5散点图和气泡图分析思维
运营管理作业图表怎么做
运营管理作业图表怎么做引言在运营管理中，图表是一种非常常见的工具，用于展示数据、趋势和关联关系。
图表能够帮助运营团队更好地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。
在本文中，我们将讨论如何制作有效的运营管理作业图表。
选择适当的图表类型在制作运营管理作业图表之前，首先需要根据数据的类型和目的选择适当的图表类型。
以下是一些常见的运营管理作业图表类型：1.柱状图：适用于比较不同类别或时间段的数据。
2.折线图：适用于展示趋势和变化。
3.饼图：适用于展示数据的相对比例。
4.散点图：适用于展示两个变量之间的关联关系。
5.气泡图：适用于展示三个变量之间的关联关系。
根据实际情况和需要，选择最适合的图表类型能够使数据更易于理解和分析。
规范化数据在制作图表之前，我们需要规范化数据，确保数据的准确性和一致性。
这包括删除重复数据、处理空值和错误数据，并对数据进行适当的格式化。
数据可视化工具接下来，我们需要选择合适的数据可视化工具来制作图表。
目前市场上有许多优秀的数据可视化工具可供选择，包括但不限于：•Microsoft Excel•Tableau•Google Sheets•Power BI•Python中的Matplotlib和Seaborn库根据个人的偏好和技术能力，选择合适的数据可视化工具进行图表制作。
图表设计原则在制作图表时，还需要遵循一些设计原则，以确保图表的清晰、易读和易于理解。
1.简洁明了：避免图表中过多的数据和视觉元素，只保留必要的信息。
2.清晰易读：选择合适的字号、字体和颜色，确保图表中的文字和标签清晰可读。
3.使用标签和标题：为图表添加准确的标签和标题，以便读者理解图表的含义。
4.适当的比例：确保图表中的比例合适，不要歪曲数据或误导读者。
5.注重排版：合理布局图表和相关说明，使其整体视觉效果良好。
实例：柱状图制作步骤以下是一个通过Microsoft Excel制作柱状图的简单示例，以帮助读者更好地理解制作运营管理作业图表的过程。
数据分析中常用的10种图表
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。
数据可视化常用图形都有哪些(一)
在数据分析中，数据可视化是一个十分重要的步骤，而数据可视化中经常用到很多的图形去表达数据，正是由于这些图形使得数据更直观地表达出来。
在这篇文章中我们就给大家介绍一下数据可视化中的常用图形，希望这篇文章能够更好的帮助大家理解数据可视化。
第一，我们给大家介绍的是散点图，散点图用来表征两个，数值型变量间的关系，每个点的位置（即x轴和y轴坐标）映射着两个变量的值。
当然对于三个数值型变量，也有三维散点图，不过用得不多。
散点图使用到的情况还是比较广泛的。
第二我们给大家介绍的是气泡图。
气泡图简单来说就是在散点图的基础上加一个维度，把各个点的面积大小映射一个新的变量，这样不仅点的位置还有大小表示数据特征。
而折线图是很多企业中使用的最常见，比如股票常用的就是折线图，折线图就是把散点图各个散点用折线连接起来就成了折线图，当然不仅仅只是为了好看，当散点越多，折线就越平滑地趋近于曲线，能更加贴切地反映连续型变量的规律。
而面积图把折线图进一步往坐标轴投影就成了面积图，本质其实跟折线图没区别，只是看起来更加饱满一点。
下面我们给大家说一下柱状图，柱状图是一种用得很广泛的图形，它表征分类型变量和数值型变量的关系。
如果分类型变量的每一个取值还能继续分类，那么简单的柱状图就变成了复杂的柱状图，每一个类别仅由一根柱变成多根柱，多根柱可以串列，也可以并列。
而值得一提的是，柱状图一般需要排序，如果分类型变量是有序的，按照它本身的顺序排列即可。
如果分类型变量无序，那么则根据数值型变量的大小进行排序，使柱状图的高度单调变化。
而条形图是一种十分常见的图，条形图只不过把柱状图坐标旋转一下，竖着的变成横着的，这个可根据版面自由选择。
下面我们给大家说一下南丁格尔玫瑰图，这个名字很新鲜，其实玫瑰图本质还是柱状图，只不过把直角坐标系映射成极坐标系。
看起来比柱状图更美观。
接着我们给大家说一下瀑布图。
瀑布图是柱状图的一种延伸，它一般表示某个指标随时间的涨跌规律，每一个柱状也不都是从0开始的，而是从前一个柱状的终点位置开始，这样既反映了每一个时刻的涨跌情况，也反映了数值指标在每一个时刻的值。
解读散点如何读懂和分析散点上的数据
解读散点如何读懂和分析散点上的数据散点图是一种常用的数据可视化工具，用于展示两个变量之间的关系。
