5散点图和气泡图分析思维

运营管理作业图表怎么做引言在运营管理中，图表是一种非常常见的工具，用于展示数据、趋势和关联关系。

图表能够帮助运营团队更好地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。

在本文中，我们将讨论如何制作有效的运营管理作业图表。

选择适当的图表类型在制作运营管理作业图表之前，首先需要根据数据的类型和目的选择适当的图表类型。

以下是一些常见的运营管理作业图表类型：1.柱状图：适用于比较不同类别或时间段的数据。

2.折线图：适用于展示趋势和变化。

3.饼图：适用于展示数据的相对比例。

4.散点图：适用于展示两个变量之间的关联关系。

5.气泡图：适用于展示三个变量之间的关联关系。

根据实际情况和需要，选择最适合的图表类型能够使数据更易于理解和分析。

规范化数据在制作图表之前，我们需要规范化数据，确保数据的准确性和一致性。

这包括删除重复数据、处理空值和错误数据，并对数据进行适当的格式化。

数据可视化工具接下来，我们需要选择合适的数据可视化工具来制作图表。

目前市场上有许多优秀的数据可视化工具可供选择，包括但不限于：•Microsoft Excel•Tableau•Google Sheets•Power BI•Python中的Matplotlib和Seaborn库根据个人的偏好和技术能力，选择合适的数据可视化工具进行图表制作。

图表设计原则在制作图表时，还需要遵循一些设计原则，以确保图表的清晰、易读和易于理解。

1.简洁明了：避免图表中过多的数据和视觉元素，只保留必要的信息。

2.清晰易读：选择合适的字号、字体和颜色，确保图表中的文字和标签清晰可读。

3.使用标签和标题：为图表添加准确的标签和标题，以便读者理解图表的含义。

4.适当的比例：确保图表中的比例合适，不要歪曲数据或误导读者。

5.注重排版：合理布局图表和相关说明，使其整体视觉效果良好。

实例：柱状图制作步骤以下是一个通过Microsoft Excel制作柱状图的简单示例，以帮助读者更好地理解制作运营管理作业图表的过程。

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。

在数据分析中，数据可视化是一个十分重要的步骤，而数据可视化中经常用到很多的图形去表达数据，正是由于这些图形使得数据更直观地表达出来。

在这篇文章中我们就给大家介绍一下数据可视化中的常用图形，希望这篇文章能够更好的帮助大家理解数据可视化。

第一，我们给大家介绍的是散点图，散点图用来表征两个，数值型变量间的关系，每个点的位置（即x轴和y轴坐标）映射着两个变量的值。

当然对于三个数值型变量，也有三维散点图，不过用得不多。

散点图使用到的情况还是比较广泛的。

第二我们给大家介绍的是气泡图。

气泡图简单来说就是在散点图的基础上加一个维度，把各个点的面积大小映射一个新的变量，这样不仅点的位置还有大小表示数据特征。

而折线图是很多企业中使用的最常见，比如股票常用的就是折线图，折线图就是把散点图各个散点用折线连接起来就成了折线图，当然不仅仅只是为了好看，当散点越多，折线就越平滑地趋近于曲线，能更加贴切地反映连续型变量的规律。

而面积图把折线图进一步往坐标轴投影就成了面积图，本质其实跟折线图没区别，只是看起来更加饱满一点。

下面我们给大家说一下柱状图，柱状图是一种用得很广泛的图形，它表征分类型变量和数值型变量的关系。

如果分类型变量的每一个取值还能继续分类，那么简单的柱状图就变成了复杂的柱状图，每一个类别仅由一根柱变成多根柱，多根柱可以串列，也可以并列。

而值得一提的是，柱状图一般需要排序，如果分类型变量是有序的，按照它本身的顺序排列即可。

如果分类型变量无序，那么则根据数值型变量的大小进行排序，使柱状图的高度单调变化。

而条形图是一种十分常见的图，条形图只不过把柱状图坐标旋转一下，竖着的变成横着的，这个可根据版面自由选择。

下面我们给大家说一下南丁格尔玫瑰图，这个名字很新鲜，其实玫瑰图本质还是柱状图，只不过把直角坐标系映射成极坐标系。

看起来比柱状图更美观。

接着我们给大家说一下瀑布图。

瀑布图是柱状图的一种延伸，它一般表示某个指标随时间的涨跌规律，每一个柱状也不都是从0开始的，而是从前一个柱状的终点位置开始，这样既反映了每一个时刻的涨跌情况，也反映了数值指标在每一个时刻的值。

