数据分析中常用的10种图表及制作过程
十种常用的数据分析方法

⼗种常⽤的数据分析⽅法01 细分分析 细分分析是分析的基础,单⼀维度下的指标数据的信息价值很低。
细分⽅法可以分为两类,⼀类逐步分析,⽐如:来北京市的访客可分为朝阳,海淀等区;另⼀类是维度交叉,如:来⾃付费SEM的新访客。
细分⽤于解决所有问题。
⽐如漏⽃转化,实际上就是把转化过程按照步骤进⾏细分,流量渠道的分析和评估也需要⼤量⽤到细分的⽅法。
02 对⽐分析 对⽐分析主要是指将两个相互联系的指标数据进⾏⽐较,从数量上展⽰和说明研究对象的规模⼤⼩,⽔平⾼低,速度快慢等相对数值,通过相同维度下的指标对⽐,可以发现,找出业务在不同阶段的问题。
常见的对⽐⽅法包括:时间对⽐,空间对⽐,标准对⽐。
时间对⽐有三种:同⽐,环⽐,定基⽐。
例如:本周和上周进⾏对⽐就是环⽐;本⽉第⼀周和上⽉第⼀周对⽐就是同⽐;所有数据同今年的第⼀周对⽐则为定基⽐。
通过三种⽅式,可以分析业务增长⽔平,速度等信息。
03 漏⽃分析 转化漏⽃分析是业务分析的基本模型,最常见的是把最终的转化设置为某种⽬的的实现,最典型的就是完成交易。
但也可以是其他任何⽬的的实现,⽐如⼀次使⽤app的时间超过10分钟。
漏⽃帮助我们解决两⽅⾯的问题: 在⼀个过程中是否发⽣泄漏,如果有泄漏,我们能在漏⽃中看到,并且能够通过进⼀步的分析堵住这个泄漏点。
在⼀个过程中是否出现了其他不应该出现的过程,造成转化主进程收到损害。
04 同期群分析 同期群(cohort)分析在数据运营领域⼗分重要,互联⽹运营特别需要仔细洞察留存情况。
通过对性质完全⼀样的可对⽐群体的留存情况的⽐较,来分析哪些因素影响⽤户的留存。
同期群分析深受欢迎的重要原因是⼗分简单,但却⼗分直观。
同期群只⽤简单的⼀个图表,直接描述了⽤户在⼀段时间周期(甚⾄是整个LTV)的留存或流失变化情况。
以前留存分析只要⽤户有回访即定义为留存,这会导致留存指标虚⾼。
05 聚类分析 聚类分析具有简单,直观的特征,⽹站分析中的聚类主要分为:⽤户,页⾯或内容,来源。
讲解Excel的16种图表类型的“含义”,知道该怎么画图了!

讲解Excel的16种图表类型的“含义”,知道该怎么画图了!⼤家都知道,相同的数据,使⽤不同的图表进⾏体现,效果也会千差万别,那么我们应该如何正确选择,才能让图表的作⽤发挥到极致呢?1.柱形图柱形图是最常见的图表类型,它的适⽤场合是⼆维数据集(每个数据点包括两个值,即X和Y),但只有⼀个维度需要⽐较的情况。
例如,如下图所⽰的柱形图就表⽰了⼀组⼆维数据,【年份】和【销售额】就是它的两个维度,但只需要⽐较【销售额】这⼀个维度。
柱形图通常沿⽔平轴组织类别,⽽沿垂直轴组织数值,利⽤柱⼦的⾼度,反映数据的差异。
⼈类⾁眼对⾼度差异很敏感,辨识效果⾮常好,所以⾮常容易解读。
柱形图的局限在于只适⽤中⼩规模的数据集。
通常来说,柱形图⽤于显⽰⼀段时间内数据的变化,即柱形图的X轴是时间维的,⽤户习惯性认为存在时间趋势(但表现趋势并不是柱形图的重点)。
遇到X轴不是时间维的情况,如需要⽤柱形图来描述各项之间的⽐较情况,建议⽤颜⾊区分每根柱⼦,改变⽤户对时间趋势的关注。
如下图所⽰为7个不同类别数据的展⽰。
2.折线图折线图也是常见的图表类型,它是将同⼀数据系列的数据点在图上⽤直线连接起来,以等间隔显⽰数据的变化趋势,如下图所⽰。
折线图适合⼆维的⼤数据集,尤其是那些趋势⽐单个数据点更重要的场合。
折线图可以显⽰随时间⽽变化的连续数据(根据常⽤⽐例设置),它强调的是数据的时间性和变动率,因此⾮常适⽤于显⽰在相等时间间隔下数据的变化趋势。
在折线图中,类别数据沿⽔平轴均匀分布,所有的值数据沿垂直轴均匀分布。
折线图也适合多个⼆维数据集的⽐较,如下图所⽰为两个产品在同⼀时间内的销售情况⽐较。
不管是⽤于表现⼀组或多组数据的⼤⼩变化趋势,在折线图中数据的顺序都⾮常重要,通常数据之间有时间变化关系才会使⽤折线图。
3.饼图饼图虽然也是常⽤的图表类型,但在实际应⽤中应尽量避免使⽤饼图,因为⾁眼对⾯积的⼤⼩不敏感。
例如,对同⼀组数据使⽤饼图和柱形图来显⽰,效果如下图所⽰。
数据分析常用的20种图表

14、甘特图
反映3月份各培训项目的时间分布
15、大事记图
比亚迪股份有限公司大事记图
建立惠州坪山工厂 比亚迪日本有限公司成立 正式落户西安 比亚迪收购秦川 比亚迪上海有限公司成立 比亚迪韩国办事处成立 比亚迪美国有限公司成立 比亚迪香港有限公司成立 I 比亚迪欧洲有限公司成立 比亚迪股份公司成立
