常用图表及说明(精品)1

常用统计图及应用范围图常用的统计图主要包括折线图、柱状图、饼图、散点图和箱线图等。

这些统计图在数据分析和可视化呈现中起着非常重要的作用。

它们可以用于不同领域的数据分析，如市场营销、金融、医疗健康、教育等等。

下面将分别介绍这些统计图的特点和应用范围。

折线图是一种以直线段连接各个数据点的统计图表。

它主要用于显示数据的趋势和变化。

折线图常用于时间序列的数据分析中，比如股票走势图、气温变化趋势等。

在市场营销中，折线图也经常用于分析销售额和客户数量的变化趋势。

柱状图是一种以矩形柱表示数据大小的统计图表。

它主要用于比较不同类别的数据之间的差异。

柱状图常用于展示不同产品的销售额、不同城市的人口数量等。

在金融领域，柱状图也可以用于展示不同股票的收益率和市值大小。

饼图是一种以扇形区域表示数据比例的统计图表。

它主要用于显示数据的占比关系。

饼图常用于展示市场份额、投资组合的资产比例等。

在医疗健康领域，饼图也可以用于展示不同疾病的患病比例。

散点图是一种用于显示两个变量之间关系的统计图表。

散点图常用于寻找变量之间的相关性和趋势。

在教育领域，散点图可以用于分析学生的成绩和学习时间之间的关系，帮助学生和老师找到最佳学习策略。

箱线图是一种用于显示数据分布和异常值的统计图表。

箱线图主要用于显示数据的离散程度和异常值情况。

在质量管理中，箱线图可以用于分析生产批次的质量分布情况，找出异常批次并进行改进。

除了以上提到的统计图外，还有其他一些常用的统计图，如雷达图、热力图、直方图等。

这些统计图对于不同领域的数据分析和可视化都有重要作用。

总的来说，统计图在数据分析和可视化中扮演着非常重要的角色。

它们可以帮助我们更直观地理解数据，发现数据之间的关联和规律。

在市场营销中，统计图可以帮助分析产品在不同区域的销售情况；在金融领域，统计图可以帮助投资者更好地了解市场走势；在医疗健康领域，统计图可以帮助医生和研究人员更好地了解疾病的分布和治疗效果；在教育领域，统计图可以帮助学生和老师更好地了解学习情况和成绩分布。

讲解Excel的16种图表类型的“含义”，知道该怎么画图了！⼤家都知道，相同的数据，使⽤不同的图表进⾏体现，效果也会千差万别，那么我们应该如何正确选择，才能让图表的作⽤发挥到极致呢？1．柱形图柱形图是最常见的图表类型，它的适⽤场合是⼆维数据集（每个数据点包括两个值，即X和Y），但只有⼀个维度需要⽐较的情况。

例如，如下图所⽰的柱形图就表⽰了⼀组⼆维数据，【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。

柱形图通常沿⽔平轴组织类别，⽽沿垂直轴组织数值，利⽤柱⼦的⾼度，反映数据的差异。

⼈类⾁眼对⾼度差异很敏感，辨识效果⾮常好，所以⾮常容易解读。

柱形图的局限在于只适⽤中⼩规模的数据集。

通常来说，柱形图⽤于显⽰⼀段时间内数据的变化，即柱形图的X轴是时间维的，⽤户习惯性认为存在时间趋势（但表现趋势并不是柱形图的重点）。

遇到X轴不是时间维的情况，如需要⽤柱形图来描述各项之间的⽐较情况，建议⽤颜⾊区分每根柱⼦，改变⽤户对时间趋势的关注。

如下图所⽰为7个不同类别数据的展⽰。

2．折线图折线图也是常见的图表类型，它是将同⼀数据系列的数据点在图上⽤直线连接起来，以等间隔显⽰数据的变化趋势，如下图所⽰。

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。

折线图可以显⽰随时间⽽变化的连续数据（根据常⽤⽐例设置），它强调的是数据的时间性和变动率，因此⾮常适⽤于显⽰在相等时间间隔下数据的变化趋势。

在折线图中，类别数据沿⽔平轴均匀分布，所有的值数据沿垂直轴均匀分布。

折线图也适合多个⼆维数据集的⽐较，如下图所⽰为两个产品在同⼀时间内的销售情况⽐较。

不管是⽤于表现⼀组或多组数据的⼤⼩变化趋势，在折线图中数据的顺序都⾮常重要，通常数据之间有时间变化关系才会使⽤折线图。

3．饼图饼图虽然也是常⽤的图表类型，但在实际应⽤中应尽量避免使⽤饼图，因为⾁眼对⾯积的⼤⼩不敏感。

例如，对同⼀组数据使⽤饼图和柱形图来显⽰，效果如下图所⽰。

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。

数据剖析中常用的10 种图表1 折线图折线图能够显示随时间（依据常用比率设置）而变化的连续数据，所以特别合用于显示在相等时间间隔下数据的趋向。

表 1 家用电器前半年销售量月份冰箱电视电脑均匀销售量共计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 63 189图 1数点折线图图 2 聚积折线图图 3 百分比聚积折线图2柱型图柱状图主要用来表示各组数据之间的差异。

