漏斗图分析法

数据可视化的图表类型简介

数据可视化的图表类型简介数据可视化有很多既定的图表类型，下面我们分别来谈谈这些图表类型，他们的适用场景，以及使用的优势和劣势。 1.柱状图适用场景：它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。 2.折线图

适用场景: 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。它还适合多个二维数据集的比较。优势：容易反应出数据变化的趋势。 3.饼图

适用场景：适用简单的占比图，在不要求数据精细的情况下可以适用。劣势：饼图是一种应该避免使用的图表，因为肉眼对面积大小不敏感。 4.漏斗图

适用场景：漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析，通过漏斗各环节业务数据的比较，能够直观地发现和说明问题所在。优势:能够直观地发现和说明问题所在。在网站分析中，通常用于转化率比较，它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率。劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。 5.地图适用场景：适用于有空间位置的数据集。优劣势：特殊状况下使用。 6.雷达图

适用场景：雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序。但是，它有一个局限，就是数据点最多6个，否则无法辨别，因此适用场合有限。劣势：需要注意的时候，用户不熟悉雷达图，解读有困难。使用时尽量加上说明，减轻解读负担。【编辑推荐】数据可视化：一张图胜过一千句话揭秘数据中心可视化管理：让IT可视可视化效果解读：将数据转成图形图像显示数据可视化的五条核心原则数据可视化使用小贴士

图说meta十四：漏斗图暨Stata软件使用方法简介

图说meta十四：漏斗图暨Stata软件使用方法简介图说meta十四：漏斗图暨Stata软件使用方法简介2017-05-06 科研创新服务平台弗雷赛斯弗雷赛斯微信号freescience 功能介绍Freescience由浙江大学医学院几个硕博士发起创建，旨在最广泛分享有价值的科研技能和知识；FreeScience的宗旨：“科学自由分享、人人平等，共求真理”。>>>> 漏斗图最常见的识别发表性偏倚的方法就是漏斗图法, 以样本含量(或效应量标准误的倒数)与效应量(或效应量对数)作的散点图, 效应量可以为 RR ,OR ,RD 和死亡比或者其对数值等。漏斗图所基于的假设是效应量估计值的精度随着样本量的增加而增加, 其宽度随精度的增加而逐渐变窄, 最后趋近于点状, 其形状类似一个对称倒置的漏斗,故称为漏斗图。即样本量小的研究, 数量多、精度低, 分布在漏斗图的底部呈左右对称排列;样本量大的研究, 精度高, 分布在漏斗图的顶部, 且向中间集中。利用漏斗图可以直接观察原始研究的效应量估计值是否与其样本含量有关。但当存在发表性偏倚时, 则表现为漏斗图出现不对称, 则呈偏态分布。绘制漏斗图, 需要纳入较多的研究个数，原则上需纳入9篇研究以上才能进行。>>>> 漏斗图的制作流程Step1：Stata软件下载与安装Stata软件为收费软件，目前该软件已更新至14.0,我们公众号本着“自由分享，

人人平等，共求真理”的宗旨，为大家免费准备了Stata12.0版本，公众号后台回复stata即可获取（积极宣传公众号，推动20人关注公众号者微信添加1606093959可获取 stata14.0版本） Step2：Meta面板加载创建profile.do文件1.点击菜单栏Help→Search→Search all （Keywords: meta_dialog） 2.选择加载包进行安装（click here to install)3.输入命令help meta_dialog 4.复制代码5.点击菜单栏Window→Do.file Editor→ New Do.file Editor，粘贴代码6.点击保存，选择存储至stata安装位置，命名为profile重新打开Users次级菜单出现Meta-AnalysisStep3：整理纳入文献格式需要注意的是，Stata软件中数据分析格式与RevMan数据格式是不一致的，RevMan中二分类变量表示为研究事件发生数与样本量，而Stata软件中为试验组发生事件数与试验组未发生事件数，在整理数据时需表示为如下格式，示例： Step4：数据输入1.点击菜单栏Data Editor(Edit)2.输入数据或复制粘贴数据。.复制粘贴整理格式后的数据，选择将第一行变为变量名称 Step5：制作漏斗图1.进行二分类变量meta分析，计算效应量OR（具体方法参见：）2.计算logOR:gen log_ES=log( _ES);重命名log_ES:rename log_ES logOR（图形显示需要，

