统计数据的图表展示

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Excel数据分析中常用的统计图表类型与应用场景

Excel数据分析中常用的统计图表类型与应用场景

Excel数据分析中常用的统计图表类型与应用场景Excel是一款功能强大的数据分析工具,广泛应用于各行各业。

在Excel中,统计图表是一种直观、易于理解的数据展示方式,能够帮助我们更好地理解数据、发现规律、做出决策。

本文将介绍Excel数据分析中常用的统计图表类型及其应用场景。

一、柱状图柱状图是一种用于比较不同类别之间数据差异的图表类型。

它通过柱形的高度来表示数据的大小,可以清晰地展示数据的分布情况。

柱状图适用于展示不同时间点、不同地区、不同产品等之间的数据对比。

例如,在销售数据分析中,我们可以使用柱状图来比较不同产品的销售额,从而找出销售额最高的产品,有针对性地制定销售策略。

二、折线图折线图是一种用于展示数据随时间变化趋势的图表类型。

它通过连接各个数据点的线段来表示数据的变化情况,可以直观地展示数据的趋势和周期性。

折线图适用于展示销售额、股票价格、气温等随时间变化的数据。

例如,在股票分析中,我们可以使用折线图来观察股票价格的波动情况,判断股票的走势,做出投资决策。

三、饼图饼图是一种用于展示数据占比的图表类型。

它通过扇形的面积来表示数据的比例,可以直观地展示各个类别的重要性和占比。

饼图适用于展示不同产品销售额占比、不同地区人口比例等。

例如,在市场份额分析中,我们可以使用饼图来展示各个竞争对手的市场份额,从而了解市场竞争格局。

四、散点图散点图是一种用于展示两个变量之间关系的图表类型。

它通过绘制数据点在坐标系中的位置来表示两个变量的关系,可以帮助我们发现变量之间的相关性。

散点图适用于研究变量之间的相关性、趋势和异常值。

例如,在销售数据分析中,我们可以使用散点图来观察广告投入和销售额之间的关系,判断广告对销售的影响。

五、雷达图雷达图是一种用于展示多个变量之间相对关系的图表类型。

它通过绘制多边形的边来表示各个变量的取值,可以直观地比较不同变量的重要性和差异。

雷达图适用于比较多个指标的得分、评估不同方案的优劣等。

Excel数据分析中常用的统计图表类型与应用场景

Excel数据分析中常用的统计图表类型与应用场景

Excel数据分析中常用的统计图表类型与应用场景统计图表是Excel数据分析中非常重要的工具,通过可视化的方式将数据呈现出来,能够更加直观地理解和分析数据。

本文将介绍Excel 数据分析中常用的统计图表类型及其应用场景。

一、折线图(Line Chart)折线图用于显示数据随时间或其他连续变量而变化的趋势。

它适用于分析数据的趋势、周期性变化、季节性变化等。

例如,假设需要分析某公司每月销售额的变化情况,可以使用折线图将每个月的销售额数据进行可视化展示,以便更好地了解销售额的趋势。

二、柱状图(Column Chart)柱状图用于比较不同类别的数据之间的差异。

它适用于展示不同类别的数据在同一维度上的比较情况。

例如,某公司的销售额需要与竞争对手进行比较,可以使用柱状图将两家公司的销售额数据进行对比,以便更好地了解两家公司之间的销售情况。

三、饼图(Pie Chart)饼图用于显示不同类别的数据在整体中的占比情况。

它适用于展示数据的相对比例和比例的变化。

例如,某公司的市场份额需要与其他竞争对手进行比较,可以使用饼图将各家公司的市场份额进行可视化展示,以便更好地了解每家公司在整体市场中的占比情况。

四、散点图(Scatter Chart)散点图用于显示两个变量之间的关系。

它适用于寻找变量之间的相关性、观察异常值等。

例如,某公司想要了解广告投入与销售额的关系,可以使用散点图将广告投入和销售额的数据进行可视化展示,以便更好地观察二者之间的关系。

五、雷达图(Radar Chart)雷达图用于比较多个变量在同一维度上的表现。

它适用于展示多个变量之间的对比情况。

例如,某公司的产品需要与其他竞争对手的产品进行比较,可以使用雷达图将各个产品的性能指标进行可视化展示,以便更好地了解各个产品之间的差异。

六、箱线图(Box Plot)箱线图用于展示数据的分布情况,包括数据的中位数、四分位数、离群值等。

它适用于分析数据的集中趋势、离散程度等。

统计图表ppt.课件

统计图表ppt.课件

案例五:产品满意度调查表
总结词
通过柱状图和饼图展示产品的满意度调查结 果,包括各评价维度的得分和占比。
详细描述
使用柱状图表示各评价维度的得分情况,使 用饼图展示各评价维度的占比,并添加相应 的文字说明和图表注解。
THANKS
感谢观看
统计图表的设计原则
01
明确目的
根据展示需求选择合 适的图表类型,确保 图表能够准确传达信 息。
02
简洁明了
避免过多的图表元素 和复杂的图表设计, 保持图表的简洁和易 读性。
03
数据可视化
将数据以直观、易懂 的方式呈现,突出关 键信息和数据变化。
04
对比与参照
合理运用对比和参照 ,帮助读者更好地理 解和分析数据。
科学研究
总结词
在科学研究中,统计图表是呈现实验结果和科学发现的常用 手段,有助于推动科学知识的传播和发展。
详细描述
利用曲线图记录实验过程中各项指标的变化趋势;通过表格 呈现详细的实验数据;使用流程图说明实验操作步骤和逻辑 关系等。
商业决策
总结词
在商业决策中,统计图表能够为决策 提供数据支持,帮助企业做出科学、 合理的决策,提高经营效率和盈利能 力。
统计图表PPT课件
目录
• 统计图表概述 • 常用统计图表 • 统计图表的应用场景 • 统计图表制作技巧 • 统计图表案例分析
01
统计图表概述
Chapter
统计图表的定义与作用
定义
统计图表是一种可视化工具,通过图形和表格的形 式展示数据,帮助人们快速理解和分析数据。
作用
统计图表能够清晰地呈现数据的分布、趋势和关系 ,提高数据的可读性和易理解性,有助于做出正确 的决策和判断。

统计学-数据的图表展示分析

统计学-数据的图表展示分析

2021/3/25
表3-4 不同类型的饮料和顾客性别的频数分布表
也称为列联表或交叉表
2021/3/25
SPSS生成频数分布表
第一步:选择【Analyze】 【Descriptive Statistics-Frequencies】 进入主题对话框
第二步:将“饮料类型”或“顾客性别” 选入【Variable】;选中【Display Frequencies tables】。
2021/3/25
数据的整理与显示
(基本问题)
1. 要弄清所面对的数据类型,因为不同类型的 数据,所采取的处理方式和方法是不同的
2. 对定类数据和定序数据主要是做分类整理 3. 对定距数据和定比数据则主要是做分组整理 4. 适合于低层次数据的整理和显示方法也适合
于高层次的数据;但适合于高层次数据的整 理和显示方法并不适合于低层次的数据
第三章 数据的图表展示
3.1 数据的预处理 3.2 用图表展示定型数据 3.3 用图表展示定量数据 3.4 合理使用图表
2021/3/25
不同原因引起的寿命损失
原因
寿命减少天 数
未结婚(男性) 3 500
惯用左手
3 285
吸香烟(男性) 2 250
未结婚(女性) 1 600
30%超重
1 300
20%超重
第二步: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】,弹出对话框如图3-7 所示。然后根据需要选择“数据源类型”和“报表类型”。这里我 们选用【Microsoft Office Excel数据列表或数据库】和【数据 透视表】 ,单击下一步,探出对框如图3-8所示 图 3-7
700
600

