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图表分析模版在进行图表分析之前，我们首先需要了解一些基本的概念和术语。
图表分析是一种用来揭示和分析数据趋势和关系的方法。
它通常使用图表或图形来可视化数据，并通过观察不同变量之间的关系来得出结论。
图表分析常用于业务、市场研究、经济学等领域，以帮助决策者更好地理解数据，并做出相应的决策。
在进行图表分析时，我们通常会使用几种常见的图表类型，如折线图、饼图、柱状图和散点图等。
每种图表类型都有其适用的场景和优势。
折线图常用于展示数据的变化趋势，特别适用于时间序列数据的分析。
饼图则常用于展示不同部分占整体的比例关系。
柱状图用于比较不同类别之间的数据差异。
散点图则用于展示两个变量之间的关系和趋势。
图表分析的过程通常包括以下几个步骤：首先，我们需要选择合适的图表类型来展示数据。
其次，我们需要收集和整理数据，并将其转化为图表形式。
接下来，我们需要对图表进行观察和分析，注意观察其中的趋势和关系。
最后，我们可以根据观察到的趋势和关系做出相应的结论，并提出进一步的问题和研究方向。
下面我们将通过一个具体的例子来详细介绍图表分析的过程。
假设我们正在研究某个公司的销售情况。
我们收集了过去一年的销售数据，并将其总结在以下折线图中：【插入折线图】从折线图中可以观察到，该公司的销售额在过去一年中呈现出明显的季节性变化。
销售额在第一季度达到峰值，随后在第二季度出现了下降，然后在第三季度有所回升，最后在第四季度再次下降。
这种季节性变化可能与该公司所经营的业务或市场环境有关。
为了更深入地分析销售情况，我们可以进一步将销售额按产品类别进行分类，并绘制成柱状图，如下所示：【插入柱状图】从柱状图中可以看出，该公司在不同产品类别上的销售额差异较大。
A类产品是销售额最高的类别，其次是B类和C类产品。
D类产品的销售额相对较低。
这些差异可能与不同产品的市场需求、竞争情况和定价策略有关。
除了产品类别，我们还可以将销售额按地区进行分类，并绘制成饼图，如下所示：【插入饼图】从饼图中可以观察到，该公司的销售额主要集中在三个地区，分别占总销售额的45%、30%和25%。
工作报告中常见的图表制作方法如今，随着社会的发展和科技的进步，工作报告已经成为了人们日常工作中不可或缺的一部分。
在工作报告中，图表的使用是非常常见的，因为它可以直观地展示数据和信息，帮助读者更好地理解和分析。
一、条形图条形图是一种常见的图表制作方法。
它通常用于比较不同组别的数据，并以长条的长度来表示数据的大小。
在制作条形图时，我们可以使用Excel等工具，在水平轴上标注不同的组别，在垂直轴上标注数据的大小，并用不同的颜色来区分不同的组别。
条形图的制作方法相对简单，而且直观清晰，适用于展示多组别比较的数据。
二、折线图折线图是一种用折线连接数据点的图表。
它可以清晰地展示数据的趋势和变化，适用于展示连续变量的数据。
在制作折线图时，我们可以选择合适的纵轴和横轴刻度，并在横轴上标注时间或其他连续变量，在纵轴上标注数据的大小。
通过连接数据点，我们可以看到数据的波动和趋势，帮助读者更好地了解数据的变化。
三、饼图饼图是一种常见的用于展示比例和占比关系的图表。
它通常以圆形的方式展示，圆中的各个扇形表示不同类别的数据占总体的比例。
在制作饼图时，我们可以使用Excel等工具，在各个扇形中标注数据的大小，并用不同的颜色来区分不同类别的数据。
饼图的制作方法简单直观，有助于展示各个类别数据的相对比例。
四、散点图散点图是一种用散点表示数据分布情况的图表。
它通常用于观察两个变量之间的关系，并帮助读者找出其中的规律和趋势。
在制作散点图时，我们可以在平面坐标系上标注两个变量的值，并在散点图上绘制相应的散点。
