最新各种图图表的作用和用法
图表的使用和作用
饼图
饼图是一种图表，用于显示各项数据在整体中 的占比。通过饼图，可以直观地看出每个部分 在整体中所占的比例。
柱状图
比较不同类别数据
01 柱状图可以一目了然地显示不同类别数据之间的差异
数据大小关系
02 通过柱状图可以清晰地看出数据的相对大小关系
03
折线图
数据趋势分析
折线图适合用来显示数 据随时间变化的趋势 可以帮助分析数据的发 展趋势
●04
明确目的
在设计图表时，需要明确想要传达的信息。避 免信息过载或不清晰，确保图表能够准确表达 所需信息。
简洁明了
避免繁杂
01 精简信息，突出重点
明了易懂
02 表达清晰，易于理解
注意排版
03 布局整洁，避免拥挤
谨慎选择图表类型
柱状图
适用于比较不同项目的 数据 图表易于理解
折线图
用于展示趋势变化 数据波动明显
图表的使用和作用
汇报人：
时间：2024年X月
第一章 图表的定义和分类
●01
什么是图表
图表是一种以可视化方式展示数据的工具，通 过图表，数据可以更直观、更易于理解。
图表的分类
Байду номын сангаас
饼图
折线图
用于显示各项数据在整体中 的占比
适合显示数据随时间变化的 趋势
柱状图
散点图
适合比较不同类别数据之间的 差异
用于显示两个变量之间的关系
数据准确性
准确性 确保数据的准确性和完整性
错误 避免因数据错误导致图表出现 偏差
数据更新
更新频率
01 定期更新数据以反映最新信息
时效性
02 及时更新以确保数据准确性
常用统计图及应用范围图
常用统计图及应用范围图常用的统计图主要包括折线图、柱状图、饼图、散点图和箱线图等。
这些统计图在数据分析和可视化呈现中起着非常重要的作用。
它们可以用于不同领域的数据分析，如市场营销、金融、医疗健康、教育等等。
下面将分别介绍这些统计图的特点和应用范围。
折线图是一种以直线段连接各个数据点的统计图表。
它主要用于显示数据的趋势和变化。
折线图常用于时间序列的数据分析中，比如股票走势图、气温变化趋势等。
在市场营销中，折线图也经常用于分析销售额和客户数量的变化趋势。
柱状图是一种以矩形柱表示数据大小的统计图表。
它主要用于比较不同类别的数据之间的差异。
柱状图常用于展示不同产品的销售额、不同城市的人口数量等。
在金融领域，柱状图也可以用于展示不同股票的收益率和市值大小。
饼图是一种以扇形区域表示数据比例的统计图表。
它主要用于显示数据的占比关系。
饼图常用于展示市场份额、投资组合的资产比例等。
在医疗健康领域，饼图也可以用于展示不同疾病的患病比例。
散点图是一种用于显示两个变量之间关系的统计图表。
散点图常用于寻找变量之间的相关性和趋势。
在教育领域，散点图可以用于分析学生的成绩和学习时间之间的关系，帮助学生和老师找到最佳学习策略。
箱线图是一种用于显示数据分布和异常值的统计图表。
箱线图主要用于显示数据的离散程度和异常值情况。
在质量管理中，箱线图可以用于分析生产批次的质量分布情况，找出异常批次并进行改进。
除了以上提到的统计图外，还有其他一些常用的统计图，如雷达图、热力图、直方图等。
这些统计图对于不同领域的数据分析和可视化都有重要作用。
总的来说，统计图在数据分析和可视化中扮演着非常重要的角色。
它们可以帮助我们更直观地理解数据，发现数据之间的关联和规律。
在市场营销中，统计图可以帮助分析产品在不同区域的销售情况；在金融领域，统计图可以帮助投资者更好地了解市场走势；在医疗健康领域，统计图可以帮助医生和研究人员更好地了解疾病的分布和治疗效果；在教育领域，统计图可以帮助学生和老师更好地了解学习情况和成绩分布。
Excel这6种新图表，你用了几个？
Excel这6种新图表，你用了几个？Office 365新增了6种数据图表，特别方便工作中快速制作数据图表，下面就为大家介绍这些新图表。
1.树状图树状图提供数据的分层视图，树分支表示为矩形，每个子分支显示为更小的矩形。
树状图用于比较层次结构内的数据相对大小。
数据表A列的三种类型的业务用三种颜色来显示，B列中具体的业务在对应颜色中用矩形显示，这是重叠模式，还可以双击矩形块，采取横幅模式，设置对话框如下。
横幅模式显示效果。
2.旭日图旭日图非常适合显示分层数据。
层次结构的每个级别均通过一个环或圆形表示，最内层的圆表示层次结构的顶级。
上面的业务数据表同样可以做成旭日图。
对于分层后有空单元格的情形能很好进行展示，就是不同产品在不同省份和城市的销售数据表，做出的旭日图中从内向外以此是产品、省份和城市，根据销售额的数据快速看出不同层面对应的比例。