通过观察散点图上的数据点的位置和分布，我们可以获得关于数据之间的趋势和关联性的信息。
本文将解读散点图的基本原理并介绍如何读懂和分析散点上的数据。
1. 散点图的基本原理散点图由多个数据点组成，每个数据点由两个值（横坐标和纵坐标）组成。
横坐标和纵坐标分别表示两个变量的取值。
通过将这些数据点绘制在坐标系中，可以直观地展示两个变量之间的关系。
2. 读懂散点图上的数据点在观察散点图时，我们可以从以下几个方面读懂数据点所代表的含义：2.1 数据点的分布首先，我们可以观察数据点在散点图中的分布情况。
如果数据点呈现出某种规律性的分布模式，比如呈线性、指数、对数等模式，那么可以初步判断两个变量之间存在一定的关联性。
如果数据点呈现出随机分布的形态，那么两个变量之间可能不存在明显的关联。
2.2 数据点的密度其次，我们可以观察数据点在散点图中的密度情况。
密集的数据点表示在该取值范围内有较多的数据观测值，而稀疏的数据点表示在该取值范围内数据较少。
密集的数据点可能说明两个变量在该范围内具有较强的相关性，而稀疏的数据点则可能说明两个变量在该范围内关联较弱。
2.3 数据点的位置此外，我们还可以观察数据点在散点图中的位置。
如果数据点集中在散点图的上半部或下半部，那么可以初步判断两个变量之间可能存在一种正向关系或负向关系。
比如，一项研究显示身高和体重之间的正向关系，那么较高的身高值往往伴随着较大的体重值，数据点将集中在散点图的上半部。
3. 分析散点图的数据点通过读懂散点图上的数据点，我们可以进行以下几个方面的分析：3.1 关联性分析通过观察数据点的分布和趋势，我们可以初步判断两个变量之间的关联性。
如果数据点呈现出一定的规律性分布，比如线性、指数等模式，那么可以进一步分析两个变量之间的相关性。
可以借助统计方法（如相关系数）来量化和验证关联性。
常见的数据图表有哪些
常见的数据图表有哪些常见的数据图表有：柱状图、饼状图、折线图、散点图，雷达图，数据分析图表。
1、柱状图：用于做比较。
柱状图是最基础的一种图表，通过柱子来表现数据的高度，进而比较不同数据之间的差异，一眼可以看到数据量的大小对比，一般来说，柱状图的横轴是时间轴，纵轴是数据轴。
但柱状图并不是万能的，需要基于某一个主题比较数据量的变化，比如不同月份的新增用户，不同渠道的新增用户，但如果将活跃用户、留存用户、新增用户这三个维度放在一张柱状图里比较，就没有太大意义。
2、折线图：看数据变化的趋势。
折线图一般基于时间维度看数据量的变化趋势，发现整体走向和单体突出数据，比如通过折线图可以看出全年的新增用户变化情况，找出数据变化的高点和低点，而柱状图则用来对比不同高点之间的变化，进而找原因。
折线图可以将不同纬度的数据放在一起比较，比如新增用户、活跃用户、流失用户三条用户变化曲线放在一起，就可以观察三者之间的彼此影响，例如新增用户量大时有没有对活跃用户带来提升，流失情况是否严重，进而得出活动效果的综合评价。
3、饼状图：用来看各部分的占比。
饼状图和柱状图在应用上有一定的重合，例如不同渠道带来的新增用户量，饼状图和柱状图都可以表现，但饼状图看的是单一渠道转化用户的占比，柱状图更容易发现不同渠道转化用户的差距。
饼状图的应用重点在于发现单体因素在整体因素中的占比，例如活跃用户在整体用户中的占比，但如果用多个单体因素做饼状图，可能导致数据特征不明显。
4、散点图：用于2维数据的比较。
散点图可以用于3维数据的表现，同时可以进行2维数据的比较。
例如将不同活动带来的新增用户和留存用户进行比较时，横轴为留存用户，纵轴为新增用户，而点则表示不同的活动主题。
从而可以看出不同活动主题的用户转化和留存情况，一般我们将数据大的维度作为纵轴，更有利于屏幕的展示。
5、气泡图：用户3维数据的比较。
气泡图是对散点图的升级，通过散点图中点的大小来表现第三维数据，例如将上文案例中，横轴为留存用户，纵轴为新增用户，点为活动主题，而点的大小为活跃用户数量，活跃用户越高的活动点越大，可以看出不同活动在新增、留存和活跃3个维度的数据差异。
商务气泡图
商务气泡图
大家好，今天我们来说说气泡图。
气泡图和散点图是一对兄弟，如果你暂时还不清楚什么是气泡图和散点图的话，请简要参考如下解释：
1、散点图：散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。
（此图来源于Internet）
2、排列在工作表的列中的数据（第一列中列出 x 值，在相邻列中列出相应的y 值和气泡大小的值）可以绘制在气泡图中。
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，气泡越大，则该变量越大，反之亦然。
