多分类百分比图表

对数图可以直观反映时间序列的环比变化趋势
可以在Office图表类型中选择自定义类型中的“对数图” ，也可通过将一般折线图纵轴“坐标轴格式” 中的“刻度” 设为“对数刻度”来绘制对数图。
例：某公司总成本和劳动成本的增长
该公司总成本和劳动成本每年增加相同的数量 ，因而用绝对数据作图时两条线是平行的，不小心 可能会得出劳动成本占总成本固定比例的误解。实 际上第1年占40%，第6年占60%。使用对数图就可以 清晰反映劳动成本有更高的增长率。
“平滑线”复选框，就将折线图转换为曲线图。
⑵经济管理中几种常见的频数分布曲线
①正态分布曲线 ——这是客观事物数量特征上表现得最为普遍的一
类频数分布曲线。 如人的身高、体重、智商，钢的含碳量、抗拉强度
，某种农作物的产量等等。
正态分布曲线
②偏态曲线
——按其长尾拖向哪一方又可分为右偏(正偏)和 左偏(负偏)两类。
1.频数分布表
频数分布表列出了一系列分类数据的频率、总数 或百分比，可以看出不同类别数据间的区别。
表2-1 1 000美元用途的频数分布表
用钱做什么 购买奢侈品、旅游或礼物 向慈善机构捐款 还贷 储蓄 购买必需品 其他
百分比/% 20 2 24 31 16 7
2.条形图
3.圆饼图
4.帕累托图
L = [ 10 × log 10 n ] 茎叶图类似于横置的直方图，但又有区别
直方图可大体上看出一组数据的分布状况，但没有给出 具体的数值 茎叶图既能给出数据的分布状况，又能给出每一个原始 数值，保留了原始数据的信息
未分组数据—茎叶图（茎叶图的制作）
树茎 树叶
数据个数
10 788
3
11 022347778889

案例三
不同治疗方案对患者生存 率的影响。通过饼图展示 各治疗方案的生存率，比 较方案优劣。
前沿动态和未来发展趋势
数据可视化技术的创新应用
01
如交互式图表、动态图表等，提高数据呈现效果和用
户体验。
大数据在医学领域的应用
02 利用大数据技术分析海量医学数据，挖掘潜在规律和
关联，为医学研究和实践提供支持。
相关系数计算
用于量化两个变量之间的线性关系强度和方向。常见的相关系数包括皮尔逊相关 系数、斯皮尔曼相关系数和肯德尔相关系数等。通过计算相关系数，可以对两个 变量之间的关系进行定量分析和假设检验。
03 推断性统计图表
假设检验原理及流程
假设检验的基本原理
通过设定原假设和备择假设，根据样 本数据对原假设进行检验，判断其是 否成立。
临床意义
AUC值越大，说明待评价试验的诊断价值越高。同时，AUC值还可以用来比较不同诊断性试验的诊断价值，以及 在同一诊断性试验中比较不同临界值的诊断价值。此外，AUC值还可以用来估计诊断性试验的阳性似然比和阴性 似然比等参数，为临床决策提供更多的信息。
05 生存分析与寿命 表制作
生存分析基本概念
计算灵敏度和特异度
根据金标准和待评价试验的结果，计算出不同临界值下的 灵敏度和特异度。
绘制ROC曲线
以特异度为横坐标，灵敏度为纵坐标，将不同临界值下的 灵敏度和特异度描绘在坐标图上，连接各点即得ROC曲线 。
AUC值计算和临床意义
AUC值计算
通过计算ROC曲线下的面积得到AUC值，其取值范围在0.5~1之间。当AUC=0.5时，说明待评价试验完全无效； 当AUC=1时，说明待评价试验具有完美的诊断价值。
人工智能在统计图表分析中的应用