解读散点如何读懂和分析散点上的数据散点图是一种常用的数据可视化工具，用于展示两个变量之间的关系。

通过观察散点图上的数据点的位置和分布，我们可以获得关于数据之间的趋势和关联性的信息。

本文将解读散点图的基本原理并介绍如何读懂和分析散点上的数据。

1. 散点图的基本原理散点图由多个数据点组成，每个数据点由两个值（横坐标和纵坐标）组成。

横坐标和纵坐标分别表示两个变量的取值。

通过将这些数据点绘制在坐标系中，可以直观地展示两个变量之间的关系。

2. 读懂散点图上的数据点在观察散点图时，我们可以从以下几个方面读懂数据点所代表的含义：2.1 数据点的分布首先，我们可以观察数据点在散点图中的分布情况。

如果数据点呈现出某种规律性的分布模式，比如呈线性、指数、对数等模式，那么可以初步判断两个变量之间存在一定的关联性。

如果数据点呈现出随机分布的形态，那么两个变量之间可能不存在明显的关联。

2.2 数据点的密度其次，我们可以观察数据点在散点图中的密度情况。

密集的数据点表示在该取值范围内有较多的数据观测值，而稀疏的数据点表示在该取值范围内数据较少。

密集的数据点可能说明两个变量在该范围内具有较强的相关性，而稀疏的数据点则可能说明两个变量在该范围内关联较弱。

2.3 数据点的位置此外，我们还可以观察数据点在散点图中的位置。

如果数据点集中在散点图的上半部或下半部，那么可以初步判断两个变量之间可能存在一种正向关系或负向关系。

比如，一项研究显示身高和体重之间的正向关系，那么较高的身高值往往伴随着较大的体重值，数据点将集中在散点图的上半部。

3. 分析散点图的数据点通过读懂散点图上的数据点，我们可以进行以下几个方面的分析：3.1 关联性分析通过观察数据点的分布和趋势，我们可以初步判断两个变量之间的关联性。

如果数据点呈现出一定的规律性分布，比如线性、指数等模式，那么可以进一步分析两个变量之间的相关性。

可以借助统计方法（如相关系数）来量化和验证关联性。

常见的数据图表有哪些常见的数据图表有：柱状图、饼状图、折线图、散点图，雷达图，数据分析图表。

1、柱状图：用于做比较。

柱状图是最基础的一种图表，通过柱子来表现数据的高度，进而比较不同数据之间的差异，一眼可以看到数据量的大小对比，一般来说，柱状图的横轴是时间轴，纵轴是数据轴。

但柱状图并不是万能的，需要基于某一个主题比较数据量的变化，比如不同月份的新增用户，不同渠道的新增用户，但如果将活跃用户、留存用户、新增用户这三个维度放在一张柱状图里比较，就没有太大意义。

2、折线图：看数据变化的趋势。

折线图一般基于时间维度看数据量的变化趋势，发现整体走向和单体突出数据，比如通过折线图可以看出全年的新增用户变化情况，找出数据变化的高点和低点，而柱状图则用来对比不同高点之间的变化，进而找原因。

折线图可以将不同纬度的数据放在一起比较，比如新增用户、活跃用户、流失用户三条用户变化曲线放在一起，就可以观察三者之间的彼此影响，例如新增用户量大时有没有对活跃用户带来提升，流失情况是否严重，进而得出活动效果的综合评价。

3、饼状图：用来看各部分的占比。

饼状图和柱状图在应用上有一定的重合，例如不同渠道带来的新增用户量，饼状图和柱状图都可以表现，但饼状图看的是单一渠道转化用户的占比，柱状图更容易发现不同渠道转化用户的差距。