2006
3 3 3 4 2月
4 2 5 5 3月
6 1 3 9 4月
项目一
项目二
项目三
项目四
反映1-4月份各项目开展次数对比
4、线-柱图
5.0 4.5 4.0 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 课程一 讲师纪律 课程二 课前准备 课程内容 课程三 语言表达 学员互动 课程四 平均分
培训收入
物料费
反映09年培训收入与培训支出的对比,同时将培训支出的各项(授课费、物料费、场地费)同时体现在培 训支出列堆积图上
19、自动筛选动态图
利用自动筛选功能,是最简单的动态图表,适用于数据行
20、定义名称动态图(行、列)
利用组合框窗体控件,需要offset、counta等函数的知识,可以设置数据行和数据列的筛选。
2005-8
2003-6
2003-1
2002-9
2001-4
1999-4
1999-11
以时间顺序记载公司发生的一些大事件
1998-12
1995-2
16、步进图
FO 1-12月销量变化情况 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
数据分析常用的20种图表
数据分析中常用的10种图表

数据分析中常用的10种图表柱形图和线图的结合,可以同时展示两个不同的数据系列,例如工资和其他收入的对比,以及工资占其他收入的比例变化趋势。
6散点图散点图用于显示两个变量之间的关系,可以用来发现变量之间的相关性和异常值。
7气泡图气泡图是一种散点图,可以用来显示三个变量之间的关系,其中第三个变量用气泡的大小来表示。
8饼图饼图用于显示各部分占总体的比例,适用于数据种类较少的情况。
9雷达图雷达图用于显示多个变量的相对大小,可以用来比较不同变量之间的差异。
10热力图热力图用于显示数据在二维平面上的分布情况和密度,适用于大量数据的可视化展示。
工资收入占收入的比例为了更好地展示工资收入占总收入的比例,我们可以绘制一个两轴线柱形图。
首先绘制一个柱形图,如下图所示:然后,选中要更改的数据,右键单击选择“设置数据系列格式”,在弹出的对话框中将“系列选项”中的“系统绘制在”更改为“次坐标轴”,如下图所示:接下来,选中绿色柱子,将其更改为折线图,即可得到如下图所示的结果:通过主次坐标柱和折线的组合,我们可以更清晰地了解收入情况和占比情况,同时在一个图表中展示,方便分析。
条形图条形图是一种横向的柱状图,用于比较各项数据。
例如,我们可以使用条形图来比较各省份的GDP或不同地级市的资源储量或客户数量等。
三维饼图三维饼图可以用来展示不同类别数据的占比情况。
例如,下图展示了1月份三种家用电器的销售量占比情况:复合饼图复合饼图可以用来展示不同状态的信息占比情况。
例如,下图展示了电话拜访结果的信息状态:母子饼图母子饼图可以用来展示项目的组成结构和比重。
例如,下表展示了三类食材的费用情况:通过母子饼图可以更直观地了解不同食材的费用比例。
经过对2006年和2007年某公司在各地区销售额的比较分析,可以发现柱状图在2007年得到了广泛应用。
在A、B、C、D四个区域中,销售额的差异非常明显。
其中,A区的销售额最高,B区次之,C区又次之,D区的销售额最低。
常用数据分析方法有那些

常用数据分析方法有那些文章来源:ECP数据分析时间:2013/6/28 13:35:06发布者:常用数据分析(关注:554)标签:本文包括:常用数据分析方法:聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析;问卷调查常用数据分析方法:描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a 信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。
数据分析常用的图表方法:柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图(Ishikawa)、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。
数据分析统计工具:SPSS、minitab、JMP。