学会使用Excel制作各种统计图表的方法

学会使用Excel制作各种统计图表的方法

学会使用Excel制作各种统计图表的方法Excel是一款强大的数据处理和可视化工具,广泛应用于商业、科研和教育等领域。

学会使用Excel制作各种统计图表,不仅可以帮助我们更好地理解数据,还可以提升我们的数据分析能力。

本文将介绍一些常用的统计图表,以及在Excel中如何制作这些图表。

一、柱状图柱状图是最常用的一种统计图表,主要用于比较不同类别或不同时间点的数据。

制作柱状图,首先需要在Excel中输入数据,然后选中数据范围,点击“插入”选项卡中的“柱形图”按钮,选择合适的柱状图类型,即可生成柱状图。

二、折线图折线图适用于呈现数据随时间变化的情况,常用于展示趋势和变化。

制作折线图的步骤与制作柱状图类似,区别在于选择“折线图”类型。

在生成折线图后,我们还可以通过调整线条样式和颜色,以及添加数据标签和图例等方式,使图表更加美观和易于理解。

三、饼图饼图主要用于显示不同类别的占比关系,例如市场份额分布、人口构成等。

制作饼图,需要先将数据输入Excel,并将数据转换为百分比形式。

然后选中数据范围,点击“插入”选项卡中的“饼图”按钮,选择合适的饼图类型,即可生成饼图。

为了使饼图更加直观和易于理解,我们还可以调整每个扇区的颜色和标签,以及添加图例。

四、散点图散点图主要用于显示两个变量之间的关系,例如回归分析、相关性分析等。

制作散点图,我们需要将两组相关的数据输入Excel,并选中数据范围。

然后点击“插入”选项卡中的“散点图”按钮,选择合适的散点图类型即可生成散点图。

通过调整散点图中点的样式、颜色和标签等,我们可以更清晰地展示变量之间的关系。

五、雷达图雷达图主要用于多个指标之间的比较和评估,例如产品特征分析、团队能力评估等。

制作雷达图的步骤与制作柱状图类似,区别在于选择“雷达图”类型。

在生成雷达图后,我们可以调整轴线和填充样式,使图表更加直观和美观。

六、瀑布图瀑布图适用于展示数据的增长和减少情况,例如收入、成本等。

制作瀑布图的步骤较为复杂,需要进行数据的计算和调整。

统计学中的数据可视化方法

统计学中的数据可视化方法

统计学中的数据可视化方法数据可视化是统计学中一种重要的方法,它通过图表、图形等形式将数据转化为可视的形式,以便更直观地理解数据的特征和趋势。

在当今大数据时代,数据可视化的应用越来越广泛。

本文将介绍统计学中常用的数据可视化方法,包括条形图、折线图、饼图、散点图和箱线图。

1. 条形图条形图是一种常用的数据可视化方法,它适用于展示分类变量之间的数量关系和比较不同类别的数量。

条形图通常由横轴和纵轴构成,横轴表示类别,纵轴表示数量。

通过条形的高度可以直观地比较不同类别的数量大小。

例如,可以使用条形图来展示不同城市的人口数量或者不同产品的销售额。

2. 折线图折线图是一种用连续的折线表示数据变化趋势的方法,适用于展示随时间、空间或其他连续变量而变化的数据。

折线图由横轴和纵轴构成,横轴表示时间或其他变量,纵轴表示数量或百分比。

通过折线的形状和走势可以分析数据的增长、下降、波动等情况。

例如,可以使用折线图展示一年内某个城市的温度变化。

3. 饼图饼图是一种用扇形的面积表示数据比例的方法,适用于展示分类变量的比例关系。

饼图通常由一个圆和若干个扇形构成,每个扇形的面积表示该类别占总体的比例。

饼图可以直观地展示每个类别的重要性和占比。

例如,可以使用饼图展示一份调查结果中不同年龄段的人口比例。

4. 散点图散点图是一种用坐标点表示两个变量之间关系的方法,适用于展示两个连续变量之间的相关性。

散点图由横轴和纵轴构成,横轴表示一个变量,纵轴表示另一个变量。

通过坐标点的分布情况可以观察到两个变量之间的相关性。

例如,可以使用散点图展示一组学生的数学成绩和语文成绩之间的关系。

5. 箱线图箱线图是一种用箱体和线段表示数据分布情况的方法,适用于展示多组数据的中位数、最大值、最小值、上下四分位数等统计信息。

箱线图由一条横轴和一个或多个箱体构成,箱体表示数据的四分位数范围,线段表示数据的最大值和最小值。

箱线图可以直观地比较不同组数据的中位数和离散程度。

统计学-第3章 数据的图表展示 学习指导

统计学-第3章 数据的图表展示 学习指导

第3章(数据的图表展示)学习指导(一)数据的预处理数据预处理包括审核、筛选和排序。

1.对不同渠道取得的数据在审核内容和方法上有所不同。

直接调查取得的原始数据从完整性和准确性上去审核。

二手数据除审核其完整性和准确性外,还要审核其适用性和时效性。

2.数据的筛选包括两个方面:一是剔除错误数据;二是剔除不符合特定条件的数据。

3.数据排序是按一定的顺序将数据进行排列,以便发现数据的特征和趋势。

(二)品质数据的整理与显示品质数据的整理是对数据进行分类,计算出每一类别的频数、频率或比例、比率,并用图形进行显示。

(三)数值型数据的整理与显示品质数据的整理与显示方法都适用于数据型数据的整理与显示,但数据型数据还有一些特定的方法,而且这些方法不适用于品质数据。

(四)统计表统计表是用于显示统计数据的基本工具,由表头、行标题、列标题、数字资料以及表外附注组成。

概念练习一)单项选择题1、统计整理阶段最关键的问题是( )。

A、对调查资料的审核;B、统计分组;C、统计汇总;D、编制统计表。

2、统计分组的关键在于( )。

A、分组标志的正确选择;B、按品质标志分组;C、运用多个标志进行分组,形成一个分组体系;D、分组形式的选择。

3、某管理局对其所属企业的生产计划完成百分比采用如下分组,请指出哪项是正确的( )。

A、80-89%B、80%以下90-99%80.1-90%100-109%90.1-100%110%以上100.1-110%C、90%以下D、85%以下90-100%85-95%100-110%95-105%110%以上105-115%4、在进行组距式分组时,凡遇到某单位的标志值刚好等于相邻两组上下限的数值时,一般是( )。