饼状图的应用重点在于发现单体因素在整体因素中的占比，例如活跃用户在整体用户中的占比，但如果用多个单体因素做饼状图，可能导致数据特征不明显。

4、散点图：用于2维数据的比较。

散点图可以用于3维数据的表现，同时可以进行2维数据的比较。

例如将不同活动带来的新增用户和留存用户进行比较时，横轴为留存用户，纵轴为新增用户，而点则表示不同的活动主题。

从而可以看出不同活动主题的用户转化和留存情况，一般我们将数据大的维度作为纵轴，更有利于屏幕的展示。

5、气泡图：用户3维数据的比较。

气泡图是对散点图的升级，通过散点图中点的大小来表现第三维数据，例如将上文案例中，横轴为留存用户，纵轴为新增用户，点为活动主题，而点的大小为活跃用户数量，活跃用户越高的活动点越大，可以看出不同活动在新增、留存和活跃3个维度的数据差异。

商务气泡图
大家好，今天我们来说说气泡图。

气泡图和散点图是一对兄弟，如果你暂时还不清楚什么是气泡图和散点图的话，请简要参考如下解释：
1、散点图：散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。

（此图来源于Internet）
2、排列在工作表的列中的数据（第一列中列出 x 值，在相邻列中列出相应的y 值和气泡大小的值）可以绘制在气泡图中。

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，气泡越大，则该变量越大，反之亦然。

（此图来源于Internet）
下面和小编一起做一个气泡图，记得先搞清楚基本概念哦：
1、准备数据：
2、插入一个气泡图：
并按下图设置选择数据：
得到下图的初始效果：
3、设置横坐标最小值为40，目的是去掉一些空白区域：
得到：
4、这个时候我们其实就已经把大体的模型做出来了，接下来只需要进行美化就好了，这里就需要你的艺术感觉了，明显女生在界面美化的设计效果方面比男生强，大家加油吧，小编设计的效果如下：图表效果仅供参考~
快捷查看。

用气泡图的方法总结出水和空气的特点
气泡图，顾名思义，即以气泡为主绘制的展示信息的图，它是一种多变量图表，是散点图的变体。

与散点图不同的是，气泡图除了可以用X、Y轴去表示变量值之外，每一个气泡的面积与颜色还可以表达第三和第四个维度的数值数据。

这就是一张典型的气泡图，横轴为抑郁程度，纵轴为人群划分，通过每个气泡在平面直角坐标系的位置，就可以大致了解到不同人群的平均抑郁程度。

同时通过气泡的颜色和面积，让读者可以一眼区分不同人群各自占比。

接下来这张图是用气泡展现卡特里娜飓风的路径，表现的三个维度分别为经度、纬度、强度。

气泡的面积越大，就代表强度越大。

要注意的是，因为读者通常不善于判断面积大小，所以气泡图只适用不要求精确数据的场合。

再为气泡加上不同颜色，气泡图就可用来表达四个维度数据。

还有一种特别样式的气泡图：分组聚合气泡图，它并未以坐标系的形式呈现，一般从占比最重的部分开始向外扩散，占比大小通过圆形的面积大小直观呈现，即使数据差距不是十分悬殊，圆形面积之间的对比也很明显。

