数据分析常用的20种图表
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常见的六种图表类型1、柱形图,又称长条图、柱状统计图,是一种以长方形的长度为变量的统计图表。
作为我们最常用的图表之一,通常是为了表现数据大小的对比。
柱形图经久不衰,正是因为它的可读性与简洁性。
2、饼图,或称饼状图,是一个划分为几个扇形的圆形统计图表,用于描述数量、频率或百分比之间的相对关系。
在饼图中,每个扇区的弧长(以及圆心角和面积)大小为其所表示的数量的比例。
这些扇区合在一起刚好是一个完全的圆形。
3、环形图是由两个及两个以上大小不一的饼图叠在一起,挖去中间的部分所构成的图形,主要是为了区分或表明某种关系。
环形图与饼图类似,但又有区别。
环形图中间有一个“空洞”,每个样本用一个环来表示,样本中的每一部分数据用环中的一段表示。
因此环形图可显示多个样本各部分所占的相应比例,从而有利于构成的比较研究。
4、气泡图,即以气泡形状为主,绘制展示信息的图。
它可以直接做散状气泡,可以与坐标系结合,也可以在它们之间用各种连接线表达关系。
气泡图因为它外观简洁直观、可视化数据信息;种类多,应用领域广;帮助整理思维,启发思维和想象等优点,越来越受到职场人的追捧和学习。
5、对比图就是将两个或两个以上的主体,通过一张图来进行多维度同步分析的一种分析方法。
这种图形我们日常在分析不同产品型号、竞品分析、产品功能分析中常见。
6、甘特图又称为横道图、条状图,其通过条状图来显示项目,进度,和其他时间相关的系统进展。
该图表以提出者亨利·劳伦斯·甘特(Henry Laurence Gantt)先生的名字命名。
甘特图横轴是时间线,纵轴是项目名称。
可以看出每个项目需要多少时间,在所有项目中某个特定项目开始和结束的时间点,发现有多少项目正在同时进行、哪些项目快到期,明确项目紧急性,从而及时做出调整。
数据可视化中的常用图表类型数据可视化是一种将数据呈现在图表、图形和图像中,以便将复杂的信息以视觉方式呈现给用户的技术。
当人们面对大量数据时,他们很难在短时间内理解和分析它们。
通过数据可视化,我们可以更轻松地理解数据,找到隐藏在数据背后的信息和洞见。
在数据可视化中,常见的图表类型有哪些呢?1. 折线图折线图是一种使用折线将数据点连接在一起,以便显示趋势和变化的图表类型。
它适用于显示时间序列数据和具有连续变量的数据。
例如,通过折线图,我们可以很容易地确定哪些月份销售额最高、最低,以及销售额的增长率。
2. 条形图条形图是将数据排列成水平或垂直条形,并用条形的长度或高度表示数量。
它适用于表示分类数据和对比不同组或部分之间的数量差异。
例如,通过条形图,我们可以很容易地分析每个产品的销售量和市场份额,以及它们之间的关系。
3. 饼图饼图是将数据分成几个部分,并用圆形的部分大小表示它们的百分比。
它适用于显示相对份额和比例,尤其是在数据中只有几个部分的情况下。
例如,通过饼图,我们可以很容易地看出公司营收的来源和每个来源的占比。
4. 散点图散点图是将两个变量的数据点用坐标轴来表示的图表类型。
它适用于显示变量之间的关系,例如两个变量之间的相关性或没有相关性。
例如,在散点图中,我们可以很容易地确定广告投资和销售量之间的关系。
5. 热力图热力图是以色彩来表示数据密度和分布的图表类型。
它适用于显示大型数据集中的趋势和模式,并且可以在地图上显示地理位置数据。
例如,在热力图中,我们可以很容易地看出某个城市人口密度和房价之间的关系。
总之,随着数据量的增加和数据获取方式的改变,数据可视化变得越来越重要。
熟练掌握以上常用的图表类型可以帮助我们更好地理解和分析数据,从而做出更明智的决策。