A、将此值归人上限所在组;B、将此值归人下限所在组;C、将此值归人上限所在组或下限所在组均D、另行分组。

5、划分离散变量的组限时,相邻两组的组限( )。

A、必须是间断的;B、必须是重叠的;C、即可以是间断的,也可以是重叠的;D、应当是相近的。

统计学 第三章 数据的图表展示

统计学 第三章 数据的图表展示

等距分组表(上下组限重叠)
等距分组表(上下组限间断)
等距分组表(使用开口组)
1 数据分组
2
数值型数据的 图示
直方图和折线图
分组数据—直方图和折线图
Excel
分组数据—直方图(histogram)
用于展示分组数据分布的一种图形 用矩形的宽度和高度来表示频数分布 本质上是用矩形的面积来表示频数分布 在直角坐标中,用横轴表示数据分组,纵轴表 示频数或频率,各组与相应的频数就形成了一 个矩形,即直方图
右边就是记录的原始数据分类数据整理频数分布表例题分析?用宽度相同的条形的高度或长短来表示各类别数据的图形?有单式条形图复式条形图等形式?主要用于反映分类数据的频数分布?绘制时各类别可以放在纵轴称为条形图也可以放在横轴称为柱形图columnchart15111216可口可乐旭日升冰茶百事可乐汇源果汁露露品牌不同品牌饮料的频数分布分类数据的图示对比条形图sidebysidebarchart?分类变量在不同时间或不同空间上有多个取值?对比分类变量的取值在不同时间或不同空间上的差异或变化趋势电脑品牌电脑品牌一季度一季度二季度二季度联想联想256256468468ibmibm285285397397康柏康柏247247328328戴尔戴尔563563688688分类数据的图示对比条形图例题分析电脑销售量的对比条形图256285247563468397328688100200300400500600700800联想ibm康柏戴尔电脑品牌一季度二季度分类数据的图示帕累托图paretochart不同品牌饮料的帕累托图111216可口可乐旭日升冰茶百事可乐露露汇源果汁品牌?按各类别数据出现的频数多少排序后绘制的柱形图?主要用于展示分类数据的分布分类数据的图示帕累托图paretochart?也称圆形图是用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形?主要用于表示样本或总体中各组成部分所占的比例用于研究结构性问题?绘制圆形图时样本或总体中各部分所占的百分比用圆内的各个扇形角度表示这些扇形的中心角度按各部分数据百分比乘以360分类数据的整理与图示顺序数据的整理与图示累积频数cumulativefrequencies

统计学 数据的整理及图表展示

统计学  数据的整理及图表展示
1.非常不满意;
2.不满意;
3.一般;
4.满意;
5.非常满意。
BG
24
甲城市家庭对住房状况评价的频数分布
甲城市
回答类别
户数 百分比 (户) (%)
向上累积 户数 百分比 (户) (%)
向下累积 户数 百分比 (户) (%)
非常不满意 24
8
24 8.0 300 100.0
不满意
108 36 132 44.0 276 92
(1)统计学成绩等于80分的学生 (2)数学成绩最高的前三名学生,英语成绩
最低的三名学生 (3)统计学成绩在80-90之间的学生 (4)四门课程成绩都大于70分的学生
BG
3
数据排序
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
4.比 率:不同类别数值之间的比值
BG
9
【例3.3】一家市场调查公司为研究不同品牌 饮料的市场占有率,对随机抽取的一家超市 进行调查。调查员随机观察了50名顾客购 买饮料类型及购买者性别,并进行了记录, 如果一个顾客购买某一品牌的饮料,就将这 一饮料的品牌名字记录一次。数据见Excel 表。要求:对饮料类型和顾客性别的分布状 况进行描述分析,求不同品牌饮料的频数分 布、比例和百分比。
BG
7
3.2 品质数据的整理与展示
3.2.1 分类数据的整理与图示
1. 列出各类别 2. 计算各类别的频数 3. 制作频数分布表 4. 用图形展示
BG
8
分类数据中需要计算的指标
1.频 数:落在各类别中的数据个数 频数分布:把各个类别及落在其中的相应频 数全部列出,并用表格形式表现出来。

2024年度医学统计学统计图表ppt课件

2024年度医学统计学统计图表ppt课件
8
直方图基本概念及应用场景
直方图定义
直方图又称质量分布图,是一种 统计报告图,由一系列高度不等 的纵向条纹或线段表示数据分布
的情况。
2024/2/2
应用场景
适用于展示连续变量的分布情况, 如身高、体重等指标的频数分布。
优点
能够直观地展示数据的分布情况, 便于观察数据的集中趋势和离散程 度。
9
条形图与直方图绘制方法
11
03
折线图与散点图
2024/2/2
12
折线图基本概念及应用场景
折线图定义
通过线段的上升或下降来 表示数据的变动情况,反 映数据随时间或其他因素 的变化趋势。
2024/2/2
应用场景
适用于展示时间序列数据 ,如疾病发病率、患者体 温等随时间的变化情况。
优点
直观展示数据变化趋势, 易于理解。
13
实例二
展示某产品在不同地区的销售额占比 的环形图,通过对比不同扇形的面积 和颜色可以直观地了解各地区销售额 的差异和占比情况。
21
05
箱线图与误差条图
2024/2/2
22
箱线图基本概念及应用场景
箱线图定义
箱线图是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图,因形状如 箱子而得名。
应用场景
主要用于反映原始数据分布的特征,还可以进行多组数据分布特征 的比较。
根据分析结果,对数据的特征和规律进行解读和总结,为后续的统 计分析和决策提供支持和依据。
26
06
医学统计学中其他常用图表
2024/2/2
27
生存曲线图
定义与作用
生存曲线图主要用于展示生存分析的结果,描述不同组别 或不同条件下患者的生存概率随时间的变化情况。

