数据分析-柱状图[模板,对比,图表]
数据分析中常用的10种图表
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。
27%18%55%冰箱 电视 电脑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。
常用的柱状图
报告中如何利用图表和表格进行数据对比与分析
报告中如何利用图表和表格进行数据对比与分析一、图表和表格的重要性图表和表格是数据分析和对比的有力工具。
在报告中使用图表和表格能够直观地呈现数据，使得读者能够更加清晰地理解和分析数据。
图表和表格能够帮助读者迅速获取信息、发现规律，同时也能够降低数据分析的难度和效率。
二、图表和表格的种类1. 柱状图柱状图以柱状的高度来表示数据的大小。
它常用于比较不同类别或不同时间段的数据。
例如，我们可以通过柱状图来比较不同产品的销售额，或者比较不同城市的人口数量。
2. 折线图折线图通过连续的折线来表示数据的变化趋势。
它常用于表示时间序列数据，并且可以清楚地展示数据的增长或减少。
例如，我们可以通过折线图来展示企业销售额的季度变化情况，或者展示某个城市的气温变化趋势。
3. 饼图饼图以扇形的面积来表示数据的占比情况。
它常用于表示数据的组成比例。
例如，我们可以通过饼图来展示一个国家不同地区的人口分布情况，或者展示某产品的市场份额。
4. 散点图散点图用坐标轴上的点来表示两个变量之间的关系。
它常用于表示变量之间的相关性。
例如，我们可以通过散点图来展示学生的身高和体重之间的关系，或者展示公司员工的工龄和薪资之间的关系。
5. 表格表格以行和列的方式来呈现数据，它可以包含各种类型的数据，并且可以灵活地组织和排列数据。
表格常用于详细地呈现数据，并且可以进行分类汇总和对比分析。
例如，我们可以通过表格来展示公司不同部门的销售额和利润情况，或者展示学生的成绩和排名情况。
三、图表和表格的使用技巧1. 简洁明了图表和表格应该尽量简洁明了，避免使用过多的文字和装饰。
数据点和标签要清晰可读，可以使用合适的字体和颜色来突出重点。
2. 简单明确的标题每个图表和表格都应该有一个简单明确的标题，能够准确地描述数据的含义和目的。
标题应该直接、简明，能够让读者在一眼看到时就能明白图表或表格所展示的内容。
3. 坐标轴和刻度的设置对于柱状图和折线图，坐标轴和刻度的设置非常重要。
大数据可视化之基础图表
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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。
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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。
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（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。
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谢谢！
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• 指标值用指针形式展示， 落在相应的区域中。
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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。
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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。
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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。
雅思柱状图模板解析
对两者进行比较的词汇
副词的使用 1. 几乎一样多的小孩和成人看古代历史相关的电视节目。
Nearly as many children as adults watch TV programmes about ancient history. 2. 过去更多的人居住在乡村而不是城镇。
P2
• The number of people using trains at first rose from just under 20% in 1960 to about 26% in 1980, but then fell back to about 23% in 2000.
P3
• Use of the tube was relatively stable, falling from around 27% of commuters in 1960 to 22% in 1980, but climbing back to reach 25% by ther hand, the use of cars increased steadily from just over 5% in 1960 to 23% in 1980, reaching almost 40% by 2000, whereas the popularity of buses has declined since 1960, falling from just under 35% in 1960 to 27% in 1980 and only 15% in 2000.