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。
echarts图表类型Echarts是一款开源绘图工具,它拥有丰富而精致的图表类型,可以用于数据可视化、数据分析,以及数据可视化交互等。
本文将简要介绍Echarts支持的常见图表类型。
Echarts提供了许多不同类型的图表,可以满足各种数据可视化需求。
下面介绍的是Echarts的主要图表类型:1、折线图:折线图是一种常用的图表类型,用于研究一组数据随时间变化的情况。
它可以表示两个或多个变量间的关系。
2、柱状图:柱状图是一种常用的图表类型,用于表示一组数据中不同分类的数量或频率,这种图表可以有效地表现出不同分类的比例关系。
3、饼状图:饼状图是一种常见的图表类型,用于表示一个数据集中每一部分数据的比例,这种图表通常用于展示各种财务比例分布的情况。
4、散点图:散点图是一种常用的图表类型,用于说明变量之间的关系,表示每一对数据之间的关系,它可以帮助我们快速确定某种变量之间是否存在着非线性关系。
5、条形图:条形图是一种常见的图表类型,用于展示各种分类间不同类别的数据分布情况,它可以帮助我们可视化每一组数据的数量和比例关系。
6、雷达图:雷达图是一种常用的图表类型,它可以表示一组数据中不同变量之间的关系,可以有效地展示多个维度的数据的分布情况。
7、气泡图:气泡图是一种常用的图表类型,用于可视化一组有多个变量的数据,它可以帮助我们更好地理解这些变量之间的关系。
8、热力图:热力图是一种常用的图表类型,用于可视化地理数据,可以以热力图的形式展示数据在地理位置上的分布情况,帮助我们更好地理解数据的分布情况。
此外,Echarts还支持桑基图、线性图、K线图、堆叠图等图表类型。
除此之外,Echarts还提供多种图表类型的交互功能,比如悬停提示、图表缩放、图表修改、图表分组等,可以满足不同数据可视化场景的需求。
总而言之,Echarts提供了丰富而多样的图表类型,它们可以用于数据可视化、数据分析及数据可视化交互,帮助用户更好地理解数据的分布情况。
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。
数据可视化常用的数据分析图表总结一图以蔽之:数据分析重要的不是你用什么图表,而是你的分析目的是什么?比如,你想要作比较分析,就要用柱图、雷达图等;你想要看数据分析的占比情况,就要用漏斗、饼图;想要看数据的趋势有线形图;想要看数据与数据之间的关系,有树状图……而每个分类里各个可视化图表的应用场景和优缺点也都是不尽相同的。
正好最近在做数据可视化的分析,就系统地将可视化图表做一个全面详细地介绍:一、比较类图表主要目的:在数据分析时对比各个值之间的差别1、多系列柱状图应用场景:用于对比多个维度的数值差别分析,不同的系列指标进行不同的对比区分评价:最常用的比较图表,但是不适合大数据集的对比2、堆积柱状图应用场景:用于显示单个项目与整体之间关系的数据分析,比较各个类别的每个数值所占总数值的大小评价:只能对比某个维度内的项目情况,只能纵向对比、无法横向对比3、对比柱状图应用场景:一个维度、两个指标的时候可以使用对比柱状图评价:更直观的看出对比差距,可以调整柱状图的大小,差别更加明显4、分区柱状图应用场景:并列展示不同维度下各个分类指标的柱形图,比如不同大区下不同品类的销售额和毛利对比评价:用于展示大数据集的数据分析,但是比较杂乱,建议添加颜色区分度5、雷达图应用场景:雷达图用以显示独立的数据系列之间,以及某个特定的系列与其他系列的整体之间的关系,必须拥有相同的指标评价:一般适合不同维度的比较分析,对比表达