大数据分析报告中常用地10种图表及制作过程
大数据分析报告与可视化

数据分析与可视化1.什么是数据分析?数据分析是基于商业目的,有目的的进行收集、整理、加工和分析数据,提炼有价信息的一个过程。
其过程概括起来主要包括:明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。
1、明确分析目的与框架一个分析项目,你的数据对象是谁?商业目的是什么?要解决什么业务问题?数据分析师对这些都要了然于心。
基于商业的理解,整理分析框架和分析思路。
例如,减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。
不同的项目对数据的要求,使用的分析手段也是不一样的。
2、数据收集数据收集是按照确定的数据分析和框架内容,有目的的收集、整合相关数据的一个过程,它是数据分析的一个基础。
3、数据处理数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理,以便开展数据分析,它是数据分析前必不可少的阶段。
这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的,也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。
数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。
4、数据分析数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目提供决策参考。
到了这个阶段,要能驾驭数据、开展数据分析,就要涉及到工具和方法的使用。
其一要熟悉常规数据分析方法,最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释;其二是熟悉1+1种数据分析工具,Excel是最常见,一般的数据分析我们可以通过Excel完成,后而要熟悉一个专业的分析软件,如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等,便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。
5、数据展现一般情况下,数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现,俗话说:字不如表,表不如图。
借助数据展现手段,能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。
常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。
常用数据处理方法

常用数据分析方法:聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析;问卷调查常用数据分析方法:描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。
数据分析常用的图表方法:柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图(Ishikawa)、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。
数据分析统计工具:SPSS、minitab、JMP。
常用数据分析方法:1、聚类分析(Cluster Analysis)聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。
聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。
聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。
聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。
不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致。
2、因子分析(Factor Analysis)因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。
因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系,减少决策的困难。
因子分析的方法约有10多种,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。
这些方法本质上大都属近似方法,是以相关系数矩阵为基础的,所不同的是相关系数矩阵对角线上的值,采用不同的共同性□2估值。
在社会学研究中,因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。
3、相关分析(Correlation Analysis)相关分析(correlation analysis),相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。
相关关系是一种非确定性的关系,例如,以X和Y分别记一个人的身高和体重,或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量,则X与Y显然有关系,而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这就是相关关系。
EXCEL常用图表制作介绍

2016/9/24
2016/9/24
2016/9/24
二、工作中常用图表的应用与制作 条形图 1.简介 2.类型 3.制作步骤
2016/9/24
条形图简介:排列在工作表的列或行中的数据可 以绘制到条形图中。条形图显示各个项目之间的 比较情况。
2016/9/24
条形图类型: 簇状条形图和三维簇状条形图 簇状条形图比较各个类 别的值。在簇状条形图中,通常沿垂直轴组织类别,而沿 水平轴组织数值。三维簇状条形图以三维格式显示水平矩 形,而不以三维格式显示数据。 堆积条形图和三维堆积条形图 堆积条形图显示单个项 目与整体之间的关系。三维堆积条形图以三维格式显示水 平矩形,而不以三维格式显示数据。 百分比堆积条形图和三维百分比堆积条形图 此类型的 图表比较各个类别的每一数值所占总数值的百分比大小。 三维百分比堆积条形图表以三维格式显示水平矩形,而不 以三维格式显示数据。
EXCEL常用图表制作
骨科护士 张丹
2014 年 4 月 20日
目录: 一、Excel常用图表类型 二、工作中常用图表的应用与制作
一、Excel常用图表类型
2016/9/24
一、Excel常用图表类型
常用图表的应用范围: 成分对比关系:1.表明单一整体各部分比例 (饼图) 2.比较两个整体的成分 (条形图、柱状图) 时间序列对比关系:1.时间点不多,注重成度和数量(柱状图) 2.时间较长,侧重变化和变化趋势 (线形图) 频率分布对比关系:1.比较范围数量比较少 (柱状图) 2.比较范围数量比较多 (线形图) 相关性对比关系:1.相对数据较少 (双条形图) 2.数据超过15组 (散点图) 项类对比关系:项类名称较长 (条形图)
2016/9/24
数据分析六步法