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。

第3章 数据的图表展示

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

应用统计学--第2章数据的图表展示

应用统计学--第2章数据的图表展示

例如:说明词
员工满意度问卷调查 尊敬的员工:每年我们都对员工进行调查以 有助于我们为您提供最好的工作环境。请花费一 点时间填写如下简短的调查表。对您的回答内容 我们会绝对保密。提前谢谢您对本研究的参与和 支持!
问卷编排顺序
时间顺序 内容顺序,先易后难 类别顺序:静态、行为、态度 先封闭后开放等
例如:
您家里安装了空调吗
安装了
没有安装
目前的工作给我一种成就感。
很同意
同意
很难说 不同意
您的年收入是多少?
2万元以下 2万-3万 3万-4万 4万元以上
非结构型问卷 ✓ 开放型提问
即指所提问题不列出备选答案,答题类型也不作出任何 具体规定,而由被调查者根据自己的想法用文字表达自 己的意见。
例如:
*问卷组织者的行为和态度,不能对被调查者产生引导作用 。
• 问句常用的方式
是否式:用是、否、能、不能表示; 例:这种学习方式是否帮助您解决了学习矛盾?
是( ) 否( ) 选择式:包括类别型、条件型、等距型等; 例:类别型
如:您最喜欢的面对面的教学方式是: 系统讲授( ) 总结归纳( ) 讨论( ) 答疑( ) 辅导( ) 其他( ) 例:等距型 如:学校提供的上网服务适合您的需要吗? 适合( ) 基本适合( ) 一般( ) 基本不适合( ) 不适合( )
列标题
2.2.1 分类数据的整理与图示 2.2.2 数值型数据的整理与图示
1. 要弄清所面对的数据类型
不同类型的数据,采取不同的处理方式和方法
2. 对分类数据和顺序数据主要是作分类整理
3. 对数值型数据则主要是作分组整理
4. 适合于低层次数据的整理和显示方法也适合 于高层次的数据;但适合于高层次数据的整 理和显示方法并不适合于低层次的数据

