大数据分析报告中常用地10种图表及制作过程
行业报告中的数据分析方法有哪些
行业报告中的数据分析方法有哪些关键信息项：1、描述性数据分析方法数据集中趋势的度量数据离散程度的度量数据分布形态的描述2、推断性数据分析方法参数估计假设检验方差分析3、数据挖掘技术聚类分析分类算法关联规则挖掘4、时间序列分析移动平均法指数平滑法ARIMA 模型5、可视化分析图表类型的选择色彩搭配原则11 描述性数据分析方法描述性数据分析主要是对数据进行概括性的描述和总结，以便更好地理解数据的特征和分布情况。
111 数据集中趋势的度量包括均值、中位数和众数。
均值是所有数据的算术平均值，能反映数据的平均水平，但易受极端值影响。
中位数是将数据按大小排序后位于中间位置的数值，对极端值不敏感。
众数是数据中出现频率最高的数值。
112 数据离散程度的度量常用的有方差、标准差和极差。
方差和标准差反映了数据相对于均值的分散程度。
极差则是数据中的最大值与最小值之差。
113 数据分布形态的描述通过偏度和峰度来衡量。
偏度表示数据分布的不对称程度，峰度反映数据分布的陡峭程度。
12 推断性数据分析方法推断性数据分析是基于样本数据对总体特征进行推断和估计。
121 参数估计通过样本数据对总体参数进行估计，如总体均值、总体比例等。
122 假设检验先对总体参数或分布提出假设，然后根据样本数据判断假设是否成立。
123 方差分析用于比较多个总体的均值是否存在显著差异。
13 数据挖掘技术数据挖掘旨在从大量数据中发现潜在的模式和关系。
131 聚类分析将数据对象划分为不同的簇，使得簇内对象相似度高，簇间对象相似度低。
132 分类算法如决策树、神经网络等，用于对数据进行分类预测。
133 关联规则挖掘发现数据中不同项之间的关联关系。
14 时间序列分析用于分析随时间变化的数据。
141 移动平均法通过计算一定时期内数据的平均值来平滑数据，消除短期波动。
142 指数平滑法对历史数据赋予不同的权重进行平滑处理，更重视近期数据。
143 ARIMA 模型适用于非平稳时间序列的建模和预测。
常用数据处理方法
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。
相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。
EXCEL常用图表制作介绍
2016/9/24
2016/9/24
2016/9/24
二、工作中常用图表的应用与制作 条形图 1.简介 2.类型 3.制作步骤
2016/9/24
条形图简介：排列在工作表的列或行中的数据可 以绘制到条形图中。条形图显示各个项目之间的 比较情况。
2016/9/24
条形图类型： 簇状条形图和三维簇状条形图 簇状条形图比较各个类 别的值。在簇状条形图中，通常沿垂直轴组织类别，而沿 水平轴组织数值。三维簇状条形图以三维格式显示水平矩 形，而不以三维格式显示数据。 堆积条形图和三维堆积条形图 堆积条形图显示单个项 目与整体之间的关系。三维堆积条形图以三维格式显示水 平矩形，而不以三维格式显示数据。 百分比堆积条形图和三维百分比堆积条形图 此类型的 图表比较各个类别的每一数值所占总数值的百分比大小。 三维百分比堆积条形图表以三维格式显示水平矩形，而不 以三维格式显示数据。
EXCEL常用图表制作
骨科护士 张丹
2014 年 4 月 20日
目录： 一、Excel常用图表类型 二、工作中常用图表的应用与制作
一、Excel常用图表类型
2016/9/24
一、Excel常用图表类型
常用图表的应用范围： 成分对比关系：1.表明单一整体各部分比例 （饼图） 2.比较两个整体的成分 （条形图、柱状图） 时间序列对比关系：1.时间点不多，注重成度和数量（柱状图） 2.时间较长，侧重变化和变化趋势 （线形图） 频率分布对比关系：1.比较范围数量比较少 （柱状图） 2.比较范围数量比较多 （线形图） 相关性对比关系：1.相对数据较少 （双条形图） 2.数据超过15组 （散点图） 项类对比关系：项类名称较长 （条形图）
2016/9/24
数据分析六步法
类别
具体内容
集中趋势 反映一组数据间的一般水平
离散趋势 反映一组数据间的波动水平
决定频数 频数分布
相对频数
交叉分布
举例 平均工资 基尼系数
EXCEL操作方法