（此图来源于Internet）
下面和小编一起做一个气泡图，记得先搞清楚基本概念哦：
1、准备数据：
2、插入一个气泡图：
并按下图设置选择数据：
得到下图的初始效果：
3、设置横坐标最小值为40，目的是去掉一些空白区域：
得到：
4、这个时候我们其实就已经把大体的模型做出来了，接下来只需要进行美化就好了，这里就需要你的艺术感觉了，明显女生在界面美化的设计效果方面比男生强，大家加油吧，小编设计的效果如下：图表效果仅供参考~
快捷查看。
用气泡图的方法总结出水和空气的特点
用气泡图的方法总结出水和空气的特点
气泡图，顾名思义，即以气泡为主绘制的展示信息的图，它是一种多变量图表，是散点图的变体。
与散点图不同的是，气泡图除了可以用X、Y轴去表示变量值之外，每一个气泡的面积与颜色还可以表达第三和第四个维度的数值数据。
这就是一张典型的气泡图，横轴为抑郁程度，纵轴为人群划分，通过每个气泡在平面直角坐标系的位置，就可以大致了解到不同人群的平均抑郁程度。
同时通过气泡的颜色和面积，让读者可以一眼区分不同人群各自占比。
接下来这张图是用气泡展现卡特里娜飓风的路径，表现的三个维度分别为经度、纬度、强度。
气泡的面积越大，就代表强度越大。
要注意的是，因为读者通常不善于判断面积大小，所以气泡图只适用不要求精确数据的场合。
再为气泡加上不同颜色，气泡图就可用来表达四个维度数据。
还有一种特别样式的气泡图：分组聚合气泡图，它并未以坐标系的形式呈现，一般从占比最重的部分开始向外扩散，占比大小通过圆形的面积大小直观呈现，即使数据差距不是十分悬殊，圆形面积之间的对比也很明显。
这就是用分组聚合气泡图来展现各国人口总数情况，简洁直观。
气泡图以直观的方式显示数据之间的大小对比以及不同数据项之间的顺序关系，可以快速地吸引人的眼球，让需要传递给接受者的内容得以快速地被吸收。
会计信息的数据分析与可视化处理技巧
会计信息的数据分析与可视化处理技巧随着科技的不断发展和数据规模的迅速增长，会计信息的数据分析在企业管理中扮演着愈发重要的角色。
数据分析不仅可以帮助企业理解过去的业绩情况，还能预测未来的发展趋势，为决策提供有力的支持。
然而，在大量的数据面前，如何高效地进行分析与处理成为了一项挑战。
本文将就会计信息的数据分析与可视化处理技巧进行探讨。
一、数据分析技巧在进行会计信息的数据分析之前，首先需要明确一些基本的技巧和方法。
以下是几个常用的数据分析技巧：1.数据清洗和整理：会计数据往往庞杂且来源多样，可能存在各种错误和异常值。
在进行数据分析之前，需要通过数据清洗和整理来确保数据的准确性和完整性。
2.数据转换和重构：将原始数据转换为适合分析的形式是进行数据分析的必要步骤。
可以通过数据重构来提取所需的关键信息，并将其转换为可用于进一步分析的数据结构。
3.数据关联和连接：不同的会计数据之间可能存在一定的关联性，通过数据关联和连接可以帮助我们发现潜在的规律和关系。
例如，将财务报表中的利润和现金流量表进行关联，可以帮助我们了解企业的盈利能力和现金流情况。
4.数据统计和分析：统计分析是会计数据分析过程中的重要环节。
通过统计学方法，我们可以计算各种指标和比率，并对其进行解释和分析，帮助我们洞察企业的财务状况和经营绩效。
二、可视化处理技巧在进行会计信息的数据分析时，采用可视化工具可以使数据更加直观、易于理解。
下面介绍几种常用的可视化处理技巧：1.折线图和柱状图：折线图和柱状图可以用来展示数据的趋势和变化，特别适用于展示时间序列数据和不同类别之间的比较。
例如，可以通过折线图展示企业的销售额随时间的变化情况。
2.饼图和环形图：饼图和环形图可以用来展示不同类别之间的占比关系。
例如，可以通过饼图展示企业各个产品线的销售额占比。
3.散点图和气泡图：散点图和气泡图可以用来展示两个或多个变量之间的相关性。
这种图表适用于发现变量之间的模式和趋势。
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散点图使用技巧总结与回顾
• 标记元素优化：
• 加连线 • 加趋势线 • 气泡图 • 复合散点图
• 坐标系优化：
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国庆期间店铺饮料销量图
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国庆期间店铺饮料销量图
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实际完成(万元）
