超实用数据分析图表(折线图、饼图、柱状图)

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。

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。

精品资料数据分析中常用的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。

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。

27%18%55%冰箱电视电脑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。

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。

列举三个常用的统计表
常用的统计表有很多种，以下列举三个常用的统计表并介绍其特点和用途。

一、柱状图
柱状图是一种常用的统计图表，它通过竖直的长方形柱子来表示数据的数量或频率。

柱状图通常用于比较不同类别或组之间的数据大小或变化趋势。

柱状图的横轴表示不同的类别或时间段，纵轴表示数据的量度。

每个类别或时间段对应一个长方形柱子，其高度表示数据的大小。

柱状图的特点是直观、易于理解，能够清晰地展示数据之间的差异和趋势。

二、折线图
折线图是一种用折线连接不同数据点的统计图表。

折线图通常用于表示数据随时间或其他变量的变化趋势。

折线图的横轴表示时间或其他自变量，纵轴表示数据的量度。

每个数据点由一个坐标表示，通过折线将这些数据点连接起来，形成一条曲线。

折线图的特点是能够清晰地显示数据的变化趋势，适用于分析和比较多个变量之间的关系。

三、饼状图
饼状图是一种用圆形扇区表示数据比例的统计图表。

饼状图通常用
于展示各类别数据在总体中的占比情况。

饼状图的圆心表示总体，每个扇区表示一个类别，其面积或弧长表示该类别数据所占的比例。

饼状图的特点是直观、易于理解，能够清晰地展示各类别数据的占比关系。

以上是三个常用的统计表，分别是柱状图、折线图和饼状图。

它们分别适用于不同的数据分析场景，能够直观地展示数据之间的差异、趋势和占比关系。

在实际应用中，根据具体的数据和分析目的，选择合适的统计表进行数据展示和分析，能够更好地帮助人们理解数据、发现规律和做出决策。

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。

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。

27%18%55%冰箱电视电脑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。

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。

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。

学会运用图表进行数据分析数据分析是当下社会中不可或缺的一项技能。

在日常工作和学习中，我们常常需要处理大量的数据，以便更好地了解问题，做出准确的决策。

而图表作为一种直观、清晰的工具，能够帮助我们将数据进行可视化，更好地展示和分析数据。

在本文中，我们将介绍几种常见的图表，并讨论如何正确地运用它们进行数据分析。

一、折线图折线图是最常见的一种图表，用于表示随时间或其他变量的变化趋势。

在制作折线图时，我们需要先收集到一系列数据，并按时间或其他变量的顺序排列。

然后，将这些数据在坐标系上用点连接起来，形成一条线。

通过观察线的走势，我们可以轻松地看出趋势是否单调、是否存在异常点等。

举个例子，假设我们要分析某商品过去几个月的销售情况。

我们可以按照不同月份收集到的销售数据，将这些数据在坐标系上用点连接起来，形成一条线。

通过观察这条线的走势，我们可以看出销售情况是上升、下降还是波动不定，进而根据趋势做出相应的决策。

二、柱状图柱状图是另一种常见的图表，用于比较不同类别或变量之间的差异。

在制作柱状图时，我们需要将数据按照不同类别或变量进行分组，并在坐标系上用长方形柱子表示每个类别或变量的数值大小。

柱子的高度可以直观地比较不同类别或变量之间的差异。

举个例子，假设我们要比较某公司不同部门的销售额。

我们可以将每个部门在柱状图上用一个柱子表示，柱子的高度代表该部门的销售额。

通过观察柱子的高度，我们可以很容易地看出哪个部门的销售额更高，进而找出问题所在或者进行优化。

三、饼图饼图是用来表示不同类别或变量在总体中的占比情况。

在制作饼图时，我们需要将数据按照不同类别或变量的比例计算，并在圆形图中用扇形来表示每个类别或变量所占的比例。

举个例子，假设我们要分析某市场上三个不同品牌的销售额占比。

我们可以将每个品牌的销售额占总销售额的比例计算出来，并在饼图中用扇形表示。

通过观察扇形的大小，我们可以很容易地看出每个品牌的市场份额，从而对市场格局做出相应的判断。

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。

深度解析WPS表格中的图表类型与使用场景在WPS表格中，图表是一种强大的工具，可以帮助用户更直观地展示和分析数据。

不同类型的图表适用于不同的数据情境，选用合适的图表类型能够使数据更具说服力和易懂性。

接下来，我们将深入解析WPS表格中常见的图表类型及其使用场景，帮助您更好地利用这一功能。

折线图(LineChart)折线图是展示数据随时间变化趋势的理想选择。

通过折线图，您可以清晰地看到数据的波动和趋势，适用于展示数据的发展历程和变化规律。

在WPS表格中，通过简单的操作即可创建出直观的折线图，使数据更加生动。

柱状图(BarChart)柱状图是比较不同项目之间数据差异的有力工具。

通过柱状图，您可以一目了然地比较不同项目的数据大小，适用于展示数据之间的相对关系和变化。

在WPS表格中，柱状图的创建简单直观，让您快速了解数据的差异。

饼图(PieChart)饼图是展示数据占比和比例的常用图表类型。

