统计数据的图表展示
统计学 第 2章 数据的图表展示
1、 表头（表号、总标题）
2、行标题
3、列标题
4、数字资料
5、表外附加（注解说明或表脚）
二、统计表编制的基本要求
科学、实用、简练、美观
三、统计表种类 人口数字
全球人口 70亿
1、按用途分： 中国人口 13亿
印度人口 12亿 美国人口 3亿
调查表、汇总表、分析表
2、按时间和空间属性分： 日本人口 1.3亿 时间表、空间表、时空表 3、按分组情况分： 简单表:未分组的数据表。 简单分组表：单变量分组的数据表。 并行分组表：多变量分组并行排列的数据表。 交叉分组表（列联表）：多变量分组交叉排 列的数据表。
8、数字要如实填写，不能用“同左”
文字表示；
9、合计应放在最后一行。
表2—2
2011～2012年中南商场部分商品销售统计表
计 量 单 位
件 台 吨
商 品 名 称
甲 乙 丙
销售额 （万元） 2011年 2012年 2011年 2012年
（1） 3000 50 800 （2） 3000 60 1000 （3） 30 500 160 （4） 27 540 180
20 18.23
18
16
14
13.65
GDP
12 10.71 10 8.75 8 2000年 2001年 2002年 9.59
（3）计量单位 若全表的计量单位一样，则放在 表外的右上角； 若全表计量单位不一样，则各行 的计量单位，专设一个计量单位栏； 各列计量单位，放在列标题（指标名 称）的左方或下方，并用圆括号括起 来。
4、表脚 填表人、填表时间、资料来源、变量 注解（计算方法、计算口径）等。
5、如果有多张表，则要编表号。 练习： 指出下表中的错误，并将其改正 为一张规范的统计表
教你如何用条形统计图呈现数据
教你如何用条形统计图呈现数据因为这篇文章是由的一、引言条形统计图是一种非常流行的数据可视化工具，它能够将复杂的数据变得更加容易理解。
条形统计图可以用来显示数量、百分比或比率等不同类型的数据。
使用条形统计图，您可以快速了解数据中存在的趋势和规律。
在本文中，我们将教您如何使用条形统计图呈现数据。
二、了解什么是条形统计图条形统计图也被称为条形图或柱形图。
它是一种以垂直或水平条形的形式表示数据的图表。
它通常用于显示数量、百分比或比率等不同类型的数据。
条形统计图是一种简单直观的可视化工具，常用于商业、教育、科学等领域。
条形统计图通常由两个轴组成：水平轴（x轴）和垂直轴（y 轴）。
水平轴用来表示数据的类别。
在水平轴上，数据点被用条形形式表示并排排列。
垂直轴用来表示数据的数量、百分比或比率。
三、选择条形统计图呈现数据选择条形统计图有以下几个步骤：1.确定数据类型在选择如何展示数据之前，需要确定数据类型。
如果您的数据类型是数量或者有序类别，那么条形统计图是一种好的选择。
如果您的数据类型是无序类别或文本，或者数据类型是事件类型的计数，那么条形统计图可能不是一个好的选择。
2.选择水平或垂直方向条形统计图可以采用水平或垂直方向，这取决于您的数据类型和呈现的需求。
如果您的数据类型是数量或有序类别，垂直条形统计图是一个很好的选择。
如果您的数据类型是无序类别，水平条形统计图可能是一个更好的选择。
3.确定数据集范围在选择标准的条形统计图之前，需要了解数据集的范围。
数据集的范围包括数据点的数量、数据类型和独立变量的数量。
基于这些因素，您可以选择不同类型的条形统计图。
四、条形统计图的类型条形统计图的类型包括普通条形统计图（简单条形统计图）、堆积条形统计图、分组条形统计图等。
下面，我们将分别介绍这些类型的条形统计图。
1.普通条形统计图普通条形统计图，也称为简单条形统计图，是最常用的条形统计图之一。
它由两个轴组成，其中一个轴表示数据类别，另一个轴表示数量、百分比或比率。
趋势图的基本形式
趋势图的基本形式趋势图是一种统计数据可视化的图表形式，用于展示数据随时间的变化趋势。
它是统计学中最常用的图表之一，旨在帮助我们更直观地了解数据的趋势和变化规律。
常见的趋势图有折线图、面积图和柱状图等。
折线图是最常见的趋势图之一，通过将数据点连接起来，展现数据在时间上的变化趋势。
折线图通常横轴代表时间，纵轴代表数据的值，通过连接数据点，我们可以看到数据随时间的变化趋势。
折线图通常用于显示连续变量的趋势，例如股市指数随时间的变化、气温随时间的变化等。
面积图是一种将折线图的下方区域填充颜色的变体形式，通过填充颜色，我们可以更直观地看到数据的变化范围。