合理的数据可视化表现方式说明

合理的合理的数据数据数据可视化可视化可视化表现方式表现方式一、数据的特性数据可视化，先要理解数据，再去掌握可视化的方法，这样才能实现高效的数据可视化，下面是常见的数据类型，在设计时，你可能会遇到以下集中数据类型： ? 量性：数据是可以计量的，所有的值都是数字 ? 离散型：数字类数据可能在有限范围内取值。例如：办公室内员工的数目 ? 持续性：数据可以测量，且在有限范围内，例如：年度降水量 ? 范围性：数据可以根据编组和分类而分类，例如：产量销售量可视化的意义是帮助人更好的分析数据，也就是说他是一种高效的手段，并不是数据分析的必要条件;如果我们采用了可视化方案，意味着机器并不能精确的分析。当然，也要明确可视化不能直接带来结果，它需要人来介入来分析结论。在大数据时代，可视化图表工具不可能“单独作战”，而我们都知道大数据的价值在于数据挖掘，一般数据可视化都是和数据分析功能组合，数据分析又需要数据接入整合、数据处理、ETL 等数据功能，发展成为一站式的大数据分析平台。二、如何让可视化合理视化图表分为以下几类：每个可视化图表的类型以一个合理图表的呈现的形式来举例说明。 (一) 比较类比较类显示值与值之间的不同和相似之处。使用图形的长度、宽度、位置、面积、角度和颜色来比较数值的大小，通常用于展示不同分类间的数值对比，不同时间点的数据对比。柱形图柱状图有别于直方图，柱状图无法显示数据在一个区间内的连续变化趋势。柱状图描述的是分类数据，回答的是每一个分类中“有多少?”这个问题。需要注意的是，当柱状图显示的分类很多时会导致分类名层叠等显示问题。

1.适合的数据：一个分类数据字段、一个连续数据字段 2.功能：对比分类数据的数值大小 3.数据与图形的映射：分类数据字段映射到横轴的位置 4.连续数据字段映射到矩形的高度 5.分类数据也可以设置颜色增强分类的区分度 6.适合的数据条数：不超过12 条数据 (二)分布类分布类显示频率，数据分散在一个区间或分组。使用图形的位置、大小、颜色的渐变程度来表现数据的分布，通常用于展示连续数据上数值的分布情况。散点图散点图也叫X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定。通过观察散点图上数据点的分布情况，我们可以推断出变量间的相关性。如果变量之间不存在相互关系，那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，那么大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。数据的相关关系主要分为：正相关(两个变量值同时增长)、负相关(一个变量值增加另一个变量值下降)、不相关、线性相关、指数相关等，表现在散点图上的大致分布如下图所示。那些离点集群较远的点我们称为离群点或者异常点。

诊断性meta分析手把教你做临床 Meta 分析——诊断试验性 Meta-Disc 分析

导读：诊断性meta分析,手把教你做临床 Meta 分析——诊断试验性 Meta-Disc stata诊断性试验meta 手把教你做临床 Meta 分析——诊断试验性 Meta-Disc 分析临床治疗的基础首先是需要准确的诊断，准确诊断性 Meta 分析是 Meta 分析的一个重要部分，本次想向大家推荐的是一款专用于诊断性试验的免费 Meta 分析软件，临床医学、临床检验、临床病理、临床科研人员、临床康复科及临床影像科等工作人员可用它写上一篇高大上的诊断准确性试验的 Meta 分析文章。安装软件 Meta-DiSc 是一个免费的下载软件，登录，下载安装软件，目前最新版本是版。运行软件在试行此软件之前，必须明确和熟悉准确诊断性 Meta 分析里结果计算的经典四格表（可能不会在您所纳入的文献中出现，需要研究人自己总结并准确的填写在四格表内，不易混淆而且方便分析）。 TP：True positive 表示真阳性的结果，用数字表示； FP：False positive 表示假阳性的结果，用数字表示； FN：False negative 表示假阴性的结果，用数字表示； TN：True negative 表示真阴性的结果，用数字表示。 1打开软件，可以看到如下界面 Author：第一作者名 + 文章年限，如 Rachow 2013； StudyID：纳入文献的排序编号，亦可以按照自己理想的排名排序； 2数据的输入有三种方法可以输入，我们掌握其中两种就足够运用，一种是当纳入的文献较多的时候，可以按照软件中表格的形式对应写在 Excel 表上，点击复制 Ctrl+c，并点击黏贴 Ctrl+v，便可以 copy 至软件中的表格内；另一种当纳入的文献数量较少时，则可以直接用手动输入到 Meta-disc 数据表内，如下图。

详解数据分析的六个步骤(分析法解释)