认识常见的数据统计图表形式

认识常见的数据统计图表形式

认识常见的数据统计图表形式数据统计图表是一种常见的数据可视化工具,通过图形化的方式展示数据,帮助我们更好地理解和分析数据。

在日常生活和工作中,我们经常会接触到各种各样的数据统计图表,如折线图、柱状图、饼图等。

本文将对常见的数据统计图表形式进行介绍和分析。

一、折线图折线图是一种用折线连接各个数据点的图表形式。

它适用于展示随时间或其他连续变量的数据趋势。

通过折线图,我们可以直观地观察到数据的变化趋势,判断数据的增长或下降速度。

折线图常用于展示气温、股票价格、销售额等数据。

二、柱状图柱状图是一种用矩形柱子表示数据的图表形式。

它适用于比较不同类别或组之间的数据差异。

柱状图的高度表示数据的大小,不同的柱子代表不同的类别或组。

通过柱状图,我们可以直观地比较数据的大小,找出最大值、最小值和趋势。

三、饼图饼图是一种用扇形区域表示数据比例的图表形式。

它适用于展示不同类别或组所占比例的关系。

饼图的每个扇形区域代表一个类别或组,扇形的大小表示该类别或组的比例。

通过饼图,我们可以直观地了解各个类别或组的占比情况。

四、散点图散点图是一种用散点表示数据分布情况的图表形式。

它适用于展示两个变量之间的关系。

散点图的横轴和纵轴分别表示两个变量,每个散点代表一个数据点。

通过散点图,我们可以观察到两个变量之间的相关性,判断它们的关系是正相关、负相关还是无关。

五、雷达图雷达图是一种用多边形表示多个变量之间关系的图表形式。

它适用于展示多个变量之间的相对大小或比较。

雷达图的每条边代表一个变量,多边形的大小和形状表示各个变量的相对大小。

通过雷达图,我们可以直观地比较不同变量之间的差异,找出优势和劣势。

六、热力图热力图是一种用颜色表示数据密度或强度的图表形式。

它适用于展示大量数据的分布情况和变化趋势。

热力图的颜色深浅表示数据的密度或强度,颜色越深表示数据越大或强度越高。

通过热力图,我们可以直观地观察到数据的分布情况和变化趋势。

以上介绍了常见的数据统计图表形式,它们各自适用于不同的数据类型和分析目的。

统计学之用图表展示数据

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

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

《统计学基础》课件项目3 用图表展示数据

《统计学基础》课件项目3 用图表展示数据

统计学原理
拓展阅读3-1: 《财富》世界500强排行榜一直是衡量全球大型公司的最著名、最权威的榜单,被誉为 “终极榜单”,由《财富》杂志每年发布一次。
统计学原理
统计学原理
3.1.4数据透视表
为了从复杂的数据中提取有用的信息,可以利用Excel提供的【数据透视 表】(pivot table)工具。利用数据透视表,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,形成一个符合要求的交叉表(列联 表)。在利用数据透视表时,数据源表中的首行必须有列标题。
统计学原理
统计学原理
第2步:在下拉箭头框内选择要筛选出的数据。
统计学原理
3.1.3数据排序 数据排序是按一定顺序将数据排列,以便研究者通过浏览数据发现
一些明显的特征或趋势,找到解决问题的线索,除此之外,排序还有助 于对数据检查纠错以及为重新归类或分组提供方便。美国的《财富》杂 志每年都要在全世界范围内排出五百强企业,通过这一信息不仅可以了 解自己企业所处的地位,还可以从一个侧面了解到竞争对手的状况,有 效制定企业的发展规划和战略目标。
统计学原理
使用数据透视表进行技术和汇总。具体做法是:在【数据透视】 对话框中,依次将“合拍对象”加入“行”(或列)区域,将“性别 ”加入到“列”(或行)区域,将“合拍对象”加入“数据”区域。
统计学原理
使用【数据分析】工具中(Excel【数据分析】工具安装。Excel 【数据分析】工具提供了一些常用统计方法的程序。如果你的及其还 没有安装此项功能,需要安装后才能使用。步骤如下:
统计学原理
例:在某大学随机抽取20名学生,调查他们的性别、民族、家庭所在地、平均月生活费、月愿意 支付摄影费用、影响摄影的因素等,得到的数据如表3—2所示。试建立一个数据透视表,在表的 行变量中给出性别平均月生活费和月愿意支付摄影费用,在列变量中给出学生的家庭所在地区,

