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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。
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。
excel画正态分布曲线图正态分布是一种被广泛应用的概率分布，它的概率密度函数是一个标准的钟形曲线，它的简称为NDF(Normal Distribution Function)，或者叫作正态分布曲线。
正态分布在做实验中经常使用，但人们不得不用许多繁琐的统计学公式来绘制出正态分布曲线。
为了使用更简便的方法来绘制正态分布曲线，本文将介绍如何使用微软的Excel构建正态分布曲线图。
首先，需要准备一份Excel表格，将某一维度的分布曲线数据记录在一列中。
这里以“height”（身高）为例，在第一列的表格中，列出人的身高（以厘米为单位），在第二列的表格中，记录身高的频数（以人数为单位）。
接下来，在Excel中选择插入“图表”，选择“线形图”，把第一列的数据作为图表的X轴，第二列的数据作为图表的Y轴。
然后，在图表右上角的菜单中，点击“选项”，勾选“折线”并且把它改为“曲线”，当把曲线拖动到正常位置时，图表就出来了。
最后，可以给正态分布曲线图添加标题和比例尺，使其更加易于理解。
正态分布曲线图主要用于表示一组数据的分布特征。
例如，可以用正态分布曲线图来表示全国人口的年龄分布情况，或是某类测试成绩的分布特征，或是市场消费行为的变化情况。
另外，正态分布曲线图也可以用于比较两个不同维度的数据分布特征，从而更好地表现出这些数据之间的相关性。
正态分布曲线图被广泛应用于商业决策分析、统计学、有限元素分析等领域中，可以帮助人们对数据的变化趋势进行更加客观的分析，从而准确地了解现象背后的规律性。
使用Excel绘制正态分布曲线图不但简单易操作，而且能够获得较为准确的曲线图，因此得到了广泛的应用。
以上就是本文关于如何使用Excel画正态分布曲线图的介绍，希望读者通过本文的介绍，能够对Excel构建正态分布曲线图有一个较为完整的了解，可以灵活运用Excel技术来解决一些数据处理问题。
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。
Excel图表绘制与数据分析在当今数字化的时代，数据无处不在，而如何有效地处理和呈现数据，以便从中获取有价值的信息和见解，成为了许多人面临的重要任务。
Excel 作为一款广泛使用的电子表格软件，不仅具备强大的数据处理能力，其图表绘制功能和数据分析工具更是能帮助我们直观地理解数据、发现规律和趋势。
一、Excel 图表的类型及适用场景Excel 提供了多种类型的图表，每种都有其独特的用途和适用场景。
柱状图是一种常见的图表类型，用于比较不同类别之间的数据差异。
例如，我们可以用柱状图来比较不同产品在某个时间段内的销售额。
折线图则更适合展示数据随时间的变化趋势。
比如，股票价格的走势、某个地区的气温变化等。
饼图主要用于展示各部分所占比例关系。
当我们想要了解一个整体中各个部分的占比情况时，饼图是一个很好的选择。
此外，还有条形图、面积图、散点图等多种图表类型。
条形图与柱状图类似，但更适合类别名称较长的数据展示；面积图可以强调数据的积累和变化；散点图则常用于展示两个变量之间的关系。
二、图表绘制的基本步骤在 Excel 中绘制图表并不复杂，一般遵循以下几个基本步骤：首先，准备好要用于绘制图表的数据。
确保数据的准确性和完整性，并且数据的格式要符合图表绘制的要求。
然后，选择合适的数据区域。
在 Excel 中，通过拖动鼠标选中需要绘制图表的数据范围。
接下来，在“插入”选项卡中选择所需的图表类型。
Excel 会根据所选数据和图表类型自动生成初步的图表。
之后，可以对图表进行进一步的美化和调整。
比如修改图表的标题、坐标轴标签、颜色、字体等，以使图表更加清晰和美观。
还可以添加数据标签，让数据值在图表上直接显示，增强图表的可读性。
三、数据分析的常用函数和工具Excel 提供了丰富的函数和工具来进行数据分析。
例如，SUM 函数用于求和，AVERAGE 函数用于计算平均值，COUNT 函数用于计算数据的个数。
VLOOKUP 函数可以在数据表中查找特定的值，并返回与之对应的其他列的数据。
excel路程速度的曲线
标题：Excel中绘制路程速度曲线的方法
正文：
在Excel中，可以利用曲线图功能来绘制路程速度的曲线。
通过绘制曲线图，可以直观地展示路程速度的变化趋势，帮助我们更好地分析和理解数据。
首先，我们需要准备好数据。
在Excel中，可以将路程距离和对应的时间数据输入到不同的列中，确保每个数据点都对应正确的时间和距离数值。
接下来，选中数据区域，包括时间和距离两列的数据。
然后，点击Excel顶部菜单栏中的“插入”选项卡，并选择“曲线图”下的“散点图”或“折线图”。
根据个人需求，可以选择不同的曲线图类型，例如散点图可以用于显示离散数据的变化趋势，而折线图则可以更好地展示数据的连续性。