分析柱状数据
分析柱状数据柱状图（也称为垂直条形图或条形图）是一种常用的统计图表形式，用于比较不同类别的数据。
柱状图可以显示各个类别的数据之间的差异，帮助我们更好地理解数据的分布情况。
在本文中，我们将对柱状数据进行分析。
首先，我们将介绍柱状图的基本元素。
柱状图通常由两个轴组成：水平轴和垂直轴。
水平轴一般表示类别或时间，垂直轴表示数值。
柱状图的每个柱子代表一个类别或时间段，其高度表示对应的数值大小。
这种可视化方式使我们能够直观地比较不同类别的数值。
接下来，我们将通过一个实际例子来分析柱状数据。
假设我们正在研究一个销售团队的销售业绩，我们收集了每个销售人员在过去一年中的销售额数据。
我们可以使用柱状图来比较不同销售人员的业绩。
首先，我们生成一个柱状图，水平轴表示各个销售人员的姓名，垂直轴表示他们的销售额。
每个柱子的高度对应着销售人员的销售额大小。
通过观察柱子的高度，我们可以很容易地比较不同销售人员的销售业绩。
除了比较销售人员的业绩，我们还可以使用柱状图来比较不同产品的销售情况。
假设我们有三个不同的产品，我们可以将每个产品的销售额用不同颜色的柱子表示，然后在同一个柱状图中进行比较。
这样一来，我们可以一目了然地看出哪个产品的销售额最高，哪个产品的销售额最低。
此外，柱状图还可以用于比较不同时间段内的数据。
我们可以将每个时间段的数据用柱子表示，然后观察柱子的高度变化，以了解不同时间段的数据变化趋势。
例如，我们可以将每个月的销售额用柱状图表示，然后检查柱子的高度变化，以确定销售额的季节性变化情况。
在柱状图分析中，我们还可以使用一些其他的技巧，例如添加数据标签、调整柱子的颜色和宽度等。
这些技巧可以使柱状图更加清晰和易于理解。
总结起来，柱状图是一种常用的数据分析工具，可以帮助我们比较不同类别的数据。
通过观察柱子的高度变化，我们可以得出很多有关数据分布和趋势的信息。
不仅如此，我们还可以利用柱状图比较不同时间段、不同产品等的数据情况。
数据分析图表数据统计分析对比PPT模板
可视化数据分析图表
Visual data analysis chart
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可视化数据分析图表
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可视化数据分析图表
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数据可视化常用的数据分析图表总结
数据可视化常用的数据分析图表总结数据可视化是指通过图表、图形等可视化方式展示数据，以便更直观地理解数据的含义和趋势。
在数据分析过程中，常用的数据分析图表有许多种，每种图表都有其适合的场景和表达方式。
下面将对常用的数据分析图表进行总结，以便于读者更好地选择和使用。
1. 折线图（Line Chart）折线图是用连续的折线将数据点连接起来，以展示数据随时偶尔其他连续变量的变化趋势。
折线图适合于展示数据的趋势、周期性变化以及多个变量之间的关系。
2. 柱状图（Bar Chart）柱状图通过不同高度的矩形柱来表示数据的大小或者比较不同类别之间的差异。
柱状图适合于比较不同类别的数据，如不同产品的销售额、不同地区的人口数量等。
3. 饼图（Pie Chart）饼图将数据分成几个扇形区域，每一个扇形区域的角度表示该数据所占的比例。
饼图适合于展示数据的占比关系，如不同产品的市场份额、不同地区的销售比例等。
4. 散点图（Scatter Plot）散点图用点的位置表示两个变量之间的关系，可以用于发现变量之间的相关性或者离群值。
散点图适合于展示两个连续变量之间的关系，如身高与体重的关系、销售额与广告投入的关系等。
5. 箱线图（Box Plot）箱线图通过展示数据的分布情况，包括中位数、上下四分位数、异常值等，来匡助理解数据的整体特征。
箱线图适合于展示数据的分布情况和离群值的存在。
6. 面积图（Area Chart）面积图通过填充折线与坐标轴之间的区域来表示数据的大小或者比较不同类别之间的差异。
面积图适合于展示数据的积累变化趋势，如不同产品的销售额积累情况等。
7. 热力图（Heatmap）热力图通过不同颜色的方块来表示数据的大小或者密度，可以用于展示数据的分布情况和相关性。
热力图适合于展示大量数据的关联性和热点区域。
8. 散点矩阵图（Scatter Matrix）散点矩阵图是多个散点图的组合，可以同时展示多个变量之间的关系，匡助发现变量之间的模式和相关性。