面积图常常用于表示多组数据在时间上的对比，可以通过对比数据之间的面积大小来观察不同数据之间的差异。
例如，可以使用面积图来比较不同产品的销量随时间的变化趋势。
柱状图是一种用矩形柱子表示数据的图表形式，通过比较不同柱子的高度，我们可以看到数据的相对大小和变化趋势。
柱状图通常横轴表示不同的类别或时间段，纵轴表示数据的值。
柱状图常用于表示离散变量的趋势，例如不同城市的人口数量、不同季度的销售额等。
除了这些常见的趋势图形式，还有一些其他的变体形式，如堆积折线图、堆积柱状图、雷达图等。
这些图表在一些特定场景下可以更好地展示数据的趋势和变化规律。
在绘制趋势图时，我们需要注意一些细节。
首先，选择合适的图表形式，根据数据类型和展示目的选择折线图、面积图还是柱状图。
其次，确定横轴和纵轴的刻度和标签，使得图表更加清晰易懂。
另外，需要注意数据的准确性和完整性，以确保图表的可信度。
在使用趋势图进行数据分析时，我们可以通过观察图表的趋势来发现数据的规律和特点。
例如，如果折线图呈上升趋势，说明数据在逐渐增加；如果面积图的颜色较浅，说明数据波动范围较小；如果柱状图中某一根柱子较高，说明该类别或时间段的数据较大。
总之，趋势图是一种常见的数据可视化形式，通过图表展示数据随时间的变化趋势，帮助我们更好地理解数据的规律。
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易于理解
由于条形统计图使用简单 的图形元素，因此它易于 被大多数人理解。
适用范围广
条形统计图可以应用于各 种领域，如商业、教育、 科研等。
条形统计图种类
01
02
03
04
单式条形统计图
只展示一个变量的数据。
复式条形统计图
展示两个或多个变量的数据， 便于比较它们之间的关系。
纵向条形统计图
以垂直方向展示数据，通常用 于展示不同时间序列的数据。
绘制条形图
利用绘图软件或图表工具，绘制条形图，将数据以图形的方式呈现 出来。
优化图表
对图表进行优化和美化，以提高图表的视觉效果和可读性，包括调 整颜色、字体、布局等。
06
CATALOGUE
总结与展望
总结重点难点
重点
掌握条形统计图的基本概念、特 点和用途，能够正确地解读条形 统计图。
难点
理解条形统计图中的数据对比和 趋势分析，以及如何根据数据变 化调整条形的位置和方向。
课程目标
掌握条形统计图的基 本概念、特点和用途 。
通过实际案例分析， 培养学生的数据意识 和解决问题的能力。
学会制作和解读条形 统计图。
课程大纲
第一部分：条形统计图的基本概念和特点 介绍条形统计图的概念、特点和用途。
与其他统计图的比较和区别。
课程大纲
第二部分：条形统计图的制作
介绍制作条形统计图的方法和 步骤。
案例二：股票涨跌统计
目的
数据
展示某支股票在一段时间内的涨跌情况， 分析其波动趋势。
收集了该股票在一个月内的收盘价、开盘 价和收盘价，以及每个交易日的涨跌幅度 。
图表
分析
使用条形统计图展示每个交易日的涨跌情 况，用红色表示涨，蓝色表示跌。
条形统计图教学课件ppt
目录
• 条形统计图简介 • 条形统计图的制作 • 条形统计图的分析 • 条形统计图的优化 • 条形统计图的教学设计
01 条形统计图简介
条形统计图的定义
总结词
条形统计图是一种用条形的长度表示变量数值大小的图形，常用于展示不同类 别数据之间的比较。
详细描述
条形统计图是一种常见的统计图表，通过条形的长度来直观地表示各类别的数 值大小。在条形图中，每个条形的长度与该类别的数值成正比，从而使得不同 类别的数据之间可以方便地进行比较。
条形统计图的分类和适用场 景
条形统计图的绘制方法和技 巧
数据分析和信息提取的实际 应用Fra bibliotek教学步骤
2. 知识讲解
详细讲解条形统计图的基本概 念、特点和分类，以及其在不 同场景中的应用。
4. 数据分析
引导学生对实际数据进行处理 和分析，提取有价值的信息， 并利用条形统计图进行展示。
1. 导入新课
通过实际案例或生活情境引入 条形统计图的概念和用途。
识别最大值和最小值
通过条形统计图，我们可以快速识别 出各类别的最大值和最小值，了解数 据之间的差异。
观察数据的分布情况
判断数据的集中或离散程度
条形统计图可以展示数据的分布情况，通过条形的紧密或稀疏程 度，我们可以判断数据的集中或离散程度。
观察异常值
在条形统计图中，异常值会表现为特别高或特别矮的条形，这有助 于我们发现并关注异常值。
排除异常值对分析的影响