这就是用分组聚合气泡图来展现各国人口总数情况，简洁直观。

气泡图以直观的方式显示数据之间的大小对比以及不同数据项之间的顺序关系，可以快速地吸引人的眼球，让需要传递给接受者的内容得以快速地被吸收。

会计信息的数据分析与可视化处理技巧随着科技的不断发展和数据规模的迅速增长，会计信息的数据分析在企业管理中扮演着愈发重要的角色。

数据分析不仅可以帮助企业理解过去的业绩情况，还能预测未来的发展趋势，为决策提供有力的支持。

然而，在大量的数据面前，如何高效地进行分析与处理成为了一项挑战。

本文将就会计信息的数据分析与可视化处理技巧进行探讨。

一、数据分析技巧在进行会计信息的数据分析之前，首先需要明确一些基本的技巧和方法。

以下是几个常用的数据分析技巧：1.数据清洗和整理：会计数据往往庞杂且来源多样，可能存在各种错误和异常值。

在进行数据分析之前，需要通过数据清洗和整理来确保数据的准确性和完整性。

2.数据转换和重构：将原始数据转换为适合分析的形式是进行数据分析的必要步骤。

可以通过数据重构来提取所需的关键信息，并将其转换为可用于进一步分析的数据结构。

3.数据关联和连接：不同的会计数据之间可能存在一定的关联性，通过数据关联和连接可以帮助我们发现潜在的规律和关系。

例如，将财务报表中的利润和现金流量表进行关联，可以帮助我们了解企业的盈利能力和现金流情况。

4.数据统计和分析：统计分析是会计数据分析过程中的重要环节。

通过统计学方法，我们可以计算各种指标和比率，并对其进行解释和分析，帮助我们洞察企业的财务状况和经营绩效。

二、可视化处理技巧在进行会计信息的数据分析时，采用可视化工具可以使数据更加直观、易于理解。

下面介绍几种常用的可视化处理技巧：1.折线图和柱状图：折线图和柱状图可以用来展示数据的趋势和变化，特别适用于展示时间序列数据和不同类别之间的比较。

例如，可以通过折线图展示企业的销售额随时间的变化情况。

2.饼图和环形图：饼图和环形图可以用来展示不同类别之间的占比关系。

例如，可以通过饼图展示企业各个产品线的销售额占比。

3.散点图和气泡图：散点图和气泡图可以用来展示两个或多个变量之间的相关性。

这种图表适用于发现变量之间的模式和趋势。

Excel数据可视化利用Excel创建散点图与气泡图的组合图Excel数据可视化是一种强大的工具，用于将复杂的数据呈现和分析。

其中，散点图和气泡图是两种常用的图表类型。

本文将介绍如何利用Excel创建散点图与气泡图的组合图，以更好地展示数据。

首先，我们需要准备好数据。

在Excel中，我们可以将横坐标和纵坐标的数值数据放在两列，然后根据需要增加第三列来表示散点的大小。

接下来，我们将按照以下步骤来创建散点图和气泡图的组合图。

第一步，选中数据。

在Excel中，用鼠标点击并拖拽选中需要可视化的数据区域，包括横坐标和纵坐标的数值数据以及散点的大小数据。

第二步，插入图表。

点击Excel中的“插入”选项卡，在图表区域选择“散点图”或“气泡图”，然后选择合适的图表样式。

第三步，调整图表元素。

根据需要，我们可以对图表进行一些调整，例如添加标题、调整坐标轴的刻度、隐藏或显示图例等。

第四步，修改散点图和气泡图的格式。

在Excel中，我们可以通过修改系列和数据点格式来使图表更具吸引力。

可以更改散点的形状、颜色和大小，以及修改气泡的大小和颜色等。

第五步，添加数据标签。

数据标签是图表上显示具体数值的标注。

在Excel中，我们可以通过右键点击图表上的数据点，选择“添加数据标签”来添加数据标签。

根据需要，我们可以选择在散点或气泡上显示数值，并调整标签的格式和位置。

第六步，保存和分享图表。

完成图表的创建和调整后，我们可以将其保存为图片或将整个Excel文件分享给他人，以便他人查看和分析数据。

通过以上步骤，我们可以快速创建并优化Excel中的散点图与气泡图的组合图，从而更好地呈现数据。

这种数据可视化的方式不仅可以帮助我们更直观地理解数据，还可以用于报告和演示等场合，提高数据分析的效果和效率。

总结一下，利用Excel创建散点图与气泡图的组合图并不复杂，只需按照上述步骤操作即可。

希望本文对您有所帮助，祝您在数据可视化方面取得成功！。

质量管理新老七种工具解析质量管理的办法、技术和工具进行了整理，主要包括：传统的检查、测试、统计抽样和6σ。

另外，业界在开展全面质量管理的过程中，通常将因果图、流程图、直方图、检查表、散点图、排列图和控制图称为“老七种工具”，而将相互关系图、亲和图、树状图、矩阵图、优先矩阵图、过程决策程序图和活动网络图称为“新七种工具”。

传统工具：1 检查指对工作产品进行检视来判断是否符合预期标准。

检查的结果含有度量值，检查常常也叫做评审、审计、走查。

检查的目的是检测和识别软件产品异常。

一次检查通常针对产品的一个相对小的部分。

发现的任何异常都要记录到文档中，并提交。

2 测试是用来确认一个项目的品质或性能是否符合需求说明书所提出的一些要求。

示例：在项目质量监控过程中，在完成每个模块编码工作之后就要做的必要测试，称为单元测试。

3 统计抽样从感兴趣的群体中选取一部分进行检查统计抽样（适当的抽样调查可降低质量控制成本）、趋势分析、缺陷修复审查等。

4 6σ采用以顾客为中心的评测方法，驱动组织内各个层次开展持续改进，包括：单位产品缺陷（DPU）；每百万次运作所存在的缺陷（DPMO）；组建项目团队，提供积极培训；注重支持团队活动的倡导者；培训具有高素质的过程改进专家；确保在持续改进过程初期确定合理的测评标准；委派有资历的过程专家指导项目团队工作。