报告中的结果展示和说明方法

报告中的结果展示和说明方法

报告中的结果展示和说明方法一、数据可视化:使用图表展示结果数据可视化是报告中展示结果的一种重要方式。

通过使用不同的图表,可以帮助读者更直观地理解数据和结果之间的关系。

1. 条形图:条形图适合用于比较不同类别的数据。

可以使用横向或纵向的条形来展示数量或比率的差异。

条形图不仅简单易懂,而且可以有效地突出数据之间的差异。

2. 饼图:饼图常用于显示某个整体中各个组成部分的比例关系。

通过不同的扇形面积表示不同类别的占比,凸显各个组成部分的重要性。

3. 折线图:折线图常用于展示数据随时间的变化趋势。

可以通过绘制折线来显示不同时间点的数据变化,帮助读者更清楚地了解数据的发展趋势。

4. 散点图:散点图适合用于显示变量之间的关系。

通过绘制数据点在坐标轴上的位置,可以揭示数据的相关性或趋势。

5. 雷达图:雷达图常用于比较多个变量在同一尺度上的表现。

通过连接各个变量的数据点,可以清晰地展示不同变量之间的差异。

二、文字解读:运用简明扼要的语言解释结果除了数据可视化,文字解读也是报告中结果说明的一个重要组成部分。

在解读结果时,需要使用简明扼要的语言,确保读者能够轻松理解。

1. 结果总结:首先,可以对结果进行总结,简要概括各个指标的变化趋势和关键发现。

这有助于读者快速抓住核心信息。

2. 数字说明:接着,可以对重要的数字进行逐一解释,解释其含义和实际意义。

简明扼要地解释数字,避免过多的专业术语和复杂的统计方法,确保读者能够理解。

3. 统计推论:如果适用的话,可以利用统计方法对结果进行推论和解释。

例如,使用显著性检验或置信区间等方法来确定结果的可靠性和波动范围。

4. 结果解释:在解释结果时,需要对结果涉及的变量、样本和方法进行详细说明。

这有助于读者对结果的可靠性和广泛适用性有更深入的了解。

三、案例分析:借助实际案例说明结果除了图表和文字解释,案例分析也是一种有效的结果展示和说明方法。

通过具体的案例,可以更生动地展示结果的实际应用和影响。

统计学中的数据可视化方法

统计学中的数据可视化方法

统计学中的数据可视化方法数据可视化是统计学中一种重要的数据分析方法,通过图表、图形等方式展示数据,帮助我们更好地理解和分析数据。

在统计学中,数据可视化方法有多种类型和技术,本文将介绍其中的几种常见方法。

1. 折线图折线图是最常见的数据可视化方法之一,用来展示随时间或其他变量变化的趋势。

通过将数据点连接起来,折线图能够清楚地展示出数据的变化过程和趋势。

折线图通常用于观察连续变量的变化情况,比如销售额随时间的变化。

2. 条形图条形图是比较不同类别数据之间差异的常见方法。

通过不同长度的条形来表示数据的大小或比较,条形图能够直观地展示不同类别的数据之间的关系。

比如,可以用条形图来比较不同地区的人口数量,或者不同产品的销售额。

3. 饼图饼图是用来展示不同类别数据占比的一种图表。

通过将一个圆饼切成不同大小的扇形来表示数据的百分比,饼图能够清楚地展示不同类别数据在总体中的比例关系。

饼图通常用于展示分类数据或占比数据,比如不同产品的市场份额或不同地区的人口比例。

4. 散点图散点图用于展示两个连续变量之间的关系。

通过在坐标系中绘制数据点,散点图能够直观地显示两个变量的相关性。

散点图常用于观察数据的分布情况,比如身高与体重之间的关系。

5. 热力图热力图是一种用颜色来表示数值大小的图表,常用于展示数据的密度和分布情况。

通过不同颜色的渐变来表示数据的大小或密度,热力图能够直观地展示数据的分布情况。

热力图常用于地理数据的可视化,比如城市人口分布热力图。

6. 箱线图箱线图是一种用于展示数据分布和离群值的图表。

通过绘制数据的四分位数和中位数来展示数据的分布情况,箱线图能够直观地显示数据的离散程度和异常值。

箱线图常用于比较不同组或不同类别的数据分布情况。

总结:统计学中的数据可视化方法多种多样,每种方法都有其适用的场景和目的。

本文介绍了几种常见的数据可视化方法,包括折线图、条形图、饼图、散点图、热力图和箱线图。

通过合理选择和运用这些方法,可以更好地展示和分析数据,为统计学研究提供有力的支持和帮助。

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

数据可视化常用的数据分析图表总结数据可视化是将数据通过图表、图形等可视化方式展示出来,以便更直观地理解和分析数据的方法。

在数据分析过程中,常用的数据分析图表有很多种,每种图表都有其特定的使用场景和目的。

下面是对常用的数据分析图表进行总结和介绍。

1. 折线图(Line Chart)折线图用于展示数据随时间或其他连续变量变化的趋势。

横轴表示时间或连续变量,纵轴表示数值。