通过饼图，您可以清晰地看到各个部分在整体中的比例，适用于展示数据的构成和比例关系。

在WPS表格中，创建饼图简单易行，使数据结构一目了然。

散点图(ScatterPlot)散点图是展示两个变量之间关系的有效手段。

通过散点图，您可以发现数据之间的相关性和趋势，适用于探究变量之间的关联程度。

在WPS表格中，创建散点图可以帮助您更好地理解数据之间的关系。

雷达图(RadarChart)雷达图适用于展示多个变量之间的对比关系。

通过雷达图，您可以清晰地看到不同变量在同一坐标系下的表现，适用于展示多维数据的对比情况。

在WPS表格中，创建雷达图可以帮助您全面了解多个变量之间的表现差异。

通过以上对WPS表格中常见图表类型的解析，希望您能更好地利用图表功能，使数据分析和展示更加高效和直观。

合理选择图表类型对于数据的分析和展示至关重要，根据不同的数据情境选用合适的图表类型能够使数据更具说服力和易懂性，提升工作效率和展示效果。

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。

报告中使用的合适图表与图示类型在撰写报告时，图表与图示是重要的辅助工具，能够直观地展示数据、趋势和关系，提高读者对信息的理解和记忆。

但是，在选择合适的图表与图示类型时，需要根据需要传达的信息和数据类型来判断，以确保准确有效地呈现数据。

本文将介绍报告中常用的6种图表与图示类型，并分析其适用场景和使用注意事项。

一、折线图折线图适用于展示数据随时间或其他变量的变化趋势，常用于呈现时间序列数据、指标指数的变化等。

折线图的好处在于可以清晰地表达数据的上升下降趋势，方便读者理解数据的变化情况。

在使用折线图时，需要注意选择合适的时间间隔及刻度，避免信息堆积和混乱。

二、柱状图柱状图适用于展示不同类别之间的数值比较和分布情况，常用于呈现不同产品销售量、不同地区的收入等数据。

柱状图能够直观地展示各类别之间的差异，且易于比较和分析。

在使用柱状图时，需要注意条形的宽度和间距，避免视觉上的混乱和误导。

三、饼图饼图适用于展示各部分所占比例的关系，常用于呈现市场份额、资源分配等数据。

饼图直观地展现了各部分相对于整体的比重，便于读者快速理解和比较。

然而，在使用饼图时，要注意分析比例是否合理，避免过多部分导致视觉困惑。

四、散点图散点图适用于呈现两个变量之间的关系，常用于展示相关性、趋势和异常数据的分布情况。

散点图能够帮助读者直观地理解数据的集中程度和相关性强弱。

在使用散点图时，需要注意数据的密度和趋势线的选择，避免信息重叠和误判。

五、雷达图雷达图适用于展示多个维度之间的比较和关系，常用于评估各项指标的综合得分和优劣。

雷达图能够直观地呈现不同维度之间的差异和整体表现，方便读者快速把握情况。

在使用雷达图时，需要注意各维度之间的比例和标注的清晰度，避免信息误导和歧义。

六、漏斗图漏斗图适用于展示不同阶段的数据流失和转化率，常用于呈现销售渠道、招聘流程等数据。

漏斗图能够清晰地展示各个阶段的转化效果和效率，帮助读者分析和优化相关流程。

在使用漏斗图时，需要注意数据的准确性和顺序的合理性，避免信息逻辑上的混乱和误解。

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。

27%18%55%冰箱电视电脑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。

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。

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。

数据可视化：柱状图、雷达图等六种基本图表的特点和适用场合2014—11-30数据挖掘与数据分析“数据可视化"可以帮助用户理解数据,一直是热门方向。

图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表--柱状图、折线图、饼图等等——最为常用.用户非常熟悉这些图表，但如果被问道，它们的特点是什么，最适用怎样的场合（数据集）？恐怕答得上来的人就不多了。

本文是电子书《Data Visualization with JavaScript》第一章的笔记,总结了六种基本图表的特点和适用场合,非常好地回答了上面的问题。

序言进入正题之前，先纠正一种误解。

有人觉得，基本图表太简单、太原始,不高端，不大气,因此追求更复杂的图表。

但是，越简单的图表，越容易理解，而快速易懂地理解数据，不正是”数据可视化”的最重要目的和最高追求吗？所以，请不要小看这些基本图表。

因为用户最熟悉它们，所以只要是适用的场合，就应该考虑优先使用.一、柱状图（Bar Chart）柱状图是最常见的图表，也最容易解读。

它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y）,但只有一个维度需要比较。

年销售额就是二维数据，”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。

柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。

肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。

柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

通常来说，柱状图的X轴是时间维，用户习惯性认为存在时间趋势。

如果遇到X 轴不是时间维的情况，建议用颜色区分每根柱子,改变用户对时间趋势的关注。

上图是英国足球联赛某个年度各队的赢球场数,X轴代表不同球队,Y轴代表赢球数。

二、折线图（Line Chart）数据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。

它还适合多个二维数据集的比较。

上图是两个二维数据集（大气中二氧化碳浓度,地表平均气温）的折线图.三、饼图（Pie Chart）饼图是一种应该避免使用的图表，因为肉眼对面积大小不敏感.上图中，左侧饼图的五个色块的面积排序，不容易看出来。