平均数（AVERAGE） 中位数（MEDIAN） 众数（MODE）
极差（MAX－MIN） 方差（VAR） 标准差（STDEV）
数据分析六步法
4
数据分析六步法
数据分析测试
（1）2、6、7、8、15、7、19中的中位数为____，众数为_____。 （2）EXCEL中，图表类型共有___种。 （3）请找到如下数字的规律，并将正确答案填到括号中：
6、10、18、34、（ ） （4）请运用加减乘除和括号计算下列试题，计算结果为24，请 写出过程： 4、5、9、7 结果：_______________
清洗类别 具体内容
举例
改善/处理方法
查重 改缺
纠错
数据重复 在录入某个数据时录入两次
修改数据
空值 非逻辑错误
在收集数据环节忘记填写，或着录入环 节忘记录入
（1）补录数据 （2）删除缺失值 （3）用平均数代替
填写数据人员不小心将电话号码（性别、 （1）加强录入
年龄、）填错了，或者录入时错误
（2）电话复核
数据分析六步法
二、衍生分析
项目类别 分析方法
战略分析 投资分析 营销分析
矩阵分析法、层次分析法
时间序列法、类比法、经济评价指标 聚类分析、漏斗分析、KANO模型 AIDA模型、PSM模型
数据分析 用途
方针管理 专案管理 问题解决 日常报告
其他方面
数据分析六步法
环境分析 竞争分析
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
常用的数据分析工具有哪些
常用的数据分析工具有哪些数据分析是现代社会十分重要的一项技能，随着数据量的不断增加和各种数据源的出现，数据分析工具也呈现了多样化的发展趋势。
本文将介绍一些常用的数据分析工具，帮助读者选择适合自己的工具进行数据分析。
1. ExcelExcel是一个广泛应用的电子表格软件，凭借其强大的功能和易用性，成为了数据分析的首选工具之一。
它提供了各种功能，如数据排序、筛选、透视表、图表等，可以方便地对数据进行整理、分析和可视化。
2. PythonPython是一种脚本语言，通过其丰富的数据分析库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，可以进行高效的数据处理和分析工作。
Python具有简洁的语法，易于学习和使用，同时拥有庞大的社区支持和丰富的资源库，成为了众多数据分析从业者的首选工具。
3. RR是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。
它拥有丰富的统计分析方法和包，如ggplot2、dplyr、tidyr等，可以进行复杂的数据分析和建模工作。
R 具有良好的可扩展性和交互性，可以进行交互式数据分析，并通过可视化呈现分析结果。
4. SQLSQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系型数据库的语言。
通过SQL语句，可以对数据库中的数据进行增删改查操作，并进行复杂的数据分析。
SQL灵活易用，并且被广泛应用于各种业务场景中。
5. TableauTableau是一种流行的可视化工具，可以将数据转化为可视化图表和仪表盘，帮助分析人员更直观地理解数据。
Tableau支持多种数据源和数据格式，并提供了丰富的图表和交互功能，可以创建出高度自定义的数据可视化。
6. Power BIPower BI是微软推出的一套商业智能工具，可以对数据进行整理、建模和可视化。
它具有强大的数据处理能力和丰富的数据可视化选项，支持与其他微软产品的无缝连接，并提供了云端分享和协作的功能。
Power BI适用于各种规模的数据分析项目。
2024版年度数据分析课件PPT模板
19
图表美化原则和技巧分享
色彩搭配
选择和谐的颜色组合， 避免使用过于刺眼或对
比度过低的颜色。
2024/2/3
字体选择
选择清晰易读的字体， 避免使用过于花哨或装
饰性过强的字体。
图表元素简化
数据标签使用
去除多余的图表元素， 突出核心信息。
20
在图表中直接显示数据 标签，方便观众快速获
取信息。
动态图表制作教程
24
Python编程环境搭建及基础语法
Python环境搭建
介绍Python的安装、配置环境变量等基础知识。
基础语法学习
学习Python的变量、数据类型、条件语句、循环语句等基础知识。
常用库介绍