05
实际应用案例分析
案例一：某公司销售数据展示
总结词
直观展示销售占比
详细描述
通过扇形统计图，将某公司各产品线的销售数据以直观的图形方式呈现，便于管 理层了解各产品线的销售占比，从而进行针对性的市场策略调整。
案例二：某城市人口分布情况展示
总结词
展示人口结构特点
详细描述
使用扇形统计图，将某城市各区域的人口分布情况展示出来，帮助政府和规划部门了解城市人口结构特点，为城 市规划和资源配置提供数据支持。
中等数据量
适合使用柱状图、折线图等。
大数据量
适合使用散点图、气泡图等，或者使用数据透视 表等。
THANKS
感谢观看
特点
易于表示出各类别的百分比关系 ，能够清楚地反映整体与部分的 关系。
扇形统计图的作用
展示各类别之间的比 例关系。
帮助决策者做出决策 ，了解各类别的占比 情况。
对比不同类别的数据 ，便于比较大小。
扇形统计图的历史与发展
历史
扇形统计图最早可以追溯到19世纪的欧洲，但直到20世纪才开始被广泛使用。
发展
04
扇形统计图的优缺点
优点
直观易懂
扇形统计图以扇形面积表示部分 在总体中所占的百分比，非常直 观地展示了各类数据的大小和比
例关系，便于理解。
对比性强
通过不同颜色的扇形区分不同类 别的数据，使得各类数据之间的 对比非常明显，便于发现数据的
差异。
易于比较比例关系
扇形统计图特别适合展示各类数 据之间的比例关系，通过观察扇 形的面积或角度，可以直观地比
将整理好的数据输入到软件中，软件 会自动生成对应的扇形图。
设置图表类型
在软件中选择“图表”功能，然后选 择“扇形图”类型。

序列数据。
并排条形图比较效果展示
并排条形图的定义
并排条形图是将两个或多个条形图并排放置，以便比较不 同类别数据之间的差异。
并排条形图的优点
能够直观地比较不同类别数据的大小和差异，便于分析和 决策。
并排条形图的缺点
当类别过多时，并排条形图可能会显得拥挤和难以阅读。
堆叠条形图及其变体应用
堆叠条形图的定义
中心空白
环形图与饼图的主要区别在于中心有一个空白区域，这使得环形图 可以在中心区域展示额外的信息，如标题、数据标签或占比等。
色彩与标签
使用对比鲜明的色彩来区分不同的数据类别，同时添加数据标签和 百分比，使图表更加易于理解。
排序与强调
可以按照数据的大小对扇形进行排序，并通过调整扇形的颜色或添加 动画效果来强调特定的数据类别。
《数据分析常用的 20种图表》
目录
• 图表概述与数据分析重要性 • 柱形图系列 • 折线图与面积图系列 • 饼图与环形图系列 • 散点图与气泡图系列 • 条形图系列 • 其他常用图表类型介绍 • 图表组合与交互设计策略
01
CATALOGUE
图表概述与数据分析重要性
图表定义及作用
图表定义
图表是一种将数据可视化表示的工 具，通过图形、线条、颜色等元素 展示数据的分布、趋势和关系。
3
数据可读性 热力图的图形呈现方式使得数据易于理解和解读， 同时可以通过颜色的变化来呈现数据的动态变化。
地图在地理空间数据可视化中应用
地理空间数据可视化 地图适用于地理空间数据的可视化，可以直观地呈现数据 在地理空间上的分布情况。
数据比较 通过地图可以方便地比较不同地区之间的差异，以及数据 在地理空间上的变化趋势。
多层饼图和复合饼图展示技巧

2021/3/25
表3-4 不同类型的饮料和顾客性别的频数分布表
也称为列联表或交叉表
2021/3/25
SPSS生成频数分布表
第一步：选择【Analyze】 【Descriptive Statistics-Frequencies】 进入主题对话框
第二步：将“饮料类型”或“顾客性别” 选入【Variable】；选中【Display Frequencies tables】。
2021/3/25
数据的整理与显示
（基本问题）
1. 要弄清所面对的数据类型，因为不同类型的 数据，所采取的处理方式和方法是不同的
2. 对定类数据和定序数据主要是做分类整理 3. 对定距数据和定比数据则主要是做分组整理 4. 适合于低层次数据的整理和显示方法也适合
于高层次的数据；但适合于高层次数据的整 理和显示方法并不适合于低层次的数据
第三章 数据的图表展示
3.1 数据的预处理 3.2 用图表展示定型数据 3.3 用图表展示定量数据 3.4 合理使用图表
2021/3/25
不同原因引起的寿命损失
原因
寿命减少天 数
未结婚（男性） 3 500
惯用左手
3 285
吸香烟（男性） 2 250
未结婚（女性） 1 600
30%超重
1 300
20%超重
第二步：选中数据清单中的任意单元格，并选择【数据】 菜单中的【数据透视表和数据透视图】，弹出对话框如图3-7 所示。然后根据需要选择“数据源类型”和“报表类型”。这里我 们选用【Microsoft Office Excel数据列表或数据库】和【数据 透视表】 ，单击下一步，探出对框如图3-8所示 图 3-7
700
600