类别
具体内容
集中趋势 反映一组数据间的一般水平
离散趋势 反映一组数据间的波动水平
决定频数 频数分布
相对频数
交叉分布
举例 平均工资 基尼系数
EXCEL操作方法
平均数(AVERAGE) 中位数(MEDIAN) 众数(MODE)
极差(MAX-MIN) 方差(VAR) 标准差(STDEV)
数据分析六步法
4
数据分析六步法
数据分析测试
(1)2、6、7、8、15、7、19中的中位数为____,众数为_____。 (2)EXCEL中,图表类型共有___种。 (3)请找到如下数字的规律,并将正确答案填到括号中:
6、10、18、34、( ) (4)请运用加减乘除和括号计算下列试题,计算结果为24,请 写出过程: 4、5、9、7 结果:_______________
清洗类别 具体内容
举例
改善/处理方法
查重 改缺
纠错
数据重复 在录入某个数据时录入两次
修改数据
空值 非逻辑错误
在收集数据环节忘记填写,或着录入环 节忘记录入
(1)补录数据 (2)删除缺失值 (3)用平均数代替
填写数据人员不小心将电话号码(性别、 (1)加强录入
年龄、)填错了,或者录入时错误
(2)电话复核
数据分析六步法
二、衍生分析
项目类别 分析方法
战略分析 投资分析 营销分析
矩阵分析法、层次分析法
时间序列法、类比法、经济评价指标 聚类分析、漏斗分析、KANO模型 AIDA模型、PSM模型
数据分析 用途
方针管理 专案管理 问题解决 日常报告
其他方面
数据分析六步法
环境分析 竞争分析
常用数据分析方法PPT课件

序号 1 2 3 4 5
合计
产品 A B C D
其他
损耗 130 35 10
8 12 195
占损耗比率(%) 累积比率(%)
排列图:练习
39
序号 1 2 3 4 5
合计
产品 A B C D
其他
损耗 130 35 10
8 12 195
占损耗总数比率(%)
66.7 17.9 5.1 4.1 6.2 100
❖ 对帐单(检查表); ❖ 流程图; ❖ 散布图; ❖ 直方图; ❖ 排列图; ❖ 控制图; ❖ 因果分析图;
统计分析工具
4
第一部 数据分析概述
5
1、什么是数据?
数据是对图书销售业务全过程记录下来的、 可以以鉴别的符号。数据是销售业务全过 程的属性数量、位置及相通关系等等的抽 象表示。
数据表现形式
3K
直到 N为止
当出版商批量发货及产品特别多时,并且易作某种次序的整理时, 系统抽样比分层抽样好;
抽样方法
24
总体
管 理
结论
抽样 分析
样本 测 试
数据
总体、样本、数据间的关系
25
抽样的目的是通过样本来反映总体。 在书业公司经营管理中,常常将测试的样本数据,通过整理加工,找 出它们的特性,从而推断总体的变化规律、趋势和性质。 一批数据的分布情况,可以用中心倾向及数据的分散程度来表示,表 示中心倾向的有平均值、中位值等,表示数据分散程度的有方差、标 准偏差、极差等。
数据
500
12月
1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
列表
常用的数据分析工具有哪些

常用的数据分析工具有哪些数据分析是现代社会十分重要的一项技能,随着数据量的不断增加和各种数据源的出现,数据分析工具也呈现了多样化的发展趋势。
本文将介绍一些常用的数据分析工具,帮助读者选择适合自己的工具进行数据分析。
1. ExcelExcel是一个广泛应用的电子表格软件,凭借其强大的功能和易用性,成为了数据分析的首选工具之一。
它提供了各种功能,如数据排序、筛选、透视表、图表等,可以方便地对数据进行整理、分析和可视化。
2. PythonPython是一种脚本语言,通过其丰富的数据分析库和工具,如NumPy、Pandas、Matplotlib等,可以进行高效的数据处理和分析工作。
Python具有简洁的语法,易于学习和使用,同时拥有庞大的社区支持和丰富的资源库,成为了众多数据分析从业者的首选工具。
3. RR是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。
它拥有丰富的统计分析方法和包,如ggplot2、dplyr、tidyr等,可以进行复杂的数据分析和建模工作。
R 具有良好的可扩展性和交互性,可以进行交互式数据分析,并通过可视化呈现分析结果。
4. SQLSQL(Structured Query Language)是一种用于管理和操作关系型数据库的语言。
通过SQL语句,可以对数据库中的数据进行增删改查操作,并进行复杂的数据分析。
SQL灵活易用,并且被广泛应用于各种业务场景中。
5. TableauTableau是一种流行的可视化工具,可以将数据转化为可视化图表和仪表盘,帮助分析人员更直观地理解数据。
Tableau支持多种数据源和数据格式,并提供了丰富的图表和交互功能,可以创建出高度自定义的数据可视化。
6. Power BIPower BI是微软推出的一套商业智能工具,可以对数据进行整理、建模和可视化。
它具有强大的数据处理能力和丰富的数据可视化选项,支持与其他微软产品的无缝连接,并提供了云端分享和协作的功能。
Power BI适用于各种规模的数据分析项目。
2024版年度数据分析课件PPT模板