通过观察散点图，我们可以看到数据点的分布情况，判断两个变量之间是否存在相关关系。
五、雷达图雷达图是一种常见的多变量分析图表。
它以圆形的方式展示多个变量的相对大小，并通过各个变量的辐射线来连接数据点，形成一个多边形。
在制作雷达图时，我们可以在圆形轴上标注不同的变量，并在各个变量上标注对应的数据点。
通过观察雷达图，我们可以看到各个变量之间的差异和相对大小，有助于进行多变量的比较和分析。
技术图表的类型有哪些技术图表是指用图像的形式，将某些数据或信息以可视化的形式呈现出来，以便于人们更好地理解和分析。
它在科学、工程和商业等领域得到了广泛的应用。
有几种不同的技术图表可以使用，每种图表的选择取决于呈现的信息以及受众的需求。
下面将详细介绍几种常见的技术图表类型。
1. 折线图折线图是一种使用折线呈现数据趋势的图表。
它可以用来显示趋势数据，如股票价格、销售收入等，可以轻松地将数据可视化。
折线图还可以轻松地比较两个或多个变量的趋势。
在制定决策和预测趋势方面，折线图是个非常有用的工具。
2. 条形图条形图也称为柱状图，它以矩形表示数据，并对数据进行分类。
条形图通常用来比较多个数据的数量。
例如，某公司的营业收入，可以将不同月份的数据用不同的颜色或纹理来区分，以便清晰地表示出营收的波动情况。
3. 散点图散点图适用于展示两个变量之间的关系。
在散点图中，每个数据点表示两个变量之间的一个观察结果。
散点图可以帮助我们找到两个变量之间的关系或模式。
例如，在研究房屋价格和房屋面积之间的关系时，可以使用散点图，以便确定这两个变量之间的关系是否呈线性或曲线形。
4. 饼图饼图是一种标准的图表类型，可以用来表示各部分占总体的比例。
例如，如果要表示某公司最近一季度的销售数字，可以使用饼图，以显示每个销售分类的百分比。
饼图具有简单、可视化和易于理解的优点，在报告中经常使用。
5. 热力图热力图是一种用来显示数据密度的图表，通常将颜色映射到不同密度的数值上。
对于大量数据，热力图是一个非常有用的工具，可以显示数据的分布情况。
例如，可以用热力图来显示电影票房收入在不同国家或地区的分布情况。
6. 区域图区域图是一种使用可变颜色、纹理或阴影填充的区域来表达一些数据。
区域图可以用来表示数据的变化趋势，以及统计数据的分布情况。
例如，假设要比较某公司的两个部门之间的产出，可以使用区域图，可以更直观地明确差异和趋势。
总之，技术图表是用来呈现数据或信息的重要工具，我们可以选择不同种类的图表以便更好地表示出数据的趋势、分布和关系。
ERP设计图形目录图23.1 企业销售管理业务的第一层数据流图 (3)图23.2销售基础数据管理业务数据流图（第二层数据流） (4)图23.3销售计划管理业务数据流图（第二层数据流） (4)图23.4销售订单管理业务数据流图（第二层数据流） (5)图23.5销售收发货管理业务数据流图（第二层数据流） (5)图23.6销售服务管理业务数据流图（第二层数据流） (6)图23.7企业销售管理E—R关系图 (6)图23.8销售管理系统的功能模块图 (7)图24.1 企业采购管理数据流程图 (8)图24.2采购基础数据管理数据流程图(第二层数据流) (9)图24.3采购计划管理数据流程图(第二层数据流) (9)图24.4采购订单处理数据流程图(第二层数据流) (10)图24.5采购收货管理数据流程图(第二层数据流) (10)图24.6采购系统实体关系图 (11)图24.7采购系统模块图 (12)图25.1 企业库存管理第一层数据流图 (13)图25.2库存基础数据管理数据流图(第二层数据流) (14)图25.3库存处理数据流图(第二层数据流) (14)图25.4入库处理展开数据流图(第三层数据流) (15)图25.5出库处理展开数据流图(第三层数据流) (15)图25.6企业库存管理E—R关系图 (16)图25.7库存管理系统功能模块图 (17)图26.1 制造标准管理业务数据流图 (18)图26.2制造标准管理实体关系图 (18)图26.3制造标准管理功能模块图 (19)图27.1 计划管理业务数据流图 (20)图27.2主生产计划管理业务数据流图（第二层数据流程图） (20)图27.3物料需求计划管理业务数据流图第二层数据流程图） (21)图27.4能力需求计划管理业务数据流图第二层数据流程图） (21)图27.5计划管理实体关系 (22)图27.6计划管理功能模块图 (23)图28.1 企业车间管理第一层数据流图 (24)图28.2车间任务管理系统数据流程图 (24)图28.3生产工票管理数据流程图 (25)图28.4车间物料管理数据流程图 (25)图28.5车间完工管理数据流程图 (25)图28.6企业生产管理E—R关系图 (26)图28.7车间管理系统功能模块图 (27)图29.1 JIT生产管理数据流程图 (28)图29.2JIT计划管理数据流程图（第二层数据流程图） (28)图29.3JIT系统维护数据流程图（第二层数据流程图） (29)图29.4JIT生产管理数据流程图（第二层数据流程图） (29)图29.5JIT系统实体关系图 (30)图29.6JIT功能模块图 (30)30.1 质量管理数据流程图（简化） (31)图30.2质量管理基本数据维护数据流程图（第二层） (31)图30.3质量管理质量标准数据流程图（第二层） (32)图30.4质量管理质量检验数据流程图（第二层） (32)图30.5质量管理系统的实体关系 (32)图30.6质量管理功能模块图 (33)图31.1 企业财务管理业务数据流图（简化） (34)图31.2财务管理系统的功能模块图 (35)图32.1 人力资源管理数据流程图 (36)图32.2人事管理数据流程图（第二层） (36)图32.3人力资源计划管理数据流程图（第二层） (37)图32.4招聘管理数据流程图（第二层） (37)图32.5培训管理数据流程图（第二层） (37)图32.6人力资源测评数据流程图（第二层） (38)图32.7人力资源管理的实体关系 (38)图32.8人力资源管理功能模块图 (39)图33.1设备与仪器管理业务数据流程图 (40)图33.2设备与仪器基本资料管理数据流程图(第二层,可继续展开) (40)图33.3设备与仪器业务管理数据流程图（第二层数据流） (41)图33.4设备管理实体关系图 (41)图33.5设备管理功能模块图 (42)图23.1 企业销售管理业务的第一层数据流图图23.2 销售基础数据管理业务数据流图（第二层数据流）图23.3 销售计划管理业务数据流图（第二层数据流）图23.4 销售订单管理业务数据流图（第二层数据流）图23.5 销售收发货管理业务数据流图（第二层数据流）图23.6 销售服务管理业务数据流图（第二层数据流）图23.7 企业销售管理E—R关系图图23.8 销售管理系统的功能模块图图24.1 企业采购管理数据流程图图24.2 采购基础数据管理数据流程图(第二层数据流)图24.3 采购计划管理数据流程图(第二层数据流)图24.4 采购订单处理数据流程图(第二层数据流)图24.5 采购收货管理数据流程图(第二层数据流)图24.6 采购系统实体关系图图24.7 采购系统模块图图25.1 企业库存管理第一层数据流图数据输入图25.2 库存基础数据管理数据流图(第二层数据流)图25.4 入库处理展开数据流图(第三层数据流)图25.5 出库处理展开数据流图(第三层数据流)图25.6 企业库存管理E—R关系图图25.7 库存管理系统功能模块图图26.1 制造标准管理业务数据流图图26.2 制造标准管理实体关系图图26.3 制造标准管理功能模块图图27.1 