通过连接数据点形成的折线,可以清晰地显示出数据的变化趋势和趋势的变化速度。

折线图通常用于分析时间序列数据、对比不同组别的数据等。

2. 柱状图(Bar Chart)柱状图用于比较不同组别的数据或展示数据的分布情况。

横轴表示组别或类别,纵轴表示数值。

每个组别对应一个独立的柱子,柱子的高度表示数据的大小。

柱状图可以直观地比较不同组别之间的差异,也可以用于展示数据的分布情况。

3. 饼图(Pie Chart)饼图用于展示不同组别数据的占比情况。

饼图的整个圆表示总体,每个扇形区域表示一个组别,扇形区域的大小表示该组别所占的比例。

通过饼图可以清晰地看出各个组别的相对大小,以及各个组别之间的比例关系。

4. 散点图(Scatter Plot)散点图用于展示两个变量之间的关系。

横轴和纵轴分别表示两个变量,每个数据点对应于两个变量的取值。

通过散点图可以观察到两个变量之间的相关性、分布情况以及异常值等。

5. 箱线图(Box Plot)箱线图用于展示数据的分布情况和离群值。

箱线图由五个统计量组成:最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值。

箱体表示数据的中间50%范围,上下须表示数据的范围,离群值则是超出范围的数据点。

箱线图可以帮助我们了解数据的分布情况和异常值情况。

6. 面积图(Area Chart)面积图用于展示数据随时间或其他连续变量变化的趋势,并强调数据的累积效果。

面积图与折线图类似,但折线下方的区域被填充,用于表示数据的累积量。

面积图常用于展示时间序列数据的趋势和累积情况。

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0
N = 83.00
组距为4的组距数列 154.0
158.0
162.0
166.0
170.0
174.0
2020/6/30
VAR00001
10
Std. Dev = 4.86
Mean = 163.3
0
N = 83.00
组距为6的组距数列 154.0
160.0
166.0
172.0
VAR00001
组数
•Sturges 经验公式
跳水
5枚
举重
5枚
乒乓球
4枚
羽毛球
4枚
体操
3枚
射击
3枚
柔道 品质2数枚 列
田径
1枚
跆拳道
1枚
0.1786
0.1786 0.1429 0.1429 0.1071 0.1071 0.0714 0.0357 0.0357
2020/6/30
《统计学》第二章 统计数据 STAT
获金牌项目 金牌数 占总数比例
变量值 x
50-59
.04
4
60-69
.26
26
70-79
.32
32
80-89
.14
14
2020/6/30
90-99
.14
14
Dot Plot
• One of the simplest graphical summaries of data is a dot plot.
• A horizontal axis shows the range of data values.
2020/6/30
次数 f
某年级次8数3名女生频身率高资料
f
f/Σf
身高
(CM) 150-155 155-160 160-165 165-170 170以上
总计
人数
(人) 3
11 34 24 11
83
比重
(%) 3.61
13.25 40.96 28.92 13.25
100
组距数列
2020/6/30
..... . ...
.
50
60
70
80
90
100 110
Cost ($)
2020/6/30
40
直方图(Histogram)
30
20
10
Std. Dev = 4.86
Mean = 163.3
0
N = 83.00
154.0
158.0
162.0
166.0
170.0
174.0
VAR00001
2020/6/30
Cumulative relative percent of population
2020/6/30
Lorentz Curve
A B
Cumulative relative percent of income累计次数 分布图
2020/6/30
Exploratory Data Analysis
• The techniques of exploratory data analysis consist of simple arithmetic and easy-to-draw pictures that can be used to summarize data quickly.
• Then each data value is represented by a dot placed above the axis.
2020/6/30
Example: Hudson Auto Repair