常用数据分析方法:1、聚类分析(Cluster Analysis)聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。
聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。
聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。
聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。
不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致。
2、因子分析(Factor Analysis)因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。
因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系,减少决策的困难。
因子分析的方法约有10多种,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。
这些方法本质上大都属近似方法,是以相关系数矩阵为基础的,所不同的是相关系数矩阵对角线上的值,采用不同的共同性□2估值。
在社会学研究中,因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。
3、相关分析(Correlation Analysis)相关分析(correlation analysis),相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。
Excel图表操作

图表操作目录目录图表操作目录 (1)一、插入图表的方式 (1)二、图表的样式 (2)三、图表的存放位置 (2)四、图表元素介绍 (3)五、图表操作 (6)六、几种图表的数据结构 (7)七、迷你图的基本操作 (10)八、组合图的基本操作 (10)一、插入图表的方式1、选中数据后,右下角标记快速分析工具Ctrl+Q;2、插入选项卡下“图表”、“迷你图”;二、图表的样式1、图表:(1)推荐的图表:根据数据的内容推荐可能使用的图表;(2)图表:柱形图、折线图、饼图、条形图、面积图、散点图、地图、股价图、曲面图、雷达图、树状图、旭日图、直方图、箱型图、瀑布图、漏斗图、组合图。
最常用的为柱形图、折线图、饼图、组合图。
2、迷你图:折线图、柱形图、盈亏图三、图表的存放位置1、存放于表格中;2、存放图表工作表中,选中图表,点击移动图表,可以将图表移动至图表工作表中。
四、图表元素介绍1、图表元素包括:(1)坐标轴、(2)坐标轴标题、(3)图表标题、(4)数据标签、(5)数据表、(6)误差线、(7)网格线、(8)图例、(9)线条、(10)趋势线、(11)涨/跌柱线。
2、打开图表元素的方式:(1)设计——图表布局——添加图表元素;(2)选定图表后,在右侧的“+”处操作;两处样式不一样,实际操作及处理结果一样,设计选项卡下第一个选项为有无该图表元素,“+”处则通过点击√便可以控制有无,最后一项均为“更多选项”,可以打开详细设置3、详细设置中,箭头位置可以选择详细设置的元素,选中某个元素后,可以分别从该元素的可配置方面设置各种颜色、填充、粗细等,同时可以选择箭头位置右侧的文本设置区设置元素中的文字内容。
4、想单独对某个图表元素进行设置时,一般可以从图表中单击,当系列(图例项)比较多时,可以通过元素设置区选中后进行设置或删除,删除可以直接按Delete,另外如果从元素设置区删除系列,结果与调整数据源一致。
如果想修改某一个系列的数据标签,可以在元素设置区选中该标签(存在多个标签时应先选中想调整的数据标签),然后在图表元素中编辑即可;如果想修改全部的数据标签,不要选中某个数据标签,直接在数据标签区修改即可。
Excel数据分析与图表制作

圆锥图、圆柱图、棱锥图
可以使三维柱形图和 条形图产生良好的立体效果
三、图表的美化
每张图表传达一个明确的信息 图表标题简明扼要 图表元素少而精 图表样式清晰易读
四、高级图表制作
第二Y轴的使用 交互式图表 甘特图
课程内容
Input & Edit 数据操作 图表图形 Chart & Diagram
指定的两个区域不相交.