①利用 Excel 的 FREQUENCY 函数 语法规则： 格式：FREQUENCY(<数据区域>,<接收区间>)
接收区间——各组上限值组成的一列区域 功能：返回各组的频数。
②使用【工具】→“数据分析”→“直方图”功 能
其它数值数据统计图
统计图可以形象、直观、生动、简洁地显示数 据的特征。 常用的统计图有以下几种： 1.折线图 ——通常用来描述时间序列数据，用以表示某 些指标的变化趋势。 制作折线图时应正确选择坐标轴轴的刻度。对 同样的统计资料，延伸或压缩某一坐标轴可能 传达不同的甚至是误导的印象。
0—9 10—19 20—29 30—39 40—49 50—59 60—69 70—79 80—89 90以上
未分组数据的茎叶图
• 用于显示未分组的原始数据的分布
• 由“茎”和“叶”两部分构成，其图形是由数字 组成的
• 以该组数据的高位数值作树茎，低位数字作树叶 • 对于n(20≤n≤300)个数据，茎叶图最大行数不超
标签下选“平滑线”复选框，就将折线图转换 为曲线图。
⑵经济管理中几种常见的频数分布曲线
①正态分布曲线 ——这是客观事物数量特征上表现得最为普遍的
一类频数分布曲线。 如人的身高、体重、智商，钢的含碳量、抗拉强
度，某种农作物的产量等等。
正态分布曲线
②偏态曲线
——按其长尾拖向哪一方又可分为右偏(正偏)和 左偏(负偏)两类。
排序是把数据从小到大(或从大到小)进行排列。 (2) 茎叶图
茎叶图就是将数据分成几组(称为茎)，每组中数 据的值(称为叶)放置在每行的右边。结果可以显示出数 据是如何分布的，以及数据中心在哪里。
为了制作茎叶图，可以将整数作为茎，把小数(叶) 化整。例如，数值5.40，它的茎(行)是5，叶是4；数值 4.30，它的茎(行)是4，叶是3。也可以将数据的十位数 作为茎，个位数作为叶。

返回
你的数据是如何组织起来的？
1.分成两不相关组的一个连续数值型变量 2.具有相关关系的两连续数值型变量
返回
你想要进行何种独立的样本检 验？
步骤：1.首先检测变量是否服从正态分布，方法 为通过Graphs-Interactive-Histogram(直方图) 进行观察 2.如果变量服从正态分布，那么应用独立样本T 检验进行两样本均数的比较：AnalyzeCompare Means-Independent Samples T Test 3.如果变量不服从正态分布，那么应用非参数双 独立样本检验进行两独立样本所在总体分布是 否相同的检验：Analyze-Nonparametric Tests2 Independent Samples
统计学基础知识培训
2007年5月
根据测量尺度数据的分类
姓名 甲 乙 丙 丁 戊 戌 1999年某公司员工情况明细表 性别 级别 年龄 绩效分数 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 2 21 25 26 27 25 31 8.6 7.8 9.2 7.9 8.9 8.4 月均收入 2479 2345 2547 2689 2776 3124
比率是各不同类别数值之间的比值返回分类变量的图形及图表显示员工级别频数百分员工领班主管经理助理7515751582750090009800100合计100100analyzedescriptivestatisticsfrequencies各级别员工人数表1020304050607080员工领班主管经理助理频数返回两分类变量数据的图表及图形显示员工级别4950岁合计员工领班主管经理助理477515合计562812100analyzedescriptivestatisticscrosstabs1020304050频数员工级别年龄段各级别各年龄段频数返回比率值的计算及显示analyzereportscasesummaries员工级别3040岁在本级别中的比合计员工领班主管经理助理4789338050507515合计56281284100返回如何整理连续数值型数据

