大数据分析报告中常用地10种图表及制作过程

数据分析与可视化1.什么是数据分析？数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。

其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。

1、明确分析目的与框架一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。

基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。

例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。

不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。

2、数据收集数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。

3、数据处理数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。

这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。

数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。

4、数据分析数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。

到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。

其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。

5、数据展现一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。

借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。

常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

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。

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。

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。

数据可视化之图表篇（四）那些精美的PowerBI可视化图表之前使⽤⾃定义图表，每次新打开⼀个新⽂件时，都需要重新添加，⽆法保存，在PowerBI 6⽉更新中，这个功能得到了很⼤改善，可以将⾃定义的图表固定在内置图表⾯板上了。

添加⾃定义图表后，右键>固定到可视化效果窗格，这样下次再创建新的PowerBI⽂件，这些⾃定义图表也都在哦，既然可以固定了，那么就可以将常⽤的⼀些⾃定义图表添加的可视化⾯板中了，不⽤每次都要下载。

⽬前PowerBI的⾃定图表有200多个，但是质量参差不齐，并不是每⼀个都好⽤，需要仔细甄别才能挑到合适的图表。

这⾥我就精⼼挑选了⼀些实⽤炫酷的⾃定义图表推荐给你，推荐的原则是：好⽤、好看、免费、⽆⽔印。

下⾯就慢慢欣赏吧，总有你需要的那⼀款。

01Infographic Designer它有条形图或柱形图的特定外观，并精确控制形状，颜⾊和布局，以便您能够以最能说明数据故事的⽅式表⽰信息。

02Walkers Animated Pictogram利⽤活动的⼈形图标组成条形图，是⼀个视觉上相当吸引⼈的动画图表。

03Animated Bar Chart Race动画条形图可以帮助您直观地显⽰趋势随时间的变化，这些类型的图表在社交媒体上⾮常流⾏，因为它们在简洁易懂的图表中提供整体数据故事/洞察⼒。

04Horizontal bar chart⼀种⽔平条形图，通过将类别标签放在条形图内来节省空间。

05Small Multiple Line Chart⼩倍图，是⼀系列使⽤相同⽐例和轴的图表，可以轻松进⾏⽐较。

06Hourglass Chart by MAQ Software可以帮你在两种情况下显⽰类别之间的差异和转换率。

07Stacked Column Chart by Akvelon增强型堆积柱形图，允许你选择某⼀个堆积条，查看特定信息。

08Facet Key按共享属性过滤⽂档，获得更加直观的视觉效果。

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。

定性数据的图表描述分析内容摘要：数据的整理是为下一步对数据描述和分析打好基础。

实际上在企业管理中有很多问题和现象无法通过数值直接表示出来，因此人们经常使用定性数据来反映对应的定类或定序变量的值。

下面我们介绍如何用图表对定类和定序变量的定性数据值进行整理和描述。

本文通过对单变量和多变量定型数据的图形描述来实现对定性数据图表的全面分析。

首先，我们简单介绍一下定性数据的整理；其次我们从单变量定性数据的图标描述着眼，具体可分为条形图、饼图、累积频数分布表和帕累托图。

最后我们从多变量定性数据的图形描述着眼，具体可分为环形图、交叉表和多重条形图。

这就是本文的全部内容介绍。

关键词：定性数据；单变量；多变量；图表描述Content abstract: the data of the data for the next step is described and analyzed. Actually has a lot of problems and phenomena in the enterprise management can't directly by numerical representation, so people often use qualitative data to reflect the corresponding nominal or ordinal variable's value. We introduce how to use the chart below for nominal and ordinal variables in order and description about the qualitative data values. Based on univariate and multivariate finalize the design of the data graph description to achieve comprehensive analysis of the qualitative data chart. First, we make a brief introduction of qualitative data sorting; Secondly we from single variable on the basis of the icon description of qualitative data, the concrete can be divided into bar chart, pie chart, cumulative frequency distribution table and pareto chart. We finally on the basis of the graph description of qualitative data from multiple variables, concrete can be divided into circular diagram, cross table and multiple bar chart. This is the entire contents of the introduced in this paper.Keywords: qualitative data; Single variable; Many variables; The chart description目录一、定性数据的图表描述 ..................................... - 1 -二、单变量定型数据的图形描述 ............................... - 1 -（一）条形图 ............................................ - 1 -1.组数 ............................................... - 1 -2.组宽度 ............................................. - 2 -3.组限 ............................................... - 2 -（二）饼图 .............................................. - 2 - （三）累积频数分布图 .................................... - 2 -1.排列图法 ........................................... - 2 -2.因果分析图法 ....................................... - 3 -3.事故树分析法 ....................................... - 3 -4.事件树分析法 ....................................... - 3 -5.统计图表分析法 ..................................... - 3 -（四）帕累托图 .......................................... - 3 - 三、多变量定型数据的图形描述 ............................... - 4 -（一）环形图 ............................................ - 4 - （二）交叉表 ............................................ - 4 - （三）多重条形图 ........................................ - 5 - 参考文献................................................... - 5 -一、定性数据的图表描述数据的整理是为下一步对数据描述和分析打好基础。

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。

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。

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。

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。

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。