6σ管理（每一百万个机会里面有3.4个瑕疵）老七种工具：1 因果图（鱼刺图）定义：石川图、鱼骨图问题的特性总是受到一些因素的影响，我们通过脑力激荡找出这些因素，并将它们与特性值一起，按相互关联性整理而成的层次分明、条理清楚，并标出重要因素的图形就叫特性要因图。

因其形状如鱼骨，所以又叫鱼骨图（以下称鱼骨图），它是一种透过现象看本质的分析方法。

又叫因果分析图、鱼刺图或石川图；该图的“鱼头”代表质量问题，每个“鱼刺”代表了一个可能的差错原因或检验点。

因果图（又叫因果分析图、石川图或鱼刺图）直观地反映了影响项目的各种潜在原因或结果及其构成因素同各种可能出现的问题之间的关系。

大数据可视化技术介绍大数据可视化技术是将大数据通过图表、图形等可视化方式展示出来，便于用户直观、清晰地理解和分析数据。

通过大数据可视化技术，用户可以更加深入地挖掘数据背后的信息，提高决策效率和准确性。

本文将介绍几种常见的大数据可视化技术。

1.饼图和柱状图：饼图和柱状图是最基本、最常用的数据可视化方式。

饼图适用于表示数据的相对大小和比例关系，例如市场份额。

而柱状图则适用于表示数据的数量大小和变化趋势，例如销售额。

2.折线图和面积图：折线图用于表示数据的变化趋势，通过连接数据点形成一条线。

可以用于分析时间序列数据，例如股市指数的变化。

面积图是在折线图的基础上填充线和横轴之间的空白区域，更直观地显示数据的大小和变化趋势。

3.散点图和气泡图：散点图是用来表示两个变量之间的关系，例如商品价格和销售量的关系。

每个散点代表一个数据点，坐标轴表示两个变量的取值。

气泡图是在散点图的基础上，通过气泡的大小来表示第三个变量的值，例如商品的利润率。

4.热力图和地理坐标图：热力图用来表示数据的分布情况和密度，通过不同颜色的渐变来表示数据的值的大小。

热力图可以用于分析地理位置相关的数据，例如城市的人口密度。

地理坐标图则用来显示地理位置的数据，例如地图上的点、线或区域。

5.树状图和网络图：树状图用于表示数据的层级结构，例如组织结构图。

每个节点代表一个数据，节点之间的链接表示层级关系。

网络图用于表示数据之间的关系和连接，例如社交网络的用户关系图。

节点表示数据，边表示数据之间的关系。

6.3D可视化：3D可视化通过添加第三个维度，增加了更多的信息展示能力。

例如，通过3D柱状图可以同时展示三个变量之间的关系。

3D可视化可以在适当的场景中提供更直观的效果。

以上介绍了几种常见的大数据可视化技术，每种技术都有其适用场景和优势。

在实际应用中，根据不同的数据类型和需求，可以选择合适的可视化方式来呈现数据，提高数据分析和决策的效果。

什么是气泡图？气泡图是一种常用的数据可视化图表类型，常用于展示多个数据点的关系，以及数据点的大小和其它属性的关系。

气泡图通常由多个气泡组成，每个气泡代表一个数据点，具有不同的大小和颜色，以及可能的标签。

通过气泡图，用户可以直观地了解数据点之间的关系和趋势，并且可以更清晰地展示较大数据量的数据，让用户可以快速理解数据的复杂性。

气泡图的构成气泡图通常由横纵坐标轴、气泡大小和颜色、数据点标签等组成。

横纵坐标轴用来表示不同的数据集，通过横坐标和纵坐标，用户可以对比不同数据点的数值。

气泡的大小通常用来表示数据点的数量或重要性，气泡的颜色可以表示数据点的另一项属性，比如温度、销售额等。

数据点标签可以提供更详细的信息，如数据点的具体数值、名称等。

气泡图的应用场景气泡图可以应用于不同领域的数据可视化，主要包括以下几个方面：1. 对比关系：气泡图可以直观地展示不同数据点之间的关系和趋势，特别适用于展示多个数据集之间的差异。