了解并学习NumPy、Pandas等Python数据分析库的基本用法。
2024/2/3
25
R语言简介及在数据分析中优势
数据分析课件PPT模板
2024/2/3
1
目录
2024/2/3
• 数据分析概述 • 数据收集与预处理 • 数据分析方法与技术 • 数据可视化展示技巧 • 数据分析工具介绍及实践案例 • 数据分析挑战与未来发展趋势
2
01
数据分析概述
Chapter
2024/2/3
3
数据分析定义与目的
数据分析定义
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大 量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数 据加以详细研究和概括总结的过程。
数据治理与标准化
建立完善的数据治理体系和标准化流程，提 高数据质量和可用性。
2024/2/3
智能化决策支持
基于大数据和人工智能技术，为企业提供智 能化决策支持和服务。
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。
大数据可视化之基础图表
2018-7-23
20
（13）气泡图
• 气泡图与散点图相似， 不同之处在于：气泡图 允许在图表中额外加入 一个表示大小的变量进 行对比。
2018-7-23
21
（14）时间类
时间类图表也是应用较为广泛的 图表。一般按周分布。
Ø
每页显示一日信息的叫日历。
Ø
每页显示一个月信息的叫月历
Ø
每页显示全年信息的叫年历。
2018-7-23
22
（15）漏斗图
漏斗图形如漏斗，一般分层设计， 可以根据各层之间的变化情况进 行分析，发现该层次的问题，予 以改进。
2018-7-23
23
谢谢！
2018-7-23
24
• 指标值用指针形式展示， 落在相应的区域中。
2018-7-23
18
（11）热力图
• 热力图采用特殊高亮的 形式显示出高密度、高 数值等焦点区域，从而 引导阅读者的视觉访问。
2018-7-23
19
（12）K线图
• K线图形态可分为反转形态、整理形 态及缺口和趋向线等。K线图因其细 腻独到的标画方式而被引入到股市 及期货市场。股市及期货市场中的K 线图的画法包含四个数据，即开盘 价、最高价、最低价、收盘价，所 有的k线都是围绕这四个数据展开， 反映大势的状况和价格信息。
• 散点图将序列显示为一组点。值由 点在图表中的位置表示。
• 类别由图表中的不同标记表示。 • 散点图通常用于比较跨类别的聚合
数据。
2018-7-23
11
（5）面积图
• 面积图强调数量随时间而变化的程 度，也可用于引起人们对总值趋势 的注意。
可视化 数据分析 报告
可视化数据分析报告1. 引言本报告旨在通过可视化数据分析，探索并呈现数据的趋势、关联和模式。
通过使用适当的图表和可视化工具，我们能够更好地理解数据，发现隐藏的信息，并从中获得洞察和决策支持。
2. 数据概述在本次分析中，我们使用的数据集包含了关于某公司一年内的销售数据，其中包括产品类别、销售额、销售时间等信息。
数据集共计1000条记录。
3. 数据清洗与预处理在进行数据分析之前，我们首先对数据进行了清洗与预处理，以确保数据的准确性和一致性。
以下是我们进行的主要步骤： - 去除重复数据：通过对数据进行去重操作，排除了重复的记录。
- 处理缺失值：检查数据是否存在缺失值，并根据情况进行填充或删除。
4. 数据可视化为了更好地理解数据并发现其中的模式和趋势，我们使用了多种可视化工具和图表。
以下是我们使用的几种常见的可视化方式：4.1 折线图折线图是一种常用的可视化方式，用于展示数据随时间变化的趋势。
我们使用折线图展示了不同产品类别的销售额随时间的变化情况。
通过观察折线图，我们可以发现销售额的高峰期和低谷期，以及不同产品类别之间的销售趋势。
4.2 柱状图柱状图是一种常用的可视化方式，用于比较不同类别的数据。
我们使用柱状图展示了不同产品类别的销售额对比情况。
通过观察柱状图，我们可以清晰地比较各个产品类别的销售额大小，从而判断各个产品类别的市场份额。
4.3 饼图饼图是一种常用的可视化方式，用于展示数据的相对比例关系。
我们使用饼图展示了不同产品类别的销售额在总销售额中的占比情况。
通过观察饼图，我们可以直观地了解各个产品类别在总销售额中的重要性。