归纳总结的图表方法随着信息时代的到来，图表在日常生活中被广泛应用于数据分析、报告展示以及学术研究等领域。

无论是学生、研究人员还是商业从业者，都需要具备一定的图表分析技能，以便更好地理解和传达数据。

在本文中，我们将探讨几种常见的归纳总结的图表方法，包括柱状图、折线图、饼图和雷达图。

一、柱状图柱状图是一种以长方形柱形表示数据的图表方法。

它通常用于比较不同类别或不同时间点的数据情况。

柱状图通过高度来表现数值的大小，可以清晰地展示数据的差异和趋势。

柱状图适用于大量数据的比较和分析，特别适合展示离散数据。

例如，我们可以使用柱状图比较不同城市的人口数量，或者比较不同产品在销量上的表现。

通过柱状图，我们可以直观地看出哪个城市人口最多，或者哪个产品销量最好。

二、折线图折线图是一种以折线连接数据点的图表方法。

它常用于展示数据随时间、空间、条件等变化的趋势。

折线图通过直观的线条来表达数据的变化，能够清晰地展示数据的增长、下降和波动。

折线图适用于连续数据的分析，特别适合展示趋势和变化。

例如，我们可以使用折线图展示股市指数的走势，或者展示气温随季节的变化。

通过折线图，我们可以清晰地看出股市的牛熊周期，或者气温的季节性变化趋势。

三、饼图饼图是一种以扇形区域表示数据占比的图表方法。

它常用于展示不同类别在整体中的比例关系。

饼图通过扇形的大小来反映数据的相对大小，能够直观地展示数据的占比情况。

饼图适用于比较百分比数据的占比关系。

例如，我们可以使用饼图展示公司不同部门的预算分配比例，或者展示产品不同销售渠道的占比。

通过饼图，我们可以清晰地看出每个部门在整体预算中的权重，或者每个销售渠道的销售份额。

四、雷达图雷达图是一种以多边形表示数据指标的图表方法。

它常用于展示多个变量之间的相互关系和比较。

雷达图通过不同长度和角度的轴来表达数据的多维特征，能够直观地展示数据的优势和劣势。

雷达图适用于比较多个指标的相对优劣。

例如，我们可以使用雷达图比较不同手机品牌在性能、价格、外观等方面的表现，或者比较不同城市在教育、医疗、交通等指标上的发展水平。

数据可视化（Echart）：柱状图、折线图、饼图等六种基本图表的特点及适⽤场合数据可视化（Echart）柱状图、折线图、饼图等六种基本图表的特点及适⽤场合效果图源码<!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"><title>ECharts</title><!-- 引⼊ echarts.js --><script src="js/echarts.min.js"></script></head><body><!-- 为ECharts准备⼀个具备⼤⼩（宽⾼）的Dom --><div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div><div id="main2" style="width: 600px;height:400px;left: 700px;top: 0px;position: absolute;"></div><div id="main3" style="width: 600px;height:400px;left: 0px;top: 400px;position: absolute;"></div><div id="main4" style="width: 600px;height:400px;left: 700px;top: 400px;position: absolute;"></div><script type="text/javascript">//模拟后台传来的jsonvar jsondata ='{"sales":[{"name":"衬衫","num":"70"},{"name":"⽺⽑衫","num":"27"},{"name":"裤⼦","num":"36"},{"name":"⾼跟鞋","num":"18"},{"name":"袜⼦","num":"85"},{"name":"棉袄","num":"105"}]}';var jsonobj = JSON.parse(jsondata);//获取json中的数值var dataName = [];var dataNum = [];var temp = jsonobj;//匿名函数解析json串中的数值，关键点(function() {for(var i = 0; i < temp.sales.length; i++) {dataName.push(temp.sales[i].name);dataNum.push(temp.sales[i].num);}})();// 基于准备好的dom，初始化echarts实例var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));var myChart2 = echarts.init(document.getElementById('main2'));//折线图var option = {title: {text: '⾐物销量统计'},tooltip: {},legend: {data: ['销量']},xAxis: {//x轴字体颜⾊/*axisLine: {lineStyle: {color: '#C50023'}},*/data: dataName,},yAxis: [{//定义y轴最⼤与最⼩值min: 0,max: 120,type: 'value',name: '⽇销量（万）',splitNumber: 5}],series: [{//折线上数字/* label: {normal: {show: true,position: 'top',formatter:100}},*/// 折线颜⾊/*itemStyle: {normal: {//线上。