公式或函数中使用无效数字值时,出现这种错误。
在此图表中,覆盖最大区域的数据系列(A 品牌)表示该品牌含有最丰富的维生素。
股价图
盘高-盘低-收盘图经常用于显示股票价格。此 图表还可以用于科学数据;例如,指示温度的变
化。您必须按照正确的顺序组织数据,以创建不 同的股价图。
曲面图
如果您希望找到两组数据之间的最佳
组合,可以通过曲面图来实现。就像在 地形图中一样,颜色和图案表示具有相 同取值范围的区域。
二、图表的类型
柱形图
显示一段时期内数据变化或描述各项数据之 间的差异, 强调数据随时间变化的趋势。
数量(件)
联雪公司月生产报表
¥1,000
¥800
一月
¥600
二月
¥400
三月
¥200
四月
¥0
一车间 二车间 三车间 四车间 五车间 六车间
车间
条形图
条形体显示各个项目之间的对比。用垂直方向表示 类别,水平方向表示值,从而关注各个值的比较, 而不关注时间。
宏&VBA excel 公式函数
数据分析
Formula & Function
第ⅲ部分 公式与函数
核心价值 单元格地址 公式的类型 常用函数 出错信息
数据可视化常用的数据分析图表总结

数据可视化常用的数据分析图表总结数据可视化是指通过图表、图形等可视化方式展示数据,以便更直观地理解数据的含义和趋势。
在数据分析过程中,常用的数据分析图表有许多种,每种图表都有其适合的场景和表达方式。
下面将对常用的数据分析图表进行总结,以便于读者更好地选择和使用。
1. 折线图(Line Chart)折线图是用连续的折线将数据点连接起来,以展示数据随时偶尔其他连续变量的变化趋势。
折线图适合于展示数据的趋势、周期性变化以及多个变量之间的关系。
2. 柱状图(Bar Chart)柱状图通过不同高度的矩形柱来表示数据的大小或者比较不同类别之间的差异。
柱状图适合于比较不同类别的数据,如不同产品的销售额、不同地区的人口数量等。
3. 饼图(Pie Chart)饼图将数据分成几个扇形区域,每一个扇形区域的角度表示该数据所占的比例。
饼图适合于展示数据的占比关系,如不同产品的市场份额、不同地区的销售比例等。
4. 散点图(Scatter Plot)散点图用点的位置表示两个变量之间的关系,可以用于发现变量之间的相关性或者离群值。
散点图适合于展示两个连续变量之间的关系,如身高与体重的关系、销售额与广告投入的关系等。
5. 箱线图(Box Plot)箱线图通过展示数据的分布情况,包括中位数、上下四分位数、异常值等,来匡助理解数据的整体特征。
箱线图适合于展示数据的分布情况和离群值的存在。
6. 面积图(Area Chart)面积图通过填充折线与坐标轴之间的区域来表示数据的大小或者比较不同类别之间的差异。
面积图适合于展示数据的积累变化趋势,如不同产品的销售额积累情况等。
7. 热力图(Heatmap)热力图通过不同颜色的方块来表示数据的大小或者密度,可以用于展示数据的分布情况和相关性。
热力图适合于展示大量数据的关联性和热点区域。
8. 散点矩阵图(Scatter Matrix)散点矩阵图是多个散点图的组合,可以同时展示多个变量之间的关系,匡助发现变量之间的模式和相关性。
数据分析中常用的10种图表

数据分析中常用的10 种图表1 折线图折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化的连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。
表 1 家用电器前半年销售量月份冰箱电视电脑平均销售量合计1 月68 45 139 84 2522 月33 66 166 88 2653 月43 79 160 94 2824 月61 18 115 65 1945 月29 19 78 42 1266 月22 49 118 63 189200150冰箱10079 电视6650 45 49 电脑18 191月2月3月4月5月6月图 1数点折线图300160250139166200115 118 电脑15078 电视100冰箱501月2月3月4月5月6月图 2 堆积折线图100%80%60%电脑40%电视20%冰箱0%1月2月3月4月5月6月图 3 百分比堆积折线图2柱型图柱状图主要用来表示各组数据之间的差别 。
主要有二维柱形图、 三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。
200 150冰箱 100 电视 50 电脑1月2月3月4月5月6月图 4 二维圆柱图3 堆积柱形图堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。