5. 结果与讨论通过对数据的可视化分析，我们得出了以下几个结论： 1. 在销售额随时间变化的折线图中，我们观察到销售额在年初和年末呈现明显的增长趋势，而在年中则相对较低。
2. 在柱状图中，我们发现A类产品的销售额最高，B类产品次之，C类产品最低，可以看出A类产品在市场中的占比最大。
常见数据分析及报告规范
01 结构规范及写作报告常用结构：1. 架构清晰、主次分明数据分析报告要有一个清晰的架构，层次分明能降低阅读成本，有助于信息的传达。
虽然不同类型的分析报告有其适用的呈现方式，但总的来说作为议论文的一种，大部分的分析报告还是适用总-分-(总) 的结构。
推荐学习金字塔原理，中心思想明确，结论先行，以上统下，归类分组，逻辑递进。
行文结构先重要后次要，先全局后细节，先结论后原因，先结果后过程。
对于不太重要的内容点到即止，舍弃细枝末节与主题不相关的东西。
2. 核心结论先行、有逻辑有依据结论求精不求多。
大部分情况下，数据分析是为了发现问题，一份分析报告如果能有一个最重要的结论就已经达到目的。
精简的结论能降低阅读者的阅读门槛，相反太繁琐、有问题的结论100个=0。
报告要围绕分析的背景和目的以及要解决的问题，给出明确的答案和清晰的结论；相反，结论或主题太多会让人不知所云，不知道要表达什么。
分析结论一定要基于紧密严谨的数据分析推导过程，尽量不要有猜测性的结论，太主观的结论就会失去说服力，一个连自己都没有把握的结论千万不要在报告里误导别人。
但实际中，部分合理的猜测找不到直观可行的验证，在给出猜测性结论的时候，一定是基于合理的、有部分验证依据前提下，谨慎地给出结论，并且说明是猜测。
如果在条件允许的前提下可以通过调研/回访的方式进行论证。
不回避“不良结论”。
在数据准确、推导合理的基础上，发现产品或业务问题并直击痛点，这其实是数据分析的一大价值所在。
3. 结合实际业务、建议合理基于分析结论，要有针对性的建议或者提出详细解决方案，那么如何写建议呢？首先，要搞清给谁提建议。
不同的目标对象所处的位置不同，看问题的角度就不一样，比如高层更关注方向，分析报告需要提供业务的深度洞察和指出潜在机会点，中层及员工关注具体策略，基于分析结论能通过哪些具体措施去改善现状。
其次，要结合业务实际情况提建议。
虽然建议是以数据分析为基础提出的，但仅从数据的角度去考虑就容易受到局限、甚至走入脱离业务忽略行业环境的误区，造成建议提了不如不提的结果。
调查报告图表
柱状图
总结词
柱状图是一种以柱形高度表示数据大小的 图表类型，用于比较不同类别的数据。
详细描述
柱状图中的每个柱形代表一个类别，柱形 高度与该类别的数值大小成正比。柱状图 可以直观地展示不同类别的数据大小和比 较关系，便于观察和比较。例如，可以将 柱状图用于显示不同产品线的库存量、不 同地区的销售数据等。与条形图相比，柱 状图更注重展示类别间的比较关系。
明确目的
在制作图表之前，要明确图表的目的和所要表达的信息，以确保图表的准确性。
选取数据
选取与图表目的相关的数据，并确保数据的准确性和可靠性。
制作图表
根据数据和目的选择合适的图表类型，并按照优化视觉效果的原则制作图表。
添加注释
在图表上添加必要的注释和说明，以帮助读者更好地理解图表所表达的信息。
感谢您的观看
如何优化图表视觉效果？
保持简洁
避免在图表上添加过多的标签、文字和线 条，以免干扰视觉效果。
突出重点
使用不同的颜色、字体或标记来突出显示 图表中的重要信息。
调整比例
确保图表的比例合理，避免数据之间的比 例关系失真。
标注坐标
在折线图中，要标注出每个数据点的坐标 轴，以便更好地理解数据的变化趋势。
如何准确传达图表信息？
线的销售额占比和销售额绝对值。
02
图表制作要点
数据来源与处理
数据收集
通过问卷、访谈、数据库查询等方式获取 数据。
数据清洗
处理缺失值、异常值和重复数据，确保数 据质量。
数据转换
将原始数据进行转换，以便适应图表展示 。
图表类型选择
折线图
展示时间序列数据的趋势变化 。
散点图
展示两个变量之间的相关关系 。
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。
财务分析经典图表
财务分析经典图表及制作方法（第2季）作者：龙逸凡又到了一年一度的“举头望明月、低头做报表”的时候，想必各位表亲都在为财务结算、年度财务分析和报告忙得不可开交。