3.直方图直方图由一系列高度不等的柱形表示数据分布的情况，是一种经典的统计报告图，常用于质量管理。
某材料技术检验强度值如下表：做出直方图后，可以很快速划分不同区间，并统计该区间内的数据频率。
如果按照频率降序排列，并添加累计百分比线，就是排列图（又称帕累托图）。
排列图用于寻找主要问题或影响质量的主要原因。
它能够突出显示一组数据中的最大因素，被视为七大基本质量控制工具之一。
直方图和排列图的柱形，又称为箱体，双击横坐标，可以对箱体进行设置，主要分为按类别、自动、箱宽度和箱数等。
4.箱形图箱形图又称为盒须图，用于显示一组数据的分散情况统计，是一种常见的统计图表，常用于质量管理、人事测评等。
下图是某公司93个岗位对应的序列和薪酬数据，为了看得清楚将数据做了位置处理，要展示不同岗位序列对应的薪酬范围可以用箱形图。
箱形图可以展示各个序列薪酬的最高值、75分位值、平均值、中位值、25分位值和最低值。
5.瀑布图由柱状图衍生出来的瀑布图，突出强调变化的数值，或者数值之间的加减关系，瀑布图用于表现两个数据之间的变化过程，由于用途广泛。
讲解Excel的16种图表类型的“含义”，知道该怎么画图了！
讲解Excel的16种图表类型的“含义”，知道该怎么画图了！⼤家都知道，相同的数据，使⽤不同的图表进⾏体现，效果也会千差万别，那么我们应该如何正确选择，才能让图表的作⽤发挥到极致呢？1．柱形图柱形图是最常见的图表类型，它的适⽤场合是⼆维数据集（每个数据点包括两个值，即X和Y），但只有⼀个维度需要⽐较的情况。
例如，如下图所⽰的柱形图就表⽰了⼀组⼆维数据，【年份】和【销售额】就是它的两个维度，但只需要⽐较【销售额】这⼀个维度。
柱形图通常沿⽔平轴组织类别，⽽沿垂直轴组织数值，利⽤柱⼦的⾼度，反映数据的差异。
⼈类⾁眼对⾼度差异很敏感，辨识效果⾮常好，所以⾮常容易解读。
柱形图的局限在于只适⽤中⼩规模的数据集。
通常来说，柱形图⽤于显⽰⼀段时间内数据的变化，即柱形图的X轴是时间维的，⽤户习惯性认为存在时间趋势（但表现趋势并不是柱形图的重点）。
遇到X轴不是时间维的情况，如需要⽤柱形图来描述各项之间的⽐较情况，建议⽤颜⾊区分每根柱⼦，改变⽤户对时间趋势的关注。
如下图所⽰为7个不同类别数据的展⽰。
2．折线图折线图也是常见的图表类型，它是将同⼀数据系列的数据点在图上⽤直线连接起来，以等间隔显⽰数据的变化趋势，如下图所⽰。
折线图适合⼆维的⼤数据集，尤其是那些趋势⽐单个数据点更重要的场合。
折线图可以显⽰随时间⽽变化的连续数据（根据常⽤⽐例设置），它强调的是数据的时间性和变动率，因此⾮常适⽤于显⽰在相等时间间隔下数据的变化趋势。
在折线图中，类别数据沿⽔平轴均匀分布，所有的值数据沿垂直轴均匀分布。
折线图也适合多个⼆维数据集的⽐较，如下图所⽰为两个产品在同⼀时间内的销售情况⽐较。
不管是⽤于表现⼀组或多组数据的⼤⼩变化趋势，在折线图中数据的顺序都⾮常重要，通常数据之间有时间变化关系才会使⽤折线图。
3．饼图饼图虽然也是常⽤的图表类型，但在实际应⽤中应尽量避免使⽤饼图，因为⾁眼对⾯积的⼤⼩不敏感。
例如，对同⼀组数据使⽤饼图和柱形图来显⽰，效果如下图所⽰。
常见的六种图表类型
常见的六种图表类型1、柱形图，又称长条图、柱状统计图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表。
作为我们最常用的图表之一，通常是为了表现数据大小的对比。
柱形图经久不衰，正是因为它的可读性与简洁性。
2、饼图，或称饼状图，是一个划分为几个扇形的圆形统计图表，用于描述数量、频率或百分比之间的相对关系。
在饼图中，每个扇区的弧长（以及圆心角和面积）大小为其所表示的数量的比例。
这些扇区合在一起刚好是一个完全的圆形。
3、环形图是由两个及两个以上大小不一的饼图叠在一起，挖去中间的部分所构成的图形，主要是为了区分或表明某种关系。
环形图与饼图类似，但又有区别。
环形图中间有一个“空洞”，每个样本用一个环来表示，样本中的每一部分数据用环中的一段表示。
因此环形图可显示多个样本各部分所占的相应比例，从而有利于构成的比较研究。
4、气泡图，即以气泡形状为主，绘制展示信息的图。
它可以直接做散状气泡，可以与坐标系结合，也可以在它们之间用各种连接线表达关系。
气泡图因为它外观简洁直观、可视化数据信息；种类多，应用领域广；帮助整理思维，启发思维和想象等优点，越来越受到职场人的追捧和学习。
