可视化不同月份对比图(柱形图,条形图,折线图)
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。
数据分析常用的20种图表
14、甘特图
反映3月份各培训项目的时间分布
15、大事记图
比亚迪股份有限公司大事记图
建立惠州坪山工厂 比亚迪日本有限公司成立 正式落户西安 比亚迪收购秦川 比亚迪上海有限公司成立 比亚迪韩国办事处成立 比亚迪美国有限公司成立 比亚迪香港有限公司成立 I 比亚迪欧洲有限公司成立 比亚迪股份公司成立
2006
3 3 3 4 2月
4 2 5 5 3月
6 1 3 9 4月
项目一
项目二
项目三
项目四
反映1-4月份各项目开展次数对比
4、线-柱图
5.0 4.5 4.0 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 课程一 讲师纪律 课程二 课前准备 课程内容 课程三 语言表达 学员互动 课程四 平均分
培训收入
物料费
反映09年培训收入与培训支出的对比，同时将培训支出的各项（授课费、物料费、场地费）同时体现在培 训支出列堆积图上
19、自动筛选动态图
利用自动筛选功能，是最简单的动态图表，适用于数据行
20、定义名称动态图（行、列）
利用组合框窗体控件，需要offset、counta等函数的知识，可以设置数据行和数据列的筛选。
2005-8
2003-6
2003-1
2002-9
2001-4
1999-4
1999-11
以时间顺序记载公司发生的一些大事件
1998-12
1995-2
16、步进图
FO 1-12月销量变化情况 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
数据分析常用的20种图表
Excel数据分析中常用的统计图表类型与应用场景
Excel数据分析中常用的统计图表类型与应用场景统计图表是Excel数据分析中非常重要的工具，通过可视化的方式将数据呈现出来，能够更加直观地理解和分析数据。
本文将介绍Excel 数据分析中常用的统计图表类型及其应用场景。
一、折线图(Line Chart)折线图用于显示数据随时间或其他连续变量而变化的趋势。
它适用于分析数据的趋势、周期性变化、季节性变化等。
例如，假设需要分析某公司每月销售额的变化情况，可以使用折线图将每个月的销售额数据进行可视化展示，以便更好地了解销售额的趋势。
二、柱状图(Column Chart)柱状图用于比较不同类别的数据之间的差异。
它适用于展示不同类别的数据在同一维度上的比较情况。
例如，某公司的销售额需要与竞争对手进行比较，可以使用柱状图将两家公司的销售额数据进行对比，以便更好地了解两家公司之间的销售情况。
三、饼图(Pie Chart)饼图用于显示不同类别的数据在整体中的占比情况。
它适用于展示数据的相对比例和比例的变化。
例如，某公司的市场份额需要与其他竞争对手进行比较，可以使用饼图将各家公司的市场份额进行可视化展示，以便更好地了解每家公司在整体市场中的占比情况。
四、散点图(Scatter Chart)散点图用于显示两个变量之间的关系。
它适用于寻找变量之间的相关性、观察异常值等。
例如，某公司想要了解广告投入与销售额的关系，可以使用散点图将广告投入和销售额的数据进行可视化展示，以便更好地观察二者之间的关系。
五、雷达图(Radar Chart)雷达图用于比较多个变量在同一维度上的表现。
它适用于展示多个变量之间的对比情况。
例如，某公司的产品需要与其他竞争对手的产品进行比较，可以使用雷达图将各个产品的性能指标进行可视化展示，以便更好地了解各个产品之间的差异。
六、箱线图(Box Plot)箱线图用于展示数据的分布情况，包括数据的中位数、四分位数、离群值等。
它适用于分析数据的集中趋势、离散程度等。
数据可视化中的常用图表类型
数据可视化中的常用图表类型数据可视化是一种将数据呈现在图表、图形和图像中，以便将复杂的信息以视觉方式呈现给用户的技术。
当人们面对大量数据时，他们很难在短时间内理解和分析它们。
通过数据可视化，我们可以更轻松地理解数据，找到隐藏在数据背后的信息和洞见。
在数据可视化中，常见的图表类型有哪些呢？1. 折线图折线图是一种使用折线将数据点连接在一起，以便显示趋势和变化的图表类型。
它适用于显示时间序列数据和具有连续变量的数据。
例如，通过折线图，我们可以很容易地确定哪些月份销售额最高、最低，以及销售额的增长率。
2. 条形图条形图是将数据排列成水平或垂直条形，并用条形的长度或高度表示数量。
它适用于表示分类数据和对比不同组或部分之间的数量差异。
例如，通过条形图，我们可以很容易地分析每个产品的销售量和市场份额，以及它们之间的关系。
3. 饼图饼图是将数据分成几个部分，并用圆形的部分大小表示它们的百分比。
它适用于显示相对份额和比例，尤其是在数据中只有几个部分的情况下。