2. 多属性展示：通过气泡的大小和颜色，可以同时展示多个属性的数据点，帮助用户更全面地理解数据。

3. 大数据展示：气泡图可以有效展示较大数据量的数据集，使得用户可以更快速地理解复杂的数据。

如何绘制气泡图？绘制气泡图主要有以下几个步骤：1. 数据准备：首先需要准备好需要展示的数据，包括横纵坐标的数据，气泡的大小和颜色数据等。

2. 选择合适的工具：根据数据的复杂性和展示需求，选择合适的数据可视化工具，如Tableau、Excel、R语言等。

3. 绘制气泡图：在选定的工具中，通过简单的拖拽或代码编写，将数据转换成气泡图进行展示。

对于较为复杂的气泡图，可能需要调整气泡大小和颜色的映射，以及添加标签等。

4. 分析和优化：绘制完成后，可以对气泡图进行分析和优化，比如调整气泡的大小范围、修改颜色映射等，使图表更加清晰和易懂。

在绘制气泡图时，需要注意以下几点：1. 数据质量：数据质量对于气泡图的展示至关重要，需要确保数据的准确性和完整性。

详解企业bi工具FineBI如何制作散点图与气泡图散点图1. 描述很多时候，当前既有数据不一定是有规律或者按照标准数学模型（如折线图，柱状图等）来分布的，而只是一些比较杂乱的数据记录，而其中也往往只有一个共同的条件或者维度来关联，那么此时使用散点图，可以将数据放在同一个坐标系中进行分析，使无规律杂乱数据间的分析变得简便。

图表适用分析：显示不同数据点之间的关系，用来比较在不均匀时间段内的走势，或者把图案显示为一组X或Y引用。

2. 示例当前假设我们作为销售的负责人，需要查看去年全年公司销售的各个商品的销售数量，销售总额的具体关系。

由于每个商品有2个指标数据同时对商品产生分析作用，而且各个产品间的比较分析也比较重要，此时选择散点图将各个商品的销售情况展现出来即可。

2.1 新建图表当确定要使用的图表类型之后，需要在新建分析上选择对应的组件图表并拖拽至dashbroad需要显示的位置，然后会自动跳转至组件配置界面，如图所示：2.2 添加分析数据当进入到组件详细配置界面时，从数据选择区域中，点击百货业务包，选择销售明细表，选择销售记录数添加X轴值区域，选择销售额添加至y轴值，点击品牌表，添加品牌描述字段至分类区域，此时可以看到如图所示的展示结果：如下图所示，为各个商品的销售数量，销售总额的散点分布情况，可供分析。

效果如下图所示：2.3 样式可设置的样式属性如下图所示：气泡图1. 描述气泡图与散点图类似，但是它们对成组的三个数值而非两个数值进行比较。

第三个数值确定气泡数据点的大小。

因为当数据值相差不大时不利于判断气泡面积大小，所以气泡图只适用不要求精确辨识第三维的场合。

如果不清楚散点图的话，点此查看散点图章节。

图表适用分析：是一种特殊类型的XY散点图，数据标记的大小标示出数据中第三个变量的值。

组织数据时，将X轴置于一行或列中，然后在相临行或列中输入相关的Y值和气泡大小。

2. 示例当前假设我们作为销售的负责人，需要查看去年全年公司销售的各个商品的销售数量，平均利润的具体关系，然后需要查看比较每个商品的总销售额。

气泡图怎么分析
气泡图大致分为三类：散点图，普通气泡图，高级气泡图。

它们的作用都是从一定维度直观的展现数据，以便对数据进一步分类或比较。

这三种图形的不同点在于它们展现的维度不一样，即——散点图：从X，Y轴二维展示数据；普通气泡图：只有一种颜色，从X，Y轴，气泡大小三维数据展示；高级气泡图：彩色，多了一抹妖艳，自然是多了点功能，从X，Y轴，气泡大小，气泡颜色四维展示数据！
对于气泡图，我们要这样分析：
Y轴：代表细胞的生物学功能（诸如生物过程BP，分子功能MF，细胞组分CC）或者各分子发挥功能的通路（如代谢途径，致癌途径等等）；
X轴：常见的有这三种——GeneRatio是你的基因列表富集到目的通路基因数占基因列表包含基因集总基因比例，richFactor是富集到目标通路基因数占比，BgRatio是目标通路基因占通路集总基因比例。

