,要能包括所有的数据
最高组或最低组的下限最好是组距i的整数倍; 各分组区间一般在纵坐标上按顺序排列,数值大的
分组区间排在上面,数值小的分组区间排在下面;
在呈现表格时,各分组区间使用表述组限,并且为 了书写方便,通常只用整数写下限值,然后在右侧 画一横线。
登记次数:要特别注意处于分组区间分界点 上的几个值
计算次数f 编制分组次数分布表
2
K =1.87(N 1)5
N 为数据个数,K 取近似整数。
列出分组区间 分组区间:组限,一个组的起点值和终点值之间的
距离。起点值称组下限,终点值称组上限。组限有 表述组限和精确组限两种。
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15,2 MPRESENT OF THIS SCHEME, WE THANK
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32% All files and graphics on this template is editable because is all based on vector
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23页数据分析信息可视化图表PPT模板
2022
Th9e5re9a,7re6m9Kany
variations of passages of lorem
ipsum available
13
统计数据分析信息可视化图表
39
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63
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Design Video Photo Audio 3D Infographic
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输入替换内容输入替换内容
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统计数据分析信息可视化图表
统计数据分析信息可视化图表
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顶部“开始”面板中可“开始”面板中可以对 字体、字号、颜色、行距等 进行修改。
统计数据分析信息可视化图表
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JAN FEB MAR APR MAY JUN JUL AUG SEP OCT NOV DEC
SAMPLE TEXT
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SAMPLE TEXT SAMPLE TEXT
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Title Goes Here
40% There are many variations of passages
of Lorem Ipsum available
可视化统计图表PPT
resources after economically sound growth
0
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strategies. Credibly whiteboard global human
capital for cross-media platforms. Dynamidriven value and value-added
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Intrinsicly leverage existing end-to-end
resources after long-term high-impact total
linkage. Globally administrate dynamic
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多微彩粒可体可视视化化统 计信p息p图t标图集表
简单易改 I 一键替 换
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Column Analysis
Intrinsicly leverage existing end-to-end resources after long-term high-impact total linkage.
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Chart Analysis 01 Intrinsicly leverage existing end-to-end resources after long-term high-impact
数据分析可视化PPT图表
数据分析可视化图表
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23页 PPT图表
数据分析可视化PPT图表
(可编辑 易修改)
数据分析可视化图表
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数据分析可视化图表
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Excel数据分析案例实际应用与解决方案
Excel数据分析案例实际应用与解决方案在现代商业环境中,数据分析已经成为了组织和企业管理的核心工具之一。
Excel作为最常用的电子表格软件之一,提供了强大的数据分析功能,被广泛应用于不同行业和领域。
本文将通过实际案例来演示Excel数据分析的应用,并提供解决方案。
案例一:销售数据分析假设一个小型服装零售商想要分析每个季度的销售情况,以便做出更好的决策来提高业务。
以下是该公司某一年度的销售数据:产品季度一销售额季度二销售额季度三销售额季度四销售额产品A $50,000 $60,000 $70,000 $80,000产品B $30,000 $40,000 $35,000 $50,000产品C $20,000 $25,000 $30,000 $35,000首先,我们可以使用Excel的图表功能来可视化销售数据。
选中数据并点击插入菜单上的“图表”按钮,选择柱状图或折线图等图表类型,Excel会自动创建相应的图表。
通过观察图表,我们可以比较不同季度和产品的销售额,找出销售业绩最好的产品和季度。
其次,我们可以利用Excel的函数和公式来进行更深入的数据分析。
例如,我们可以使用SUM函数来计算每个季度的销售总额,利用AVERAGE函数计算平均销售额。
通过比较不同季度的销售总额和平均销售额,可以更好地了解销售的季节性和趋势。
此外,Excel还提供了数据透视表功能,用于更全面地分析和汇总大量数据。
我们可以使用数据透视表来查看产品和季度之间的交叉分析,比较不同产品在不同季度的销售情况。
通过透视表,我们可以识别出最畅销的产品以及销售额最大的季度。
解决方案:基于以上分析结果,该服装零售商可以采取一系列策略来提高销售业绩。
例如,针对销售额最好的产品A和季度四的高销售额,可以增加产品A的库存并加大对季度四的市场推广力度。
对于销售额较低的产品B,可以分析原因并采取相应的市场营销策略来提高销售量。
通过数据分析,企业可以更准确地预测市场需求,优化产品组合和销售策略。
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