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图表美化原则和技巧分享
色彩搭配
选择和谐的颜色组合, 避免使用过于刺眼或对
比度过低的颜色。
2024/2/3
字体选择
选择清晰易读的字体, 避免使用过于花哨或装
饰性过强的字体。
图表元素简化
数据标签使用
去除多余的图表元素, 突出核心信息。
20
在图表中直接显示数据 标签,方便观众快速获
取信息。
动态图表制作教程
24
Python编程环境搭建及基础语法
Python环境搭建
介绍Python的安装、配置环境变量等基础知识。
基础语法学习
学习Python的变量、数据类型、条件语句、循环语句等基础知识。
常用库介绍
了解并学习NumPy、Pandas等Python数据分析库的基本用法。
2024/2/3
25
R语言简介及在数据分析中优势
数据分析课件PPT模板
2024/2/3
1
目录
2024/2/3
• 数据分析概述 • 数据收集与预处理 • 数据分析方法与技术 • 数据可视化展示技巧 • 数据分析工具介绍及实践案例 • 数据分析挑战与未来发展趋势
2
01
数据分析概述
Chapter
2024/2/3
3
数据分析定义与目的
数据分析定义
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大 量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数 据加以详细研究和概括总结的过程。
数据治理与标准化
建立完善的数据治理体系和标准化流程,提 高数据质量和可用性。
2024/2/3
智能化决策支持
基于大数据和人工智能技术,为企业提供智 能化决策支持和服务。
大数据可视化之基础图表

2018-7-23
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(13)气泡图
• 气泡图与散点图相似, 不同之处在于:气泡图 允许在图表中额外加入 一个表示大小的变量进 行对比。
2018-7-23
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(14)时间类
时间类图表也是应用较为广泛的 图表。一般按周分布。
Ø
每页显示一日信息的叫日历。
Ø
每页显示一个月信息的叫月历
Ø
每页显示全年信息的叫年历。
2018-7-23
22
(15)漏斗图
漏斗图形如漏斗,一般分层设计, 可以根据各层之间的变化情况进 行分析,发现该层次的问题,予 以改进。
2018-7-23
23
谢谢!
2018-7-23
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• 指标值用指针形式展示, 落在相应的区域中。
2018-7-23
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(11)热力图
• 热力图采用特殊高亮的 形式显示出高密度、高 数值等焦点区域,从而 引导阅读者的视觉访问。
2018-7-23
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(12)K线图
• K线图形态可分为反转形态、整理形 态及缺口和趋向线等。K线图因其细 腻独到的标画方式而被引入到股市 及期货市场。股市及期货市场中的K 线图的画法包含四个数据,即开盘 价、最高价、最低价、收盘价,所 有的k线都是围绕这四个数据展开, 反映大势的状况和价格信息。
• 散点图将序列显示为一组点。值由 点在图表中的位置表示。
• 类别由图表中的不同标记表示。 • 散点图通常用于比较跨类别的聚合
数据。
2018-7-23
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(5)面积图
• 面积图强调数量随时间而变化的程 度,也可用于引起人们对总值趋势 的注意。
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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。
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。
使用excel制作饼图时,避免合并单元格。
步骤01:
要绘制双层饼图,首先要绘制里面的一层饼图。
选择A1:B3绘制普通饼图。
添加数据标签,如下图所示:
图1
步骤02:
增加外层饼图系列,选择图表,单击右键,执行选择【选择数据】命令,在打开的【选择数据】对话框中,在“图例项系列中”单击“添加”,设置名称为“系列2”,其值为D1:D17.,操作完后如下图所示:
图2
步骤03:
选择当前图表中可见的系列1,右键单击图表,选择【设置数据系列格式】,在【设置数据系列】对话框中,切换到“系列”选项卡,在【系列绘制在】处选择“次坐标柱”,如下图3所示,单击关闭即可。
图4是该步骤操作完毕后的结果展示。
图3
图4
步骤04:
选择图表,单击右键,执行【选择数据】命令,打开【选择数据】对话框,选择【系列2】。
在【水平(分类)轴标签】处,点击【编辑】,将【轴标签区域】选在C1:C17,单击【确定】按钮,关闭【选择数据源】对话框,此时出现图表如下图5所示。
图5
步骤05:
选择系列1,即目前可见层,然后单击其中一块饼,例如:“蔬菜,115”,按住鼠标左键不放,向外拖动该饼,将整个系列一起向外拖动到合适大小,松开左键,发现整个饼图发生了变化。
如图6所示:
图6
步骤06:
两次单击(不是双击,而是单击一次后稍等一下再单击)该系列的每一块,分别将分离的每块小饼一块一块拖到饼的中央对齐,就得到图7的展示方式。
图7
步骤07:选中外圆数据,单击右键,添加数据标签。
结果如图8所示:
图8
10圆柱图
表3某企业各地区2006-2007年销售额单位:万元
柱状图主要用来进行比较分析,上图正是分析了2006年和2007年某公司的在各地区的销售额差异。