比较明显6、漏斗图应用场景:展示每一阶段的占比情况,提供转化率的数据分析评价:适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析,通过漏斗各环节业务数据的比较能够直观的发现和说明问题所在的环节,进而做出决策7、迷你图应用场景:用于多个维度、多个指标的数据对比分析,用大小和颜色表示指标的数据情况评价:没有具体数值的对比8、词云图应用场景:直观展示数据频率,对出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出,形成“关键词云层”,从而过滤掉大量的文本信息评价:不适合展现数据太少的数据集,不适展现区分度不大的数据,即无重点关键词二、占比类图表目的:在数据分析时查看部分占总体的百分比1、玫瑰饼图应用场景:玫瑰图用来显示的是每一数值相对于总数值的大小。
EXCEL数据分析中常⽤的10个图表⽬录:⼀、前⾔⼆、EXCEL数据分析中常⽤的10个图表三、EXCEL图表格式设置六元素(图表标题、坐标轴标题、图例、数据标签、坐标轴、⽹格线)⼀、前⾔在学习数据分析时,其中的⼀个学习板块就是EXCEL,很多同学直接去看⼏⼗个⼩时的视频,结果往往是记不住、抓不到重点。
我当初学习就是这样,不知道⼤家感受如何。
常⽤的函数及图表。
EXCEL的知识很多,包括Excel函数、Excel图表、Excel+VBA、Excel+Power query ,想转⾏数据分析的⼩伙伴,或者想学习EXCEL的同学,建议先学习常⽤的函数及图表PS:视频还是录制中,录好了会把链接发到⽂章中。
⼆、EXCEL数据分析中常⽤的10个图表之前⽂章总结了数据分析中常⽤的9个Excel函数,下⾯总结⼀下EXCEL数据分析中常⽤的10个图表。
练习数据1、柱状图2、条形图3、散点图4、⽓泡图5、雷达图6、饼图7、折线图8、⾯积图9、树状图10、组合图1、柱状图适合场景(⽐较场景):、同时间、类别差异:同个时间下,不同类⽬/类别数据的⽐较,反映出类别之间的差异;01、同时间、类别差异:少量序列⽐较:数据不会很多的情况下,例如2~8个序列的时候,如果要⽐较,可以优先使⽤“柱状图”,超过这个序列的时候,选择折线图,或者动态图表每次只展⽰⼀部分数据;02、少量序列⽐较:参考视频:跟王佩丰学EXCEL视频_图表基础练习1:使⽤柱状图绘制2019年销售额,绘制后格式如图2、条形图适合场景(⽐较场景):、同事物不同时间变化:同⼀事物在不同时间的变化优先使⽤条形图,其次才是柱状图;01、同事物不同时间变化:01、同事物不同时间变化:、同事物不同时间变化:同⼀事物在不同时间的变化优先使⽤条形图,其次才是柱状图;观察数据分布:⽤数量来观察各种信息⼤⼩的时候使⽤条形图;02. 观察数据分布:、类别名较长:类别名称⽐较长的时候优先使⽤条形图⽽不是柱状图,这样能让类别名称完整显⽰出来;03、类别名较长:04、不能排序:、不能排序:不能排序的项⽬优先使⽤“条形图”然后才是“柱状图”练习2:请绘制“A产品”的5—10⽉的销量图3、散点图适合场景(XY双变量分析):两个变量之间的关联与联系,例如:⾝⾼/体重,如果需要分析变量之间的关系,则使⽤散点图;01.XY两个变量之间的关联与联系,练习3:请绘制“⾝⾼-体重”相关分布图,并且判断⾝⾼与体重之间的关系4、⽓泡图适合场景(XYZ三变量分析):01. 三变量分析:XYZ三个变量之间的关联与联系,例如:⾝⾼/体重/年龄,如果需要分析三变量之间的关系,则使⽤⽓泡图;第三个变量的⼤⼩⽤⽓泡⼤⼩来表⽰。
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。