例如，通过饼图，我们可以很容易地看出公司营收的来源和每个来源的占比。
4. 散点图散点图是将两个变量的数据点用坐标轴来表示的图表类型。
它适用于显示变量之间的关系，例如两个变量之间的相关性或没有相关性。
例如，在散点图中，我们可以很容易地确定广告投资和销售量之间的关系。
5. 热力图热力图是以色彩来表示数据密度和分布的图表类型。
它适用于显示大型数据集中的趋势和模式，并且可以在地图上显示地理位置数据。
例如，在热力图中，我们可以很容易地看出某个城市人口密度和房价之间的关系。
总之，随着数据量的增加和数据获取方式的改变，数据可视化变得越来越重要。
熟练掌握以上常用的图表类型可以帮助我们更好地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。
数据可视化（Echart）：柱状图、折线图、饼图等六种基本图表的特点及适用场合
数据可视化（Echart）：柱状图、折线图、饼图等六种基本图表的特点及适⽤场合数据可视化（Echart）柱状图、折线图、饼图等六种基本图表的特点及适⽤场合效果图源码<!DOCTYPE html><html><head><meta charset="utf-8"><title>ECharts</title><!-- 引⼊ echarts.js --><script src="js/echarts.min.js"></script></head><body><!-- 为ECharts准备⼀个具备⼤⼩（宽⾼）的Dom --><div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div><div id="main2" style="width: 600px;height:400px;left: 700px;top: 0px;position: absolute;"></div><div id="main3" style="width: 600px;height:400px;left: 0px;top: 400px;position: absolute;"></div><div id="main4" style="width: 600px;height:400px;left: 700px;top: 400px;position: absolute;"></div><script type="text/javascript">//模拟后台传来的jsonvar jsondata ='{"sales":[{"name":"衬衫","num":"70"},{"name":"⽺⽑衫","num":"27"},{"name":"裤⼦","num":"36"},{"name":"⾼跟鞋","num":"18"},{"name":"袜⼦","num":"85"},{"name":"棉袄","num":"105"}]}';var jsonobj = JSON.parse(jsondata);//获取json中的数值var dataName = [];var dataNum = [];var temp = jsonobj;//匿名函数解析json串中的数值，关键点(function() {for(var i = 0; i < temp.sales.length; i++) {dataName.push(temp.sales[i].name);dataNum.push(temp.sales[i].num);}})();// 基于准备好的dom，初始化echarts实例var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));var myChart2 = echarts.init(document.getElementById('main2'));//折线图var option = {title: {text: '⾐物销量统计'},tooltip: {},legend: {data: ['销量']},xAxis: {//x轴字体颜⾊/*axisLine: {lineStyle: {color: '#C50023'}},*/data: dataName,},yAxis: [{//定义y轴最⼤与最⼩值min: 0,max: 120,type: 'value',name: '⽇销量（万）',splitNumber: 5}],series: [{//折线上数字/* label: {normal: {show: true,position: 'top',formatter:100}},*/// 折线颜⾊/*itemStyle: {normal: {//线上。
数据可视化中的表类型选择指南
数据可视化中的表类型选择指南数据可视化是现代数据分析和展示的重要工具之一，它能够将庞大的数据转化为直观、易于理解的图表和图形。