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坐标系优化-均匀坐标刻度
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• 坐标轴
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标记元素优化-加连线
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不同年龄段月平均网购金额Biblioteka 网站帐号注册总用户增长情况
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坐标系优化-坐标刻度标签
• 刻度
• 均匀坐标刻度 • 不均匀坐标刻度 • 坐标刻度标签
• 坐标轴
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散点图总结与回顾
• 必备的标记：点 • 可用的视觉通道：x,y 坐标 • 常见的视觉通道：大小、色彩、形状（X\O\.） • 适用场景：大量数据点、看数值分布和分簇状态，等。
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人力资源数与工作量关系
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人力资源数与工作量关系
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坐标系优化-坐标轴平移
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各地区完成对比图
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标记元素优化-气泡图
初始数据
年龄段 16 20 22 24 26 28 30 32 34 36 40 45 50 55
月平均购物金额 300 600 1600 2000 2400 3200 3200 3400 3900 2500 1800 500 300 200
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在线用户
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坐标系优化-不均匀坐标刻度
优化前
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网站帐号注册总用户增长情况
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标记元素优化-复合散点图
优化前
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每月工作量完成情况分析图
实际完成(万元）
目标值(万元）
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优化后
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每月工作量完成情况分析图
散点图和气泡图分析思维
散点图分析
• 必备的标记：点 • 可用的视觉通道：x,y 坐标 • 常见的视觉通道：大小、色彩、形状（X\O\.） • 适用场景：大量数据点、看数值分布和分簇状态，等。
散点图使用
• 标记元素优化：
• 加连线 • 加趋势线 • 气泡图 • 复合散点图
• 坐标系优化：
• 刻度
• 均匀坐标刻度 • 不均匀坐标刻度 • 坐标刻度标签
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完成率
60%
70%
各地区完成对比图
90% 利 润 率
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川东 川中北
70%
川北
川中南
完成率
20% 25% 30% 35% 40% 60%45% 50% 55% 60% 65% 70%
川南
川西
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坐标系优化-坐标轴转置
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