计划管理业务数据流图图27.2 主生产计划管理业务数据流图（第二层数据流程图）图27.3 物料需求计划管理业务数据流图第二层数据流程图）图27.4 能力需求计划管理业务数据流图第二层数据流程图）图27.5 计划管理实体关系图27.6 计划管理功能模块图图28.1 企业车间管理第一层数据流图图28.3 生产工票管理数据流程图图28.5 车间完工管理数据流程图图28.6 企业生产管理E—R关系图图28.7 车间管理系统功能模块图图29.1 JIT生产管理数据流程图图29.2 JIT计划管理数据流程图（第二层数据流程图）图29.3 JIT系统维护数据流程图（第二层数据流程图）图29.4 JIT生产管理数据流程图（第二层数据流程图）图29.5 JIT系统实体关系图图29.6 JIT功能模块图30.1 质量管理数据流程图（简化）图30.2 质量管理基本数据维护数据流程图（第二层）图30.3 质量管理质量标准数据流程图（第二层）图30.4 质量管理质量检验数据流程图（第二层）图30.5 质量管理系统的实体关系图30.6 质量管理功能模块图图31.1 企业财务管理业务数据流图（简化）图31.2 财务管理系统的功能模块图图32.1 人力资源管理数据流程图图32.2 人事管理数据流程图（第二层）图32.3 人力资源计划管理数据流程图（第二层）图32.4 招聘管理数据流程图（第二层）图32.6 人力资源测评数据流程图（第二层）图32.7 人力资源管理的实体关系图32.8 人力资源管理功能模块图图33.1设备与仪器管理业务数据流程图图33.2设备与仪器基本资料管理数据流程图(第二层, 可继续展开)图33.3设备与仪器业务管理数据流程图（第二层数据流）图33.4 设备管理实体关系图图33.5 设备管理功能模块图。
整理了4大类22种图表，不用担心用错统计图表，分析不出东西了根据数据之间的关系，统计图表可被分为分成四个大类，你可根据自己的目的（即你想表达什么）来选择适合的图表，最后达到“一图胜千言”的效果。
•比较类：柱形图、对比柱形图、分组柱形图、堆积柱形图、分区折线图、雷达图、词云、聚合气泡图、玫瑰图•占比类：饼图、矩形块图、百分比堆积柱形图、多层饼图、仪表盘•趋势关联类：折线图、范围面积图、面积图、瀑布图•分布类：散点图、地图、热力区域图、漏斗图为了方便大家记住，我把每类的图表及优势场景，制作成了思维导图，大家可收藏以备不时之需思维导图可能会看不清，因此完整版的图表分类我会在底下再次说明，图表制作工具均为：FineBI评论并私信回复「BI」即可获取工具体验地址一、比较类1、对比柱形图简介：使用正向和反向的柱子显示类别之间的数值比较特点：用于展示包含相反含义的数据的对比，若不是相反含义的建议使用分组柱形图。
场景举例：美国大选选举「民主党democrat」与「共和党republican」在各州获得的票数对比。
2、分组柱形图简介：分组柱状图经常用于相同分组下，不同类数据的比较。
用柱子高度显示数值比较，用颜色来区分不同类的数据。
特点：相同分组下，数据的类别不能过多。
场景举例：对2018年第一季度每月饮料、日用品、零食的销售额作对比3、堆积柱形图简介：可以对分组总量进行对比，也可以查看每个分组包含的每个小分类的大小及占比，非常适合处理部分与整体的关系。
特点：适合展示总量大小，但不适合对不同分组下同个类别进行对比。
场景举例：对比周一至周日的访问量，并显示出每天用户从哪些渠道访问的数目和大致占比4、分区折线图简介：分区折线图能将多个指标分隔开，反映事物随时间变化的趋势特点：适合对比趋势，避免多个折线图交叉在一起。
场景举例：对比两个城市同一段时间的风速走势5、雷达图简介：雷达图又被叫做蜘蛛网图，它的每个变量都有一个从中心向外发射的轴线，所有的轴之间的夹角相等，同时每个轴有相同的刻度。