总之一个词，比例；
气泡面积大小：富集基因的数量；
气泡颜色：富集显著性，即P value 或 Q value数值的大小。

深入探讨散点图系列展开全文散点图（Scatter Graph, PointGraph, X-Y Plot, Scatter Chart或者Scattergram）是科研绘图中最常见的图形类型之一，通常用于显示和比较数值。

散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。

在二维散点图中，可以通过观察两个变量的数据分析，发现两者的关系与相关性，如图3-1-1所示。

散点图可以提供三类关键信息：（1）变量之间是否存在数量关联趋势；（2）如果存在关联趋势，是线性还是非线性的；（3）观察是否有存在离群值，从而分析这些离群值对建模分析的影响。

图 4-1-1 二维散点图通过观察散点图上数据点的分布情况，我们可以推断出变量间的相关性。

如果变量之间不存在相互关系，那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，那么大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。

数据的相关关系主要分为：正相关（两个变量值同时增长）、负相关（一个变量值增加另一个变量值下降）、不相关、线性相关、指数相关等，表现在散点图上的大致分布如右图所示。

那些离点集群较远的点我们称为离群点或者异常点(Outliers)。

作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。

进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度：强相关、弱相关和无相关等。

式中，Cov(X, Y)为X，Y的协方差，D(X)、D(Y)分别为X、Y的方差。

散点图经常与回归线（Lineof Best Fit，就是最准确地贯穿所有点的线）结合使用，归纳分析现有数据实现曲线拟合，以进行预测分析。

对于那些变量之间存在密切关系，但是这些关系又不像数学公式和物理公式那样能够精确表达的，散点图是一种很好的图形工具。

但是在分析过程中需要注意，这两个变量之间的相关性并不等同于确定的因果关系，也可能需要考虑其他的影响因素。

气泡思维导图1. 气泡思维导图的种类很多，不同类型的气泡图主要表达的含义也不同。

其主要用于描述事物的各个特征，有利于我们更加全面地认识和熟悉气泡图中心关键词的特点性质；并且通过利用思维导图具有发散思维的特点，用户可以有条理有规律的归纳所知内容。

气泡思维导图涵盖了单气泡图、双气泡图、数据气泡图等多种模板类型，适用于多种场景，例如教学讲解、强化概念、深化理解、描述活动概念等等。

接下来，我们从BoardMix博思在线协作白板中的案例模板列举几种常见的气泡图思维导图模板展示，方便更好的理解什么是气泡思维导图。

此外，如果其图表模板不能满足用户的需求，用户可以使用BoardMix博思白板无限缩放的画布来自由绘制图文，结合其多种作图工具如基本图框、箭头线条等等自由发挥想象空间，大胆进行创作。

2. 气泡图思维导图的好处单气泡思维导图可以理解为简化版的思维导图，其逻辑内容也只有一层，主要围绕一个的中心主题展开话题，帮助我们对关键内容进行解释与阐述。

双气泡思维导图有两个中心主题，分别描述两种事物。

但需要留意的是双气泡图中的两个中心必须有一定的相似性或可比性，否则和两个单气泡图没有什么区别。

双气泡思维导图有利于我们比较两个不同或类似的事物，在梳理过程中发散思维、快速整理已知信息，不仅可以我们的提高观察和反应能力，也能增强我们的信息处理能力。

不同类型的气泡思维图都有其各自的好处，但总的来说，气泡思维导图能够帮助我们学会运用层层递进的方式来整理思路、梳理内容，围绕中心主题进行思维发散，发掘更多对信息的敏感度，增强处理信息的能力。