话说干得好不如汇报得好，辛辛苦苦工作一年，年终汇报临门一脚怎样才能踢得漂亮，让你的财务汇报一鸣惊人？“表哥”特此奉上“财务分析经典图表及制作方法（第2季）”，还望为各位表亲向兄弟部门和领导呈现精美、直观的图表提供帮助。
说明：“财务分析经典图表及制作方法（第1季）”已于2年前发布，转载评论几千次，现奉上财务分析经典图表及制作方法（第2季），分享给各位。
一、带合计数的多项目对比分析图应用场景：在财务分析时，有时既要对比各明细项目，又要对明细项目的合计数进行对比，比如：既对比各商品的年份合计数，又要对比各年各商品的数据。
或者既要展示各季度销售收入构成金额，还要展示各季度各月的销售金额（注意与后面双层饼图的区别，这里强调的是数量或金额，双层饼图着重对比的是组成比例），这时就需要用到带合计数的多项目对比分析图。
（下面摘录本人新书《“偷懒”的技术：打造财务Excel达人》第6章的相关内容以介绍具体步骤，各位网友可下载文件地址中的示例文件，比照操作。
）Step1：打开示例文件《“偷懒”的技术表6－8》，选中A1:E5单元格区域，创建簇状柱形图。
Step2：选中合计系列→点击右键→设置数据格式系列，将“合计”数据系列列设置为绘制在次坐标、分类间距设置为40%，填充色设置为纯色填充，透明度为50%。
Step3：按个人偏好进行美化设置。
使用以上步骤制作的图表，由于合计列在前面，挡住了其他系列（且在这种情况下无法点选其他系列），需要将其透明度设置为50%左右，才能看到其他各商品系列。
我们可以将商品1、商品2、商品3设置为绘制在次坐标，这样就不会挡住合计系列。
二、双层饼图应用场景：需要展示各个项目的明细组成时。
比如：既要展示各季度销售收入构成百分比，还要展示各季度各月的销售组成百分比；既要展示各商品的销售构成比，又要查看各商品在各销售区域的构成。
报告写作中的图表设计与解释要点
报告写作中的图表设计与解释要点一、图表设计的目的和原则图表是报告写作中常用的一种信息呈现方式，它能够直观地展示数据、趋势和关系，方便读者理解和分析信息。
因此，在报告写作中，图表的设计至关重要。
以下是图表设计的目的和原则：1. 目的：图表的设计目的是通过视觉化的方式，帮助读者快速了解报告中的数据、趋势和关系。
2. 简洁明了：图表应该简洁明了，避免过多的图形元素和文字，使读者能够轻松地获取所需信息。
3. 一致性：在报告中使用的图表应该保持一致的风格和格式，以增加阅读体验的连贯性和流畅性。
4. 规范性：图表的设计应符合行业或学术规范，遵循相关标准和要求。
二、主要图表类型及其使用场景在报告写作中，常见的图表类型包括条形图、折线图、饼图、散点图、柱状图等。
不同的图表类型适用于不同的数据和分析需求。
以下是几种常见的图表类型及其使用场景：1. 条形图：适用于比较不同类别的数量或数值大小，如市场份额、销售额等。
2. 折线图：适用于展示数据随着时间变化的趋势，如销售趋势、股票走势等。
3. 饼图：适用于显示不同类别在总体中的比例关系，如产品销售占比、人口构成比例等。
4. 散点图：适用于展示两个变量之间的关系，如工资与工作经验的关系、体重与身高的关系等。
5. 柱状图：适用于比较不同类别的数量或数值变化，如不同产品的销售额、不同地区的人口数量等。
6. 热力图：适用于展示数据在空间或时间上的分布规律，如地图上不同地区的气温分布、不同季节的降雨量分布等。
三、图表设计的要点与技巧1. 标题和注释：图表应包含清晰明确的标题，以表达图表的主要内容。
注释应提供图表中各个元素的解释和说明，帮助读者理解数据。
2. 坐标轴和刻度：坐标轴应标注明确的刻度和单位，使读者能够准确地理解数据。
刻度的密度应根据数据的变化程度进行调整，以避免信息的混乱和模糊。
3. 颜色选择：颜色的选择应符合视觉习惯和文化背景，避免使用过于鲜艳或过于暗淡的颜色。
同时，颜色的使用应遵循一致性原则，确保不同图表之间的颜色风格统一。
(完整版)统计图表的制作标准
% 率 病 患
(岁) 图2-2 北京市常住居民不同年龄性别糖尿病患病率
⒉圆图和百分条图(pie chart and percent bar chart)
圆图是以圆形总面积为100%，各扇形面 积表示事物内部各构成部分所占的比例； 百分条图是以矩形总长度为100%，各段表 示事物内部各构成部分所占的比例。适用 于描述分类变量的各类别所占的构成比。