300 250200 电脑 150 电视 100 冰箱 501月2月3月4月5月6月图 5 堆积柱形图100%80%13916011560% 16678118电脑 40% 4518电视1966 7949冰箱 20%6861290% 33 43221月2月3月 4月5月 6月图 6 百分比堆积柱形图百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比,该图的目的是强调每个数据系列的比例。
4 线-柱图180160140120冰箱100电视80电脑60 平均销售量40201月2月3月4月5月6月图7 线-柱图这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较,更可以显示出平均销售量的趋势情况。
5两轴线 -柱图月份工资收其他收入工资占其他收入的百分入(元)(元)比1 月5850 1200048.75%2 月5840 1500038.93%3 月4450 2000022.25%4 月6500 1000065.00%5 月5200 1800028.89%6 月5500 3000018.33%3500070.00%3000060.00% 工资收入2500050.00%2000040.00% 其他收入1500030.00%1000020.00% 工资占其5000 10.00% 他收入的0 0.00% 百分比1月2月3月4月5月6月图 8 两轴线 -柱图操作步骤: 01绘制成一样的柱形图,如下表所示:350003000025000工资收入20000其他收入1500010000 工资占其他收入的百分比50001月2月3月4月5月6月图1操作步骤 02:左键单击要更改的数据,划红线部分所示,单击右键选择【设置数据系列格式】,打开盖对话框,将【系列选项】中的【系统绘制在】更改为“次坐标轴” ,得到图 4 的展示结果。
17类33种经典图表类型应用场景分析总结

33种经典图表类型总结随着时代的发展,越来越多的数据量堆积,然而这些密密麻麻的数据的可读性较差并且毫无重点,而数据可视化更加直观有意义,更能帮助数据更易被人们理解和接受。
因此运用恰当的图表实现数据可视化非常重要,本文归结图表的特点,汇总出一张思维导图,帮助大家更快地选择展现数据特点的图表类型。
▲图表类型-思维指南接下来我将依次介绍常用图表类型,分析其适用场景和局限,从而帮助大家通过图表更加直观的传递所表达的信息。
1. 柱状图▲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。
2.条形图▲条形图类似柱状图,只不过两根轴对调了一下。
适用:类别名称过长,将有大量空白位置标示每个类别的名称。
局限:分类过多则无法展示数据特点。
相似图表:堆积条形图。
比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。
百分比堆积条形图。
适合展示同类别的每个变量的比例。
双向柱状图。
比较同类别的正反向数值差异。
3. 折线图▲折线图展示数据随时间或有序类别的波动情况的趋势变化。
适用:有序的类别,比如时间。
局限:无序的类别无法展示数据特点。
相似图表:面积图。
用面积展示数值大小。
展示数量随时间变化的趋势。
堆积面积图。
同类别各变量和不同类别变量总和差异。
▲柱线图[1]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▲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。
▲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:环形图。
Excel表制作五种常用的数据可视化方法

Excel表制作五种常用的数据可视化方法数据可视化是通过图表、图形等形式将数据呈现出来,使数据更加直观、易于理解和分析的过程。
在Excel表中,我们可以利用丰富的功能和工具,轻松制作出各种各样的数据可视化效果。
本文将介绍五种常用的Excel数据可视化方法,并详细说明制作步骤和使用技巧。
一、柱形图柱形图是一种最常见的数据可视化图表类型,适合用于比较不同类别或不同时间段的数据。
以下是柱形图的制作步骤:1. 在Excel表格中选择需要呈现为柱形图的数据;2. 点击“插入”选项卡中的“柱形图”图标,在弹出的菜单中选择合适的柱形图样式;3. 将选定的数据范围显示在新建的图表中;4. 根据需要对柱形图进行进一步的美化和修改,如调整颜色、添加数据标签等。
二、折线图折线图适合用于显示数据随时间或条件的变化趋势,能够清晰地展示数据的波动情况。
以下是折线图的制作步骤:1. 选择需要制作折线图的数据;2. 点击“插入”选项卡中的“折线图”图标,选择适合的折线图类型;3. 选定的数据将显示在新建的折线图中;4. 可根据需要对折线图进行进一步的修改和设置,如调整线条样式、添加数据标签等。