在选择曲线图类型后，Excel会自动在工作表中插入一个新的图表，并将选中的数据自动绘制为曲线图。
此时，我们可以对图表进行进一步的美化和调整。
例如，可以添加图表标题、坐标轴标签、数据标签等，以增强图表的可读性。
此外，如果想要更精确地表示路程速度变化的趋势，可以利用Excel的趋势线功能。
在图表上右键点击曲线，选择“添加趋势线”，然后根据需要选择线性趋势线、多项式趋势线等。
通过添加趋势线，可以更好地分析路程速度的变化规律。
最后，我们可以对整个图表进行格式调整和美化，例如调整曲线的颜色、线条粗细、添加图例等。
通过这些操作，可以使路程速度曲线更加清晰、直观地呈现出来。
综上所述，Excel提供了强大的曲线图功能，可以帮助我们绘制并分析路程速度的曲线。
通过合理运用Excel的图表功能，我们可以更好地理解和展示数据，为相关研究和决策提供有力支持。
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。
excel累计曲线Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于各个领域，包括商业、科研、工程等。
其中，累计曲线是一种常用的数据分析工具，用于展示随时间变化的数据的累积情况。
本文将介绍如何使用Excel绘制累计曲线以及如何对其进行分析和解读。
一、绘制累计曲线1. 准备数据在Excel中，首先需要准备好待绘制累计曲线的数据。
假设我们要绘制某个产品每月销售量的累计曲线，数据如下：月份销售量1月 1002月 2003月 3004月 4005月 5002. 创建数据表在Excel中，将上述数据输入到一个新的工作表中，按照如下方式排列：月份销售量累计销售量1月 100 1002月 200 3003月 300 6004月 400 10005月 500 1500其中，“累计销售量”列的数据可以通过在第二行开始使用SUM函数进行计算得出。
选中第二行第三列（即第一个累计销售量值所在的单元格），输入“=SUM(B2:B2)”并按下回车键。
然后，将该公式拖动至剩余的单元格中，即可自动计算出累计销售量。
3. 绘制累计曲线接下来，我们可以使用Excel的图表功能绘制累计曲线。
选中数据表中的月份和累计销售量两列，点击Excel的“插入”选项卡，然后在图表区域选择“折线图”图标。
选择“累计曲线”图表类型，并点击“确定”按钮，即可生成累计曲线图。
二、分析和解读累计曲线通过观察和分析生成的累计曲线图，我们可以获得以下一些有用的信息。
1. 销售增长速度累计曲线的上升速度表示了销售量的增长速度。
如果曲线上升得很快，说明销售量的增长很迅速；反之则说明增长速度较慢。
通过观察曲线的陡峭程度，我们可以判断该产品销售的火爆程度以及市场反应。
2. 销售趋势累计曲线的整体趋势可以告诉我们销售情况的发展趋势。
如果曲线呈现逐渐上升的趋势，表明销售量在不断增加；如果曲线基本上是水平的，说明销售量保持稳定；而曲线下降的趋势则代表销售量下滑。
这些趋势信息对于企业的销售计划和决策具有重要参考价值。
简单的图表与统计分析在当今信息爆炸的时代，数据无处不在。
无论是企业的运营管理、科学研究的成果展示，还是我们日常生活中的各种决策，都离不开对数据的处理和分析。
而图表和统计分析作为直观展示和深入理解数据的重要工具，具有不可忽视的作用。
它们能够将复杂的数据转化为易于理解和解读的形式，帮助我们发现数据背后的规律、趋势和关系。
图表，简单来说，就是将数据以图形的形式展现出来。
常见的图表类型有柱状图、折线图、饼图、散点图等等。
每种图表都有其独特的适用场景和优势。
柱状图是一种非常直观的图表类型，它适合用于比较不同类别之间的数据差异。
比如说，我们想要比较不同品牌手机在一个月内的销量，就可以用柱状图清晰地展示出每个品牌的销售数量，从而一眼看出哪个品牌更受欢迎。
折线图则更侧重于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。
假设我们要观察某个股票在一段时间内的价格波动，折线图就能很好地反映出价格的起伏变化，帮助投资者判断其走势。
饼图主要用于展示各部分在总体中所占的比例关系。
比如在调查消费者对不同口味冰淇淋的喜爱程度时，用饼图可以清楚地看出每种口味所占的市场份额。
散点图则常用于研究两个变量之间的关系。
例如，分析学生的学习时间和考试成绩之间是否存在相关性，通过散点图能够初步判断两者的关联程度。
然而，仅仅绘制出图表还远远不够，要真正从数据中获取有价值的信息，还需要进行统计分析。
统计分析是运用数学和统计学的方法，对数据进行处理和解读的过程。
均值、中位数和众数是描述数据集中趋势的常用统计量。
均值就是所有数据的平均值，但它容易受到极端值的影响。
比如一个班级学生的考试成绩，若有几个学生得分特别高或特别低，就可能会拉高或拉低均值，使其不能很好地反映整体水平。
这时，中位数就派上用场了，它是将数据按大小顺序排列后位于中间位置的数值，能更稳健地反映数据的中心位置。
众数则是数据中出现次数最多的数值，能反映出最常见的情况。
方差和标准差则用于衡量数据的离散程度。