例数
215例某病发病年龄频数分布
50 45 40 35 30 25 20 15 10
5 0
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 ＞60
年龄(岁)
图4 215例某病发病年龄频数分布
⒍统计地图（statistical map）
用不同颜色和花纹表示统计量的值在地理 分布上的变化，适宜描述研究指标的地理 分布。如:疾病分布、人口分布
⒌表中数字区不要插入文字，也不列备注。必须说 明的用“*”号在表下方说明。
四、统计表的种类
⒈简单表（simple table ） ： 只按一个标志或单一研究特征分组。
表14-1 喷昔洛韦软膏治疗颜面单纯疱疹的疗效比较
组别 例数 治愈数 治愈率（%）
试验组 107 93
86.9*
治愈天数(X S) 5.7±1.3**
统计表与统计图
北京市CDC 李刚
☺统计表（狭义的）（statistical table）
是用表格形式表达统计分析结果中数据和统计指 标，是统计描述的一种手段 。
☺统计图（statistic chart）
是用点、线、面等各种几何图形来形象化表达统 计数据，是统计描述的另一种手段。
统计表
一、统计表的意义
图7. 2010年北京市各区县户籍居民脑血管病死亡率
大数据分析资料报告中常用地10种图表格
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。
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（层）饼图，各原因为外层数据。
大数据分析报告与可视化
大数据分析报告与可视化
随着互联网技术的迅猛发展和智能设备的普及，数据从传统的实体经
济中陆续转移到了在线平台上。
这些海量的数据如同藏在大山深处的宝藏，如果不对其进行有效的分析和挖掘，就只能是一堆无用的数字。
为了更好
地理解和利用这些数据，大数据分析报告与可视化成为了当下热门的研究
领域。
在大数据分析报告中，可视化是一种重要的展示手段。
通过可视化，
可以将抽象的数据转化为直观、易理解的图像，帮助读者更好地理解和分
析数据。
常见的可视化工具包括饼图、折线图、柱状图、散点图、雷达图等。
通过不同类型的可视化图表，可以展示数据的分布、变化趋势、相关
性等信息。
同时，还可以通过颜色、图例、注释等方式，增强可视化效果
和传递更多信息。
在大数据分析报告与可视化中，需要注意一些关键点。
首先，要确保
数据的准确性和完整性。
只有准确和完整的数据才能得出有效的结论和洞察。
其次，需要选择合适的数据分析方法。
不同的数据类型和问题需要使
用不同的数据分析方法，不能一概而论。
再次，要注意数据的可视化效果。
可视化的目的是为了更好地传递信息，所以要选择合适的图表类型和样式，确保图表清晰、易读。
最后，还要注重报告的沟通和解释。
大数据分析报
告通常面向不同的受众，需要根据受众的背景和需求，进行适当的解释和
说明。
总之，大数据分析报告与可视化是将海量的数据转化为有价值的信息
和洞察的重要方式。
通过合理选择数据分析方法和有效运用可视化手段，
可以为企业决策和问题解决提供有力的支持。
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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
1月58501200048.75%
2月58401500038.93%
3月44502000022.25%
4月65001000065.00%
5月52001800028.89%
6月55003000018.33%
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。
蔬菜白菜10萝卜20土豆30黄瓜5
豆角50费用合计115
水果
苹果20香蕉30葡萄65
梨23菠萝25火龙果45费用合计208
肉类
鸡肉89鱼肉108猪肉75海鲜125牛肉124羊肉145费用合计666
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。
如有侵权请联系告知删除，感谢你们的配合！
精选。