而在进行数据可视化时，选择适合的表类型是至关重要的，它会影响到数据传达的效果和观众的理解。
本文将为您介绍数据可视化中常用的表类型，并提供选择指南，帮助您在数据可视化项目中做出明智的决策。
一、柱状图（Bar Chart）柱状图是最常见的数据可视化表类型之一。
它用于比较不同类别的数据，将数据以长方形柱子的形式展示出来。
柱状图适合用于展示离散的数据，比如不同产品的销售额或不同城市的人口数量。
您可以选择垂直或水平的柱状图，具体取决于数据的呈现方式和可读性要求。
二、折线图（Line Chart）折线图常用于展示数据随时间变化的趋势。
它通过将数据点连接起来形成一条折线，清楚地展示出数据的趋势和波动。
折线图适合于展示连续的数据，比如股票价格的变化或气温的波动。
使用折线图可以使观众更好地理解数据的变化趋势，并更准确地预测未来的发展。
三、散点图（Scatter Plot）散点图用于展示两个变量之间的关系。
它通过在平面上绘制出多个数据点，其中横轴代表一个变量，纵轴代表另一个变量。
散点图适合用于探索数据之间的相关性和趋势。
例如，您可以使用散点图来展示身高与体重之间的关系，以及收入与教育程度之间的关系。
通过观察散点图，您可以发现数据之间的关联关系，帮助您做出相应的决策。
四、饼图（Pie Chart）饼图适用于展示数据的相对比例和构成。
它通过将数据分割成不同大小的扇形区域，表示不同类别的数据占据整体的比例。
饼图常用于展示销售份额、人口组成和资源分配等方面。
然而，饼图在表示大量数据时可能不够清晰明了，因此在选择时需要考虑数据的复杂性和可读性。
五、热力图（Heatmap）热力图用颜色的变化来展示数据的密度和分布情况。
它可以同时展示两个变量之间的关系和随时间的变化。
热力图常用于展示地理数据、生物数据、金融数据等多维数据。
两组数据比较的可视化方法
两组数据比较的可视化方法在数据分析和统计中，比较不同组数据的可视化方法是非常重要的。
可视化可以帮助我们更好地理解数据、识别模式和趋势，并帮助我们做出更明智的决策。
以下是两组数据比较的常见可视化方法。
1.条形图/柱状图条形图或柱状图是比较两组或更多组数据的最常见和直观的方法之一、每个数据组对应一个条形或柱子，高度表示数值大小。
将不同组的柱子放在一起，可以直观地比较它们之间的差异。
可以将每个组的柱子用不同的颜色来区分，以使比较更加清晰。
2.折线图折线图也是比较两组或多组数据的常见方法之一、每个数据组在横轴上有相应的点，并通过线条连接起来。
折线图可以直观地显示数据随时间的变化和趋势。
通过在同一张图中绘制多条线，可以方便地比较不同组之间的变化情况。
3.散点图散点图适用于比较两组连续变量之间的关系。
每个数据点对应于两个变量的值，并在图上以点的形式表示。
通过在同一张图上放置不同组的数据点，可以直观地比较它们之间的关系。
可以通过调整点的大小、形状或颜色来进一步区分不同组的数据。
4.饼图饼图适用于比较两组或更多组数据所占的比例。
每个组的比例用一个扇形来表示。
通过比较不同组所占比例的大小，可以清楚地看到它们之间的差异。
但是需要注意的是，饼图只适用于相对较少的数据组，如果有太多组数据，饼图可能会变得混乱并且不易比较。
5.箱线图箱线图也被称为盒须图或箱形图，是比较多组数据的有效工具。
它显示了数据的分布情况，包括最小值、最大值、中位数、第一四分位数和第三四分位数等。
通过在同一张图上绘制多个箱线图，可以清晰地比较不同组数据的分布情况。
6.热力图热力图可用于比较两组或更多组数据之间的相似性和相关性。
热力图通过不同颜色的方块或格子表示数据的值，浅色表示较高的值，深色表示较低的值。
将不同组的热力图放在一起，可以直观地比较它们之间的相似性或差异。
7.雷达图雷达图也被称为蜘蛛网图，适用于比较多个变量在不同组数据中的相对大小。
每个变量用一个蜘蛛网上的线段表示，不同组的数据沿线段上的不同位置来表示。
折线和柱状的分析和解读
折线和柱状的分析和解读数据可视化是一种重要的分析手段，能够通过图形化展示数据，帮助我们更好地理解和解读数据。
在数据可视化中，折线图和柱状图被广泛应用，它们能够清晰地展示数据的趋势和变化。
本文将对折线图和柱状图进行分析和解读，并通过实例来说明。
一、折线图的分析和解读折线图是以折线为基础，通过将数据点连接起来，形成一条折线，用来展示数据的变化趋势和关系。
折线图通常用于呈现连续性的数据。
在分析折线图时，我们可以关注以下几个方面：1. 趋势分析：通过观察折线的走势，我们可以得出数据的趋势。
如果折线逐渐上升，表示数据在增加；如果折线逐渐下降，表示数据在减少；如果折线呈波动状态，表示数据存在波动性。
2. 峰值和低谷：折线图能够清晰地显示出数据的峰值和低谷，这些峰值和低谷可以帮助我们了解某个时间段内数据的最高点和最低点。
3. 变化速率：从折线图的斜率可以判断数据的变化速率，斜率越大表示变化越快，斜率越小表示变化越慢。