03
用于展示两个变量之间的关系和分布。
常用20种图表简介
1 2
饼图（Pie Chart）
用于展示分类数据的占比情况。
直方图（Histogram）
用于展示连续变量的分布情况。
3
箱线图（Box Plot）
用于展示一组数据的分布情况，包括中位数、四 分位数和异常值。
常用20种图表简介
热力图（Heat Map）
相关系数热力图
• 相关系数热力图：用于展示多个变量之间的相关系数，通过颜色的深浅来表示相关系数的值，可以直观地观察出哪些变量 之间存在较强的相关性。
对应分析图
• 对应分析图：用于展示两个分类变量之间的关系，通过将分 类变量的各个类别映射到二维平面上，可以观察出类别之间 的相似性和差异性。
06
序列类图表
柱状图是以垂直的柱形来展示数 据，而条形图则是以水平的条形
来展示数据。
在使用柱状图和条形图时，需要 注意选择合适的柱形或条形宽度 和颜色，以便更好地展示数据的
差异和比较。
瀑布图
瀑布图是一种特殊的柱状图，主 要用于展示数据从一个初始值到
最终值的变化过程。
瀑布图的优点在于可以直观地展 示数据的增减变化和累计效果， 适用于财务分析、销售分析等场
和分析。
漏斗图
流程分析
漏斗图主要用于分析具有流程性质的数据，如用户转化路径、销 售流程等，可以直观地展示各个环节的转化率和流失情况。
环节对比
通过对比不同环节的转化率，可以找出流程中的瓶颈和问题所在， 为优化流程提供数据支持。
可定制化
漏斗图通常支持定制化设置，如调整环节顺序、设置颜色、添加标 签等，以满足不同场景下的分析需求。
小提琴图

坐标轴的刻度与单位
刻度
用于标定坐标轴上的数值间隔，帮助读者更好地理解数据的大小和比例。
单位
表示坐标轴上数值的单位，如“元”、“%”等，有助于数据的解释和比较。
03
柱图的常见类型
单系列柱图
总结词
展示单个数据系列的柱状图。
详细描述
单系列柱图主要用于展示单一数据系列的对比关系，通常用于比较不同类别的数据。在单系列柱图中，每个柱子 代表一个数据点，高度代表该数据点的数值。
多系列柱图
总结词
展示多个数据系列的柱状图。
详细描述
多系列柱图用于展示多个数据系列的对比关系，通常用于比较不同类别或不同时间点的数据。在多系 列柱图中，每个系列由一组柱子组成，高度代表该系列中每个数据点的数值。
堆积柱图
总结词
展示各数据系列在总量中的占比关系。
详细描述
堆积柱图用于展示各数据系列在总量 中的占比关系，通常用于表示总量与 各部分之间的关系。在堆积柱图中， 每个柱子的高度代表该系列在总量中 的占比。
寻找数据趋势
总结词
寻找数据趋势是柱图解析的关键步骤，它可 以帮助我们了解数据随时间或其他因素的变 化情况。
详细描述
在对比数据差异的基础上，我们需要进一步 观察数据的变化趋势。通过观察柱状的高度 变化，我们可以了解数据随时间或其他因素 的变化情况，进而分析出数据的长期趋势或
周期性变化规律。
解读异常值
04
柱图的解析技巧
识别数据系列
总结词
识别数据系列是柱图解析的基础，它指的是将数据按照一定的分类标准进行分组，并分 别用柱状表示。
详细描述
在柱图中，每个柱子代表一个数据系列，通常由横坐标上的分类标签和纵坐标上的数值 组成。在解析柱图时，首先要明确每个柱子的数据系列，以便对数据进行准确的对比和