三、饼图饼图能够直观地展示各个部分所占的比例关系,适合用于呈现不同类别占总体的比例情况。
以下是饼图的制作步骤:1. 在Excel表格中选择需要制作成饼图的数据;2. 点击“插入”选项卡中的“饼图”图标,选择合适的饼图样式;3. 选中的数据将会以饼图的形式显示在新建的图表中;4. 可根据需要对饼图进行进一步的设置和调整,如添加数据标签、调整颜色等。
四、散点图散点图能够直观地呈现两个变量之间的关系,适合用于观察数据的分布、相关性等。
以下是散点图的制作步骤:1. 选择要制作散点图的数据,确保数据包含两个变量;2. 点击“插入”选项卡中的“散点图”图标,选择合适的散点图类型;3. 选定的数据将会以散点图的形式显示在新建的图表中;4. 可根据需要对散点图进行进一步的美化和设置,如添加数据标签、调整坐标轴等。
数据分析中常用的10种图表及制作过程

数据分析中常用的10种图表1折线图折线图可以显示随时间〔根据常用比例设置〕而变化的连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。
表1家用电器前半年销售量图2堆积折线图图3百分比堆积折线图2柱型图柱状图主要用来表示各组数据之间的差异。
主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。
图4二维圆柱图3堆积柱形图堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。
图5堆积柱形图图6百分比堆积柱形图百分比堆积柱形图主要用于比拟类别柱上每个数值占总数的百分比,该图的目的是强调每个数据系列的比例。
4线-柱图图7线-柱图这种类型的图不仅可以显示出同类别的比拟,更可以显示出平均销售量的趋势情况。
5两轴线-操作步骤:01绘制成一样的柱形图,如下表所示:图1操作步骤02:左键单击要更改的数据,划红线局部所示,单击右键选择【设置数据系列格式】,翻开盖对话框,将【系列选项】中的【系统绘制在】更改为"次坐标轴〞,得到图4的展示结果。
图2图3图4操作步骤03:选中上图4中的绿色柱子,更改图表类型,选择折线图即可,得到图5的展示结果。
图5主次坐标柱分别表示了收入情况和占比情况,比照更加明显,同时在一个图表中反映,易于分析。
6条形图图9条形图条形图类似于横向的柱状图,和柱状图的展示效果一样,只是表现形式不同。
主要用于各项类的比拟,例如,各省的GDP的比拟或者就针对我们的客户来说:主要是各个地级市的各种资源储量的比拟或者各物料类型的客户数量的比拟7三维饼图以1月份3种家用电器的销售量占比为例,具体饼图如下所示:图10 三维饼图主要用于显示三种电器销售量的占比情况。
有别离和组合两种形式。
8复合饼图根据拜访结果展示出的信息状态。
可以使有效信息得到充分展示,展示效果更佳,利于下一步分析的进展。
9母子饼图母子饼图可直观地分析工程的组成构造与比重。
首先将上述的表格更改为下列图格式,其中,前面的总数分类为中间〔层〕饼图,各原因为外层数据。
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。
50张经典的数据分析图表

50张经典的数据分析图表1. 散点图(Scatter plot)散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。
如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可视化每个组。
2. 带边界的气泡图(Bubble plot with Encircling)有时,您希望在边界内显示一组点以强调其重要性。
3. 带线性回归最佳拟合线的散点图 (Scatter plot with linear regression line of best fit)如果你想了解两个变量如何相互改变,那么最佳拟合线就是常用的方法。
下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。
针对每列绘制线性回归线:4. 抖动图 (Jittering with stripplot)通常,多个数据点具有完全相同的 X 和 Y 值。
结果,多个点绘制会重叠并隐藏。
为避免这种情况,请将数据点稍微抖动,以便您可以直观地看到它们。
5. 计数图 (Counts Plot)避免点重叠问题的另一个选择是增加点的大小,这取决于该点中有多少点。
因此,点的大小越大,其周围的点的集中度越高。
6. 边缘直方图 (Marginal Histogram)边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。