在分析过程中，我们需要考虑异常值对整体数据 的影响，根据实际情况决定是否排除异常值。
04 条形统计图的优化
调整条形的颜色和样式
总结词
通过调整条形的颜色和样式，可以增强条形统计图的视觉效果，使其更易于理解和分析。
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【解析】茎叶图是保留并反映原始数据分布的图形，它由茎和叶两部分构成，其图形是 由数字组成的。ACD 三项都需要对原始数据进行处理，求得一些测度值之后再作出图形。
8．对于 100 名学生某一门课程的成绩，若想得到四分之一分位数、中位数与四分之三 分位数，以下哪种描述统计的办法更有效？（ ）[中山大学 2012 研]
A．直方图 B．茎叶图 C．饼图 D．点图
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【答案】B
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12．饼图的主要用途是（ ）。 A．反映一个样本或总体的结构 B．比较多个总体的构成 C．反映一组数据的分布 D．比较多个样本的相似性 【答案】A 【解析】饼图是用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形。它主要用于表示一个 样本（或总体）中各组成部分的数据占全部数据的比例，对于研究结构性问题十分有用。
【解析】直方图、饼图描述的数值型数据是分组数据，而茎叶图描述的是未分组的数值
型数据，点图描述的是两个变量之间的关系。茎叶图保留了原始数据的信息，可以计算其分
位数。
9．某外商投资企业按工资水平分为四组：1000 元以下，1000～1500 元；1500～2000 元；2000 元以上。第一组和第四组的组中值分别为（ ）。[首经贸 2009 研]
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第 3 章 数据的图表展示
一、单项选择题 1．对于大批量的数据，最适合描述其分布的图形是（ ）。[中国海洋大学 2018 研] A．条形图 B．茎叶图 C．直方图 D．饼图 【答案】C 【解析】在应用方面，直方图通常适用于大批量数据，茎叶图通常适用于小批量数据。 条形图是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形；饼图是用圆形及圆内扇形 的角度来表示数值大小的图形，它主要用于表示一个样本（或总体）中各组成部分的数据占 全部数据的比例。
数据分析（5）-数据可视化常用图表类型和使用场景
4、 柱 线 图
结合柱状图和折线图在同一个图表展现数据。 适用：要同时展现两个项目数据的特点。 局限：有柱状图和折线图两者的缺陷。
5、 散 点 图
用于发现各变量之间的关系。 适用：存在大量数据点，结果更精准，比如回归分析。 局限：数据量小的时候会比较混乱。 相似图表：
气泡图。用气泡代替散点图的数值点，面积大小代表数值大小。
6、 饼 图
用来展示各类别占比，比如男女比例。 适用：了解数据的分布情况。 缺陷：分类过多，则扇形越小，无法展现图表。 相似图表：
11、 词 云
展现文本信息，对出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出,比如用户画像的标签。 适合：在大量文本中提取关键词。 局限：不适用于数据太少或数据区分度不大的文本。
12、 仪 表 盘
展现某个指标的完成情况。 适合：展示项目进度。 局限：只适合展现数据的累计情况，不适用于数据的分布特征等。
13、 雷 达 图
网络错误503请刷新页面重试持续报错请尝试更换浏览器或网络环境
数据分析（ 5） -数据可视化常用图表类型和使用场景
1、 柱 状 图
展示多个分类的数据变化和同类别各变量之间的比较情况。 适用：对比分类数据。 局限：分类过多则无法展示数据特点。 相似图表：
堆积柱状图。比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积柱状图。适合展示同类别的每个变量的比例。
环形图。挖空的饼图，中间区域可以展现数据或者文本信息。 玫瑰饼图。对比不同类别的数值大小。 旭日图。展示父子层级的不同类别数据的占比。
7、 地 图
报告中的饼状图与条形图应用