Dot
.
Plot
.
....
......... .................. .. . .. . .
上组限U 某年级83名女生身高资料
身高
人数组距d
下组限L
(CM) 150-155 155-160
(人)d=U-L 如13:1 160-155=5
开口组 d=邻组d 估计上组
160-165
165-170 170以上
总计
34 24
组中值x
11 x=(U+L)/2
如8:3(165+170)/2=167.5
中国体育代表团在悉尼 奥运会上获金牌的项目
举重 射击 射击 跳水 体操 体操 乒乓 球 举重 乒乓球 羽毛球 举重 乒乓球 羽毛球 举重 举重 跳水 跳水 跳水 乒乓球 跳水 射击 体操 羽毛球 柔道 柔道 举重 田径 羽毛球 跆拳道
2020/6/30
《统计学》第二章 统计数据 STAT
获金牌项目 金牌数 占总数比例
8
30
Count
6
4
5
5
4
4
2
3
3
0
2
举重
乒乓球
射击
柔道
20
10 0 田径
跳水
羽毛球
体操
跆拳道
2020/6/30
3.3数值型数据的整理与 展示
• Frequency Distribution频数分布 • Relative Frequency and Percent Frequency
Distributions相对频数和百分数 • Dot Plot打点图 • Histogram直方图 • Cumulative Distributions累计分布图 • Ogive穹形图
有效 157.00 158.00
数据 159.00 160.00
161.00
162.00
163.00
164.00
165.00
166.00
167.00
168.00
169.00
170.00
171.00
172.00
174.00 2020/6/3T0otal
V AR00 0 01
Frequency
P erc ent
2020/6/30
变量值 某年级83名女生身高资料
x 身高 人数
身高 人数
(CM) (人)
(CM) (人)
152
1
164
3
154
2
165
8
155
2
166
5
156
4
167
3
157
1
168
7
158
2
169
1
159
2
170
5
160 12
171
2
161 单7值(项)1数72列 3
162
8
174
1
163
4
总计 83
k 1 3 .3 2 2 ( lo g 1 0 n )
•最小K值法
mink|{2K n}
2020/6/30
组距、组上限、组下限
i(Higheslut e-vLaowesutev)al Numobfecrlasses
2020/6/30
V al i d
152.00
154.00
155.00
156.00
跳水 举重 次数 乒乓球 f 羽毛球 体操 射击 柔道 田径 跆拳道
5枚
5枚 4枚 4枚 3枚 3枚 2枚 1枚 1枚
频率 f /∑f
0.1786
0.1786 0.1429 0.1429 0.1071 0.1071 0.0714 0.0357 0.0357
2020/6/30
2020/6/30
《统计学》第二章 统计数据 STAT
• Example 2.3 - coHinstotignraumed (Excel
Frequency
represen80ta7t3ion) 70
64
60
52
50
36
40
28
30
Frequency
20
10
0
1
2
3
4
5 M ore
Are a
2020/6/30
2020/6/30
《统计学》第二章 统计数据 STAT
5
5
5
4
44
33
3
2
2
1
11
0 体操
举重 乒乓球 羽毛球 射击 跳水 柔道
条形图(Bar)
田径 跆拳道
2020/6/30
Percent
30 28
90-100% C类因素
100
26
80-90% B类因素
90
24
22
0-80% A类因素
80
20
70
18
帕累16 托图
60
Pa1142reto
50
40
10
2020/6/30
Contents
品质数据汇总
▪ 数量数据汇总 ▪ 探索性数据分析:
▪茎叶图
▪ 交叉分组列表和散点图
Summarizing Qualitative Data Summarizing Quantitative Data
Exploratory Data Analysis Crosstabulations
2
11
3
5
3 4
5 4
圆形图(饼图 Pie)
2020/6/30
体操 举重 乒乓球 羽毛球 射击 跳水 柔道 田径 跆拳道
2020/6/30
2020/6/30
• Bar Charts条状图
– Bar charts provide an alternative to pie charts.
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