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聚积柱形图聚积柱形图不单能够显示同类型中每种数据的大小还能够显示总量的大小。

图 5 聚积柱形图图 6 百分比聚积柱形图百分比聚积柱形图主要用于比较类型柱上每个数值占总数的百分比，该图的目的是重申每个数据系列的比率。

4线-柱图图 7线-柱图这类种类的图不单能够显示出同类其余比较，更能够显示出均匀销售量的趋势状况。

5两轴线-柱图月份薪资收其余收入薪资占其余收入的百分入（元）（元）比1 月5850 12000 %2 月5840 15000 %3 月4450 20000 %4 月6500 10000 %5 月5200 18000 %6 月5500 30000 %图 8两轴线 -柱图操作步骤： 01绘制成同样的柱形图，以下表所示：图 1操作步骤 02：左键单击要改正的数据，划红线部分所示，单击右键选择【设置数据系列格式】，翻开盖对话框，将【系列选项】中的【系统绘制在】改正为“次坐标轴” ，获得图 4 的展现结果。

图 2图 3 图4操作步骤选中上图03：4 中的绿色柱子，改正图表种类，选择折线图即可，获得图5 的展现结果。

图 5主次坐标柱分别表示了收入状况和占比状况，对照更为显然，同时在一个图表中反应，易于剖析。

6条形图图9条形图条形图近似于横向的柱状图，和柱状图的展现成效同样，不过表现形式不一样。

统计学--常用图表
常用图表
一. 图表的基本概念
图表包括统计图和统计表
1-1. 统计图
概念：统计图是根据统计数字，用几何图形、事物形象和地图等绘制的各种图形。

它具有直观、形象、生动、具体等特点。

塔夫特认为的一张好图应具由的基本特征：
•显示数据
•避免歪曲
•强调数据之间的比较
•服务于一个明确的目的
•有对图形的统计描述和文字说明
•让读者把注意力集中在图形的内容上，而不是制作图形的程序上
塔夫特提出的五条鉴别图形优劣的准则：
•一张好图应当精心设计，有助于洞察问题的实质
•一张好图应当使复杂的观点得到建明、确切、高效的阐述
•一张好图应当能在最短的时间内以最少的笔墨给读者提供最大量的信息
•一张好图应当是多维的
•一张好图应当表述数据的真实情况
1-2. 统计表
概念：统计表是反映统计资料的表格,它一般由四个主要部分组成，即表头、行标题、列标题和数据资料。

设计和使用统计表要注意的几点：
•首先，要合理安排统计表的结构。

由于强调的问题不同，行标题和列标题可以互换，但应使统计表的横竖长度比例适当，避免出现过高或过宽的表格形
式
•其次，表头一般应包括表号、总标题和表中数据的单位等内容
•再次，表中的上下两条横线一般用粗线，中间的其他线用细线。

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。

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。

①条形图由一系列水平条组成。

使得对于时间轴上的某一点，两个或多个项目的相对尺寸具有可比性。

比如：它可以比较每个季度、三种产品中任意一种的销售数量。

条形图中的每一条在工作表上是一个单独的数据点或数。

因为它与柱形图的行和列刚好是调过来了，所以有时可以互换使用。

②面积图显示一段时间内变动的幅值。

当有几个部分正在变动，而你对那些部分总和感兴趣时，他们特别有用。

面积图使你看见单独各部分的变动，同时也看到总体的变化。

③柱形图由一系列垂直条组成，通常用来比较一段时间中两个或多个项目的相对尺寸。

例如：不同产品季度或年销售量对比、在几个项目中不同部门的经费分配情况、每年各类资料的数目等。

条形图是应用较广的图表类型，很多人用图表都是从它开始的。

④折线图被用来显示一段时间内的趋势。

比如：数据在一段时间内是呈增长趋势的，另一段时间内处于下降趋势，我们可以通过折线图，对将来作出预测。

例如：速度-时间曲线、推力-耗油量曲线、升力系数-马赫数曲线、压力-温度曲线、疲劳强度-转数曲线、转输功率代价-传输距离曲线等，都可以利用折线图来表示，一般在工程上应用较多，若是其中一个数据有几种情况，折线图里就有几条不同的线，比如五名运动员在万米过程中的速度变化，就有五条折线，可以互相对比，也可以对添加趋势线对速度进行预测。

⑤股价图是具有三个数据序列的折线图，被用来显示一段给定时间内一种股标的最高价、最低价和收盘价。

通过在最高、最低数据点之间画线形成垂直线条，而轴上的小刻度代表收盘价。

股价图多用于金融、商贸等行业，用来描述商品价格、货币兑换率和温度、压力测量等，当然对股价进行描述是最拿手的了。

⑥饼形图在用于对比几个数据在其形成的总和中所占百分比值时最有用。

整个饼代表总和，每一个数用一个楔形或薄片代表。

比如：表示不同产品的销售量占总销售量的百分比，各单位的经费占总经费的比例、收集的藏书中每一类占多少等。

饼形图虽然只能表达一个数据列的情况，但因为表达得清楚明了，又易学好用，所以在实际工作中用得比较多。