报告中的饼状图与条形图应用简介：在现代社会，数据和报告在我们日常工作和生活中扮演着重要的角色。
为了更加清晰地展示数据和统计结果，我们使用了各种图表和图形。
在本文中，我们将讨论报告中饼状图和条形图的应用，并探索这两种图表形式在不同领域中的优势和局限性。
一、饼状图的应用1.1 饼状图的概念和特点饼状图是一种以“饼”形式展示数据分布的图表。
它将整体数据按比例划分为不同的扇形，并使用不同的颜色或图例标注每个扇形代表的数据部分。
饼状图最常用于展示百分比或比例数据，特别是在展示总体占比方面非常有效。
1.2 饼状图的应用场景饼状图广泛应用于市场调研报告、金融和经济报告、人口统计数据报告等领域。
在这些领域中，饼状图能够清楚地展示不同项目或因素的相对比例。
例如，市场调研公司可以使用饼状图展示不同产品的市场占有率，从而帮助企业决策；经济学家可以使用饼状图展示国家各行业的经济构成，有助于分析经济结构和趋势。
1.3 饼状图的优势和局限性饼状图的优势在于它能够直观地展示数据的比例关系，使读者一目了然。
同时，饼状图还可以通过调整颜色和图例以及添加标签等方式增强可读性。
然而，饼状图也存在一定的局限性。
它不能展示大量数据，因为饼状图过于复杂会导致视觉混乱。
此外，饼状图无法展示数据的顺序或排名，也无法有效比较饼状图的扇形大小，因为人的视觉对于弧度和面积的判断相对不准确。
二、条形图的应用2.1 条形图的概念和特点条形图是一种以长方形条形的高度和长度来表示不同项目的数据大小，通过不同的颜色或阴影区分不同项目。
条形图常被用于展示分类数据，它能够清晰地显示各项目之间的差异和变化趋势。
2.2 条形图的应用场景条形图被广泛应用于各个领域。
在市场营销报告中，条形图通常用于展示不同产品的销售额或市场份额。
在健康领域，条形图可用于比较不同国家的健康指标，帮助医疗机构和决策者识别问题和解决方案。
此外，条形图还可以用于在教育和研究领域展示学生或研究对象的评估结果，帮助评估和改进教学和研究方法。
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12
a
13
a
《统计学》第二章 统计数据 STAT
5
5
5
4
44
33
3
2
2
1
11
0 体操
举重 乒乓球 羽毛球 射击 跳水 柔道
条形图（Bar）
田径 跆拳道
14
a
Percent
30 28
90-100% C类因素
100
26
80-90% B类因素
90
24
22
0-80% A类因素
80
20
70
18
帕累16 托图
4
a
《统计学》第二章 统计数据 STAT
获金牌项目 金牌数 占总数比例
跳水
５枚
举重
５枚
乒乓球
４枚
羽毛球
４枚
体操
３枚
射击
３枚
柔道 品质２数枚 列
田径
１枚
跆拳道
１枚
0.1786
0.1786 0.1429 0.1429 0.1071 0.1071 0.0714 0.0357 0.0357
5
a
《统计学》第二章 统计数据 STAT
Mean = 163.3
0
N = 83.00
152.5
157.5
总计
人数
（人） 3
11 34 24 11
83
比重
（%） 3.61
13.25 40.96 28.92 13.25
100
组距数列
18
a
上组限U 某年级83名女生身高资料
身高
人数组距d
下组限L
（CM） 150-155 155-160
（人）d=U-L 如13：1 160-155=5
开口组 d=邻组d 估计上组
第3 章 描述性统计学
Descriptive Statistics: Tabular and Graphical
Methods
Add your company slogan
1
a LOGO
Contents
品质数据汇总
▪ 数量数据汇总 ▪ 探索性数据分析:
▪茎叶图
▪ 交叉分组列表和散点图
Summarizing Qualitative Data Summarizing Quantitative Data
5
156
4
167
3
157
1
168
7
158
2
169
1
159
2
170
5
160 12
171
2
161 单7值（项）1数72列 3
162
8
174
1
163
4
总计 83
17
次数 f
a
某年级次8数3名女生频身率高资料
f
f/Σf
身高
（CM） 150-155 155-160 160-165 165-170 170以上
a
《统计学》第二章 统计数据 STAT
2
11
3
5
3 4