数据分析的步骤是有很多的，这是大家都知道的事情，但是大家知道不知道数据分析的方法都有哪些呢？在前面我们提到了不少，比如对比分析法、分组分析法、结构分析法、平均分析法、交叉分析法、综合评价分析法、杜邦分析法、漏斗图分析法、矩阵分析法等，我们在这篇文章中给大家解释一下这些方法，希望能够给大家带来帮助。首先说说综合评价分析法，这种方法有三点，第一就是评价过程是通过一些特殊方法将多个指标的评价同时完成。第二就是在综合评价过程中，一般要根据指标的重要性进行加权处理。第三就是评价结果不再是具有具体含义的统计指标，而以指数或分值表示参评单位综合状况的排序适用于：分析复杂的对象，拥有多个指标。然后就是杜邦分析法。这种方法主要是利用各主要财务指标之间的内在联系，对企业财务状况及经济效益进行综合分析评价。接着就是对比分析法。这种方法分为静态比较也叫横比是指在同一时间下比较。动态比较也叫纵比是指在同一条件下的不同时期进行比较。适用于：不同时期比、与目标比、同级部门单位地区比、行业内比、活动效果比等

分组分析法是一种常见的方法。需要确定组距和组数。适用于总体的内部分析、根据分析对象的特征，按照一定的指标，把对象划分为不同的部门和类型进行研究，以揭示内在联系和规律。对于结构分析法也是一种不错的方法，是指被分析的总体内的各部分与总体间进行对比的分析方法。一般来说在总体内占有的比例越大，说明对总体的影响也就越大。平均分析法是最常用的数据分析的方法，这种方法是利用平均指数对比同类现象在不同地区，行业单位等之间的差距。利用评价指数对比某些现象在不同历史时期的变化。交叉分析法是通常用于分析两个变量之间的关系。这种方法都是比较常用的。而漏斗图分析法适用于业务流程比较规范，周期较长，各流程环节涉及复杂业务过程较多，其实在分析用户的流失率、购买率转化率等都可以使用这种方法。矩阵分析法功能非常强大，经常用在企业经营分析，市场研究，产品功能优先级排序等。在这里我们需要注意分析方法论和数据分析的关系，分析方法论是从宏观的方向指导数据分析，而数据分析则是从微观的角度指导我们怎样来分析数据。由此可见数据分析的方法是有很多的，大家在进行数据分析工作的时候一定要注意好注意好数据分析方法的使用，这样才能够做出最好的最准确的数据分析结果，如果大家喜欢我们的文章，那么快快关注我们的内容吧。

详解数据分析的六个步骤

大家在进行数据分析的时候是有一定的步骤的，但是很多人不知道数据分析的每一个步骤需要做什么？数据分析每一个步骤需要注意什么细节？做好数据分析的时候一定要根据六个步骤来进行，这样才能够时刻保持思路清晰，从而目的明确。下面就由小编为大家讲讲数据分析的六个步骤。在做数据分析之前，我们需要知道我们分析数据的目的是什么。也就是说，数据分析的第一步骤就是要明确数据分析的目的以及它的作用是什么？能够为我们解决什么问题？知道了这些是我们做好数据分析的前提，一般数据分析有以下三个作用：第一就是对现状的分析和对比。我们通过对比过去发生的事情去了解现在所处的情况。第二就是原因分析。我们通过对一现象产生的原因进行分析。通常分析原因的起因和影响原因的要素。第三就是预测分析，我们通过数据去看到将来要发生的事情。这种操作的具体内容就是通常是对过去发生的情况作出总结找出规律，来预测未来在相同的情况下可能会发生的事情。做好了这些工作以后，我们开始数据分析的第二个步骤，第二个步骤就是需要明确我们分析的思路，这些就需要我们使用一些数据分析的方法了，常用的数据分析方法有很多，比如PEST分析法、5W2H分析法、逻辑树分析法、4P营销理论、用户行为分析等，我们在后续的文章中给大家详细的解释一下这些分析法。在进行分析的时候一定要注意好使用什么数据分析的方法。

确定了分析的目标，理清了分析的思路之后，第三步：需要做的确定数据来源，数据来源有以下四种方式：公开出版物、互联网、市场调查、数据库。下面进行第四步的内容，就是我们需要对数据处理。这就是第四个步骤，我们在这个步骤中需要做到数据加工和数据清洗。数据加工的方法有很多，比如数据抽取、数据计算、数据分组、数据转换。做好上述的内容，我们进行最后一个环节，那就是数据分析，对数据的具体分析的方法有很多，适用的对象也各不相同，常用的数据分析方法有对比分析法、分组分析法、结构分析法、平均分析法、交叉分析法、综合评价分析法、杜邦分析法、漏斗图分析法、矩阵分析法。我们在下一篇文章中详细解释一下这些分析方法。最后一个步骤就是数据展现了，我们在做数据展现的时候需要考虑下面3个要素，这三个步骤就是数据之间的关系，数据所需的内容、选择合适的图表。通过上面的内容我们不难发现数据分析的内容是很多的，但是大家在进行数据分析的时候一定要做好数据分析的细节工作，希望这篇文章能够给大家带来帮助，只有做好这些步骤，才能够做好数据分析的工作。