这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X和 Y 的单变量分布。
这种图经常用于探索性数据分析(EDA)。
7. 边缘箱形图 (Marginal Boxplot)边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。
然而,箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第25和第75百分位数。
相关图用于直观地查看给定数据框(或二维数组)中所有可能的数值变量对之间的相关度量。
9. 矩阵图 (Pairwise Plot)矩阵图是探索性分析中的最爱,用于理解所有可能的数值变量对之间的关系。
它是双变量分析的必备工具。
偏差10. 发散型条形图 (Diverging Bars)如果您想根据单个指标查看项目的变化情况,并可视化此差异的顺序和数量,那么散型条形图 (Diverging Bars) 是一个很好的工具。
[全]数据分析-可视化图表用法详解
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数据分析-可视化图表用法详解一、对比类1、普通柱形图简介:普通柱形图使用垂直柱子显示类别之间的数值比较,其中柱状图的一个轴显示正在比较的类别,而另一个轴代表对应的刻度值特点:不适合对超过10 个类别的数据进行比较,且分类标签过长时建议使用条形图2、对比柱形图简介:对比柱形图使用正向和反向的柱子显示类别之间的数值比较。
其中图表的一个轴显示正在比较的类别,而另一轴代表对应的刻度值。
特点:用于展示包含相反含义的数据的对比,若是不是相反含义的建议使用分组柱形图。
3、分组柱形图简介:分组柱状图经常用于相同分组下,不同类数据的比较。
用柱子高度显示数值比较,用颜色来区分不同类的数据。
特点:相同分组下,数据的类别不能过多。
4、堆积柱形图简介:堆积柱形图可以对分组总量进行对比,也可以查看每个分组包含的每个小分类的大小及占比,因此非常适合处理部分与整体的关系。
特点:适合展示总量大小,但不适合对不同分组下同个类别进行对比。
5、分区折线图简介:分区折线图能将多个指标分隔开,反映事物随时间或有序类别而变化的趋势特点:适合对比趋势,避免多个折线图交叉在一起。
6、雷达图简介:雷达图又被叫做蜘蛛网图,它的每个变量都有一个从中心向外发射的轴线,所有的轴之间的夹角相等,同时每个轴有相同的刻度。
特点:雷达图变量过多会降低图表的可阅读性,非常适合展示性能数据。
7、词云简介:词云是文本大数据可视化的重要方式,常用于将大量文本中的高频语句和词汇高亮展示,快速感知最突出的文字。
常用于网站高频搜索字段的统计。
特点:不适合数据量多的文本数据,也不适合数据区分度不大的数据处理。
8、聚合气泡图简介:聚合气泡图中,维度定义各个气泡,度量定义气泡的大小、颜色。
特点:不适合区分度不大的数据。
9、南丁格尔玫瑰图简介:南丁格尔玫瑰图的作用与柱形图类似,主要用于比较,数值大小映射到玫瑰图的半径。
特点:数据比较相近时,不适合用饼图,而是适合用南丁格尔玫瑰图。
二、占比类1、饼图简介:饼图一般通过颜色区分类别,幅度的大小对比数据,并且可以展示各类别与整体之间的占比关系。
数据可视化的形式——图表

《电子商务数据分析》编写组
图7-9 树状结构类图
一、数据可视化图表类型
4.时间表述类图表
时间表述类图表只要以时间轴为中心加入文字数据即可,图7-10所示是一种时间表述类图模板。 从设计的角度来看,将主题融入图形设计,挑选重要事件点解读,可以使画面精美、加深理解力度。
《电子商务数据分析》编写组
图7-10 时间表述类图
《电子商务数据分析》编写组
图7-17 象征图释
《电子商务数据分析》编写组
《电子商务数据分析》编写组
《电子商务数据分析》编写组
数据结构与算法
➢ 1.1 算法的基本概念 ➢ 1.2 数据结构的基本概念 ➢ 1.3 线性表 ➢ 1.4 线性链表 ➢ 1.5 栈和队列 ➢ 1.6 树与二叉树 ➢ 1.7 查找 ➢ 1.8 排序
主要教学内容:
• 数据可视化图表类型 • 数据可视化图表制作技巧
《电子商务数据分析》编写组
一、数据可视化图表类型
1.关系流程类图表
通常用语言一时难以表述清楚的东西,若借助图形来说明,往往效果会好很多。如图7-7所 示,人们可以迅速找到表述亮点或事件的主干,让所要表达的主题和思路更加清晰。
《电子商务数据分析》编写组 图7-7 某在线平台业务关系流程辅助表述图
s.next= p.next=s
3.线性链表的删除运算
• 在链式存储结构下的线性表中删除指定的节点 • 在线性链表中删除数据域为 ai 的节点,其过程如下:
(1)在线性链表中查找包含 ai 的节点,将该节点的存储序号存放在指针变 量 q 中。 (2)把 ai 节点的前驱节点存储序号存放在指针变量 p 中,将 ai 节点的后继 节点存储序号存 放在指针变量 q 中。 (3)把数据域为 ai 的节点“回收”到栈。
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数据分析中常用的10种图表
1折线图
折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化的连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。
表1家用电器前半年销售量
图1 数点折线图
图2堆积折线图
图3百分比堆积折线图
2柱型图
柱状图主要用来表示各组数据之间的差别。
主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。
图4二维圆柱图
3堆积柱形图
堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。
图5堆积柱形图
图6百分比堆积柱形图
百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比,该图的目的是强调每个数据系列的比例。
4线-柱图
图7线-柱图
这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较,更可以显示出平均销售量的趋势情况。
5两轴线-柱图
图8两轴线-
柱图
操作步骤:01
绘制成一样的柱形图,如下表所示:
图1
操作步骤02:
左键单击要更改的数据,划红线部分所示,单击右键选择【设置数据系列格式】,
打开盖对话框,将【系列选项】中的【系统绘制在】更改为“次坐标轴”,得到图4的展示结果。
图2
图3
图4
操作步骤03:
选中上图4中的绿色柱子,更改图表类型,选择折线图即可,得到图5的展示结果。
图5
主次坐标柱分别表示了收入情况和占比情况,对比更加明显,同时在一个图表中反映,易于分析。
6条形图
图9条形图
条形图类似于横向的柱状图,和柱状图的展示效果相同,只是表现形式不同。
主要用于各项类的比较,例如,各省的GDP的比较或者就针对我们的客户来说:主要是各个地级市的各种资源储量的比较或者各物料类型的客户数量的比较
7三维饼图
以1月份3种家用电器的销售量占比为例,具体饼图如下所示:
图10 三维饼图
主要用于显示三种电器销售量的占比情况。
有分离和组合两种形式。
8复合饼图
根据电话拜访结果展示出的信息状态。
可以使有效信息得到充分展示,展示效果更佳,利于下一步分析的进行。
9母子饼图
母子饼图可直观地分析项目的组成结构与比重。
27%
18%
55%
冰箱 电视 电脑
表2三类食材的费用情况(单位:元)
操作步骤:
首先将上述的表格更改为下图格式,其中,前面的总数分类为中间(内层)饼图,各原因为外层数据。
使用excel制作饼图时,避免合并单元格。
步骤01:
要绘制双层饼图,首先要绘制里面的一层饼图。
选择A1:B3绘制普通饼图。
添加数据标签,如下图所示:
图1
步骤02:
增加外层饼图系列,选择图表,单击右键,执行选择【选择数据】命令,在打开的【选择数据】对话框中,在“图例项系列中”单击“添加”,设置名称为“系列2”,其值为D1:D17.,操作完后如下图所示:
图2
步骤03:
选择当前图表中可见的系列1,右键单击图表,选择【设置数据系列格式】,在【设置数据系列】对话框中,切换到“系列”选项卡,在【系列绘制在】处选择“次坐标柱”,如下图3所示,单击关闭即可。
图4是该步骤操作完毕后的结果展示。
图3
图4
步骤04:
选择图表,单击右键,执行【选择数据】命令,打开【选择数据】对话框,选择【系列2】。
在【水平(分类)轴标签】处,点击【编辑】,将【轴标签区域】选在C1:C17,单击【确定】按钮,关闭【选择数据源】对话框,此时出现图表如下图5所示。
图5
步骤05:
选择系列1,即目前可见层,然后单击其中一块饼,例如:“蔬菜,115”,按住鼠
标左键不放,向外拖动该饼,将整个系列一起向外拖动到合适大小,松开左键,发现整个饼图发生了变化。
如图6所示:
图6
步骤06:
两次单击(不是双击,而是单击一次后稍等一下再单击)该系列的每一块,分别将分离的每块小饼一块一块拖到饼的中央对齐,就得到图7的展示方式。
图7
步骤07:选中外圆数据,单击右键,添加数据标签。
结果如图8所示:
图8
10圆柱图
表3某企业各地区2006-2007年销售额 单位:万元
柱状图主要用来进行比较分析,上图正是分析了2006年和2007年某公司的在各地区的销售额差异。
50
100
A 区
B 区
C 区
D 区 77 82 98 65 65 79 98
67 2006年 2007年。