5 4
圆形图（饼图 Pie）
9
体操 举重 乒乓球 羽毛球 射击 跳水 柔道 田径 跆拳道
a
10
a
11
a
❖ Bar Charts条状图
▪ Bar charts provide an alternative to pie charts. ▪ The frequency (or relative frequency) of each category
160-165 165-170 170以上
总计
34 24
组中值x
11 x=(U+L)/2
如8:3(165+170)/2=167.5
限为175 估计组中
组距数列
值为172.5
19
a
14 12 10
8 6 4 2 0
VAR00001
40
30
4.0 3.0 2.0 1.0 0.0 9.0 8.0 7.0 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 0.0 9.0 8.0 7.0 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0
7 7 7 7 7 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 5 5 5 5 5 5 5 5
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Std. Dev = 4.86 Mean = 163.3 N = 83.00
单值数列
30
20
10
Std. Dev = 4.86
对频数和百分数 ❖ Dot Plot打点图 ❖ Histogram直方图 ❖ Cumulative Distributions累计分布图 ❖ Ogive穹形图
16
a
变量值 某年级83名女生身高资料
x 身高 人数
身高 人数
（CM） （人）
（CM） （人）
152
1
164
3
154
2
165
8
155
2
166
60
Pa1142reto
50
40
10
8
30
Count
6
4
5
5
4
4
2
3
3
0
2
举重
乒乓球
射击
柔道
20
10 0 田径
跳水
羽毛球
体操
跆拳道
15
a
3.3数值型数据的整理与展示
❖ Frequency Distribution频数分布 ❖ Relative Frequency and Percent Frequency Distributions相
is represented by a vertical bar.
❖ Example 2.3 - continued (Excel representation)
Frequency
Histogram
80 73
70
64
60
52
50
36
40
28
30
20
10
0
1
2
3
4
5 M ore
Are a
Frequency
条形图
.
Pie Chart
Bar Graห้องสมุดไป่ตู้h
3
a
《统计学》第二章 统计数据 STAT
中国体育代表团在悉尼 奥运会上获金牌的项目
举重 射击 射击 跳水 体操 体操 乒乓 球 举重
乒乓球 羽毛球 举重 乒乓球 羽毛球
举重 举重 跳水 跳水 跳水 乒乓球
跳水 射击 体操 羽毛球 柔道 柔道
举重 田径 羽毛球 跆拳道
获金牌项目 金牌数 占总数比例
变量值 x
跳水 举重 次数 乒乓球 f 羽毛球 体操 射击 柔道 田径 跆拳道
５枚
５枚 ４枚 ４枚 ３枚 ３枚 ２枚 １枚 １枚
频率 f /∑f
0.1786
0.1786 0.1429 0.1429 0.1071 0.1071 0.0714 0.0357 0.0357
6
a
《统计学》第二章 统计数据 STAT
1
1
3
2
5 5
4 3
圆形图（饼4 图 Pie）
体操 举重 乒乓球 羽毛球 射击 跳水 柔道 田径 跆拳道
7
a
《统计学》第二章 统计数据 STAT
7%
4% 4%
11%
17% 18%
11%
14%
14%
圆形图（饼图 Pie）
8
体操 举重 乒乓球 羽毛球 射击 跳水 柔道 田径 跆拳道
Exploratory Data Analysis Crosstabulations
and Scatter Diagrams
2
a
频数分布
相对频数
Frequency Distribution Relative Frequency
百分数
Percent Frequency Distribution
饼状图