4. 相关性分析：折线图可以同时显示多条折线，通过对多条折线的关系进行观察和比较，可以发现数据之间的相关性。
例如，我们可以通过折线图来分析一家公司的销售数据。
通过折线图，我们可以清晰地看到公司销售额的增长趋势，以及不同季度销售额的峰值和低谷。
同时，我们也可以将不同产品的销售额用不同颜色的折线表示，通过比较折线的走势，进一步分析不同产品之间的销售关系。
二、柱状图的分析和解读柱状图是通过一系列的独立的垂直或水平的柱子来展示数据的变化和关系。
柱状图通常用于比较各个离散的数据之间的大小和差异。
在分析柱状图时，我们可以关注以下几个方面：1. 柱子的高度：柱状图中，柱子的高度表示数据的大小。
我们可以通过比较柱子的高度，得出数据之间的大小关系。
2. 柱子的宽度：柱状图中，柱子的宽度不仅仅表示数据的大小，还可以用来表示时间、地区等其他变量，通过对柱子的宽度进行分组，可以帮助我们更好地比较和分析数据。
3. 分组比较：柱状图可以将多个分组的数据进行比较，通过不同颜色或者不同方向的柱子进行区分。
1-12月 财务分析经典图表模板
图表名称图表类型一、发展趋势分析经典图表1、带平均线的价格走势图折线图+散点图2、带平均线的销售收入走势图簇状柱形图+散点图3、带价格区段背景的走势图折线图+堆积柱形图1、多项目多年份的对比分析图簇状柱形图+散点图2、多项目多年份对比分析（滑珠图）簇状条形图+散点图3、多个项目最高最低库存对比图折线图4、多项目双年份对比（带增幅、箭头分色）簇状条形图+散点图5、带合计数的多项目对比分析图簇状柱形图6、对预计数进行标示的多项目对比簇状柱形图7、多年份双项目对比分析（柱中柱）簇状柱形图8、带时间线的多项目对比（气泡图）气泡图9、多项目多指标对比 (雷达图)雷达图10、进销存对比分析图堆积柱形图1、组成结构（总分结构）分析图复合饼图、复合条饼图2、用百分比堆积条形图展示组成结构对比百分比堆积条形图3、用双层饼图展示复合组成结构饼图1、各公司预算完成情况对比图簇状柱形图2、业绩完成与时间进度对比图圆环图3、各公司完成进度对比图簇状柱形图+散点图4、带业绩等级的完成进度图（子弹图）堆积条形图+散点图2、EBIT影响因素分析堆积柱形图+散点图3、从预算到实际的影响因素分析图折线图+散点图六、财务管理分析经典图表1、本量利分析图散点图2、自制与外购方案的决策分析散点图3、动态分析图簇状柱形图4、动态分析图2用途反映多个连续期间的价格、数量、收入等财务指标的变化趋势。
反映多个连续期间的价格、数量、收入或某财务指标的变化趋势反映多个连续期间某财务指标的变化趋势，并且要标示财务指标的区段，如“危险、警示、安全”用于多个财务指标多个期间的大小对比，或不同类别多个商品的指标对比。
用于多组数据的大小对比或者组成分析。
用于多组数据多项目的大小对比二年多项目对比时，需对增减幅度进行区分标示解决多项目多年份对比时，合计数簇明显高于其他簇的问题解决多项目多年份对比时，对预计数据进行特别标示可用于多年同期、二个公司多期间的指标对比用气泡大小形象对比各项目，并展示各项目的上线时间用于比较多项目多指标的横向比较直观的展示多个公司的材料、产品的进销存情况，也可用于资金收入、支出、留存情况既展示各部分的组成，又展示某特定部分的明细组成。
超实用数据分析图表(折线图、饼图、柱状图)ppt课件
详写内容……点击输入实验方法的具体文字内容，简明扼要，
3 右边可配实验方法的图解说明，此为概念图解，根据您的具 体内容酌情修改。
800
700万
700
600
650万
500
400
300
200
100
0
（万元 ）
收入来源一
500万
420万
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文字内容 文字内容 文字内容 文字内容
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01
02
27%
78%
90% 48%
62%
Product A
Product B
Product C Product D
Product E
精选2021版课件
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在此描述下面数据表的相关整体信息，并作出准确的分析
Text your explanation Text your explanation Text your explanation
收入来源二
350万
220万 收入来源三
精选2021版课件
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内 容
内容 内容
内容
内容
内容
精选2021版课件
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30%
20%
28%
42%
55%
标题一