3. 如何绘制气泡思维导图3.1 确定思维导图的主题和类型首先需要所画思维导图的关键词，即我们将要讨论和创作的中心主题。

中心主题是每个思维导图的核心要点，根据中心才能明确思考的方向，才能确定思维的发散方向，有利于伸出更多的灵感。

中心确定后再进一步确定思维导图的类型，这一步非常关键，应用场景不同所需选择的类型也不同，它将影响着后续绘图中的思维模式。

思维导图的8种基本类型展开全文思维导图有八种基本款。

都体现了基础的思维框架。

但是每种图都能有无限的延伸，甚至不同种图可以结合起来一起用，也可以变得非常复杂。

思维导图，英文叫 Mind Map，也有称 Thinking Map 的，简单来说，就是借助图表来分析问题、理清思路。

实际上，能帮助理清思维的图表都可以叫做思维图。

思维图能帮助孩子学习各种知识，基本上哪里都能用。

常见的思维图有这八种：•Circle Maps - Defining in Context 圆圈图，定义一件事•Bubble Maps -Describing Qualities 气泡图，描述事物性质和特征•Double Bubble Maps - Comparing and Contrasting 双重气泡图，比较和对照•Tree Map -Classifying 树状图，分类•Flow Maps -Sequencing 流程图，次序•Multi Flow Maps - Cause and Effect 多重流程图，因果关系•Brace Maps -Part-Whole 括号图，局部和整体•Bridge Maps -Seeing Analogies 桥状图，类比1、圆圈图，定义一件事Circle Maps - Defining in ContextCircle map 主要用于把一个主题展开来，联想或描述细节。

它有两个圆圈，里面的小圈圈是主题，而外面的大圈圈里放的是和这个主题有关的细节或特征。

基本形状是这样的：下面是国外一个幼儿园孩子做的圆圈图练习。

左边是一个典型的联想型圆圈图；主题是海滩，可以联想到螃蟹、鱼、遮阳伞、海草、游泳衣、海豚，等等。

而右边的图，反过来，从现象、特征（details）让孩子去推断相关的主题是什么？思维练习的开始就是这么简单！还可以用圆圈图帮孩子理解数学概念，虽然是一个简简单单的10以下数字，也可以让孩子展开很多思考和联想呢！2、气泡图，描述事物性质和特征Bubble Maps -Describing Qualities国外很多幼儿园和小学都在用 Bubble Map 来帮助孩子学习知识、描述事物，因为这个真的比较简单和管用，最基本的气泡图是这样的：气泡图结构简单，逻辑一般只走一层，而且天然具有发散扩展的性质，所以特别适合小一点的孩子用它来多维度看问题，找到事物的多样特征，锻炼一下扩散性思维。

中级绘图--散点图（散点图矩阵、⾼密度散点图、（旋转）三维散点图、⽓泡图）1 散点图散点图可⽤来描述两个连续型变量间的关系。

R中创建散点图的基础函数是plot(x, y)，其中，x和y是数值型向量，代表着图形中的(x, y)点。

下⾯展⽰了⼀个例⼦。

attach(mtcars)plot(wt, mpg, main="Basic Scatter plot of MPG vs. Weight", xlab="Car Weight (lbs/1000)",ylab="Miles Per Gallon ", pch=19)abline(lm(mpg~wt), col="red", lwd=2, lty=1)lines(lowess(wt,mpg), col="blue", lwd=2, lty=2)结果分析：使⽤的是mtcars数据框，创建了⼀幅基本的散点图，wt和mpg之间的关系是⽤实⼼圆圈来表⽰的，abline()函数⽤来添加最佳拟合的线性直线，如图中红⾊实线所⽰，lowess()函数则⽤来添加⼀条平滑曲线，如图中蓝⾊虚线所⽰。

结果表⽰，随着车重的增加，每加仑英⾥数减少。

1.1 散点图矩阵R中有很多创建散点图矩阵的实⽤函数。

pairs()函数可以创建基础的散点图矩阵,下⾯的代码⽣成了⼀个散点图矩阵，包含mpg、disp、drat和wt四个变量：pairs(~mpg+disp+drat+wt, data=mtcars, main="Basic Scatter Plot Matrix")结果分析：看到所有指定变量间的⼆元关系，主对⾓线的上⽅和下⽅的六幅散点图是相同的，可以发现是关于主对⾓线对称。

通过调整参数，可以只展⽰下三⾓或者上三⾓的图形。

例如，选项upper.panel = NULL将只⽣成下三⾓的图形。