5、对比图就是将两个或两个以上的主体，通过一张图来进行多维度同步分析的一种分析方法。
这种图形我们日常在分析不同产品型号、竞品分析、产品功能分析中常见。
6、甘特图又称为横道图、条状图，其通过条状图来显示项目，进度，和其他时间相关的系统进展。
该图表以提出者亨利·劳伦斯·甘特（Henry Laurence Gantt）先生的名字命名。
甘特图横轴是时间线，纵轴是项目名称。
可以看出每个项目需要多少时间，在所有项目中某个特定项目开始和结束的时间点，发现有多少项目正在同时进行、哪些项目快到期，明确项目紧急性，从而及时做出调整。
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。
报告中适用的图表类型及其使用场景
报告中适用的图表类型及其使用场景引言：在现代社会中，报告作为一种重要的交流和沟通工具，被广泛应用于各个领域。
而图表作为一种直观且易于理解的展示方式，在报告中扮演着重要的角色。
本文将介绍报告中常用的图表类型及其适用的使用场景，帮助读者在撰写报告时更好地选择和使用图表。
一、折线图折线图适用于展示随时间变化的数据趋势。
通过横轴表示时间，纵轴表示数据值，可以清晰地反映数据的增长与下降趋势。
在报告中，折线图常用于描绘销售额、股价走势、用户增长等情况。
它的优点在于能够直观地展示数据变化的趋势，同时具备跨时间对比和单一时间点的数据分析的能力。
二、柱状图柱状图适用于比较各个项目或多个时间点之间的数量关系。
通过柱状图，可以直观地看出各个项目或时间点之间的差异。
柱状图常用于展示销售额、市场份额、人口统计等数据。
其优点在于能够清晰地显示多个项目或时间点之间的差异，同时也容易比较不同项目或时间点之间的数量大小。
三、饼图饼图适用于展示一个总量中各个部分的比例关系。
通过饼图，可以直观地看到各个部分在总量中的占比。
饼图常用于展示市场份额、人口比例、资源分配等情况。
饼图的优点在于能够直观地展示各部分相对于整体的比例，同时也能够突出某一部分的重要性。
四、雷达图雷达图适用于展示多个方面指标之间的比较。
通过雷达图，可以直观地看出各个指标之间的优劣关系。
雷达图常用于展示产品的多个属性评价、企业绩效评估等情况。
雷达图的优点在于能够清晰地显示多个指标之间的比较结果，同时还可以突出某一指标的重要性。
五、散点图散点图适用于展示两个变量之间的关系。
通过散点图，可以观察到两个变量之间的趋势、相关性以及离群点。
散点图常用于展示销售额与广告投入之间的关系、用户评价与产品质量之间的关系等。
散点图的优点在于能够清晰地表示两个变量之间的关系，同时还能够识别异常值。
六、热力图热力图适用于展示数据在地理或空间维度上的分布情况。
通过颜色的深浅与数值的大小来表示数据的密度或强度。
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。
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数据说明：由于目标客户在身高和体重方面的变化，一家服装制造商正在考虑更改对服装尺寸的测量方法以
及每种尺寸生产的比例。作为其初步研究的一部分，他们测量了 79 名十岁以下女孩（重要客户群）的身高
（米）和体重（千克）。
典型的边际图包含下列元素：
·一个散点图
·在 x 和 y 轴边际中的直方图、箱线图或点图
各种图图表的作用和用法
一.散点图 ·检查两个变量之间的关系 ·检查有无异常值 ·使用不规则的依赖时间变化的数据创建时间序列图
数据说明 一家健康评估公司的研究小组正在寻找一种预测一个人的身体脂肪百分比的方法。直接进行健康测量很困难也很昂贵。 该小组希望在他们的模型中包括一个易于测量的预测变量，并且他们正在考虑使用“体重指数 (B
直方图 使用直方图可以： ·突出显示数据的中心趋势 ·强调数据的变异性 ·确定样本分布是对称的还是偏斜的 直方图可帮助您直观地表示样本数据的分布。Minitab 使用竖条图示观测值落入每个箱体（区间）的频 率。
一家薯片制造商正在研究薯片破碎的问题。作为初始调查的一部分，该制造商随机选取了 100 袋薯条，并计算了每一袋中折断 薯条的数量。
钙质训练数据的点图显示两 组的分布似乎不同： ·对照组以平均每日摄入钙 质 800 毫克为中心。还存在 一个异常值，您应对其进行 调查。 ·训练组以更高的值为中心， 且分布也比对照组紧密。 以这种目测水平所见，培训 计划似乎提高了参与者的钙 质摄入量。您应该进一步分 析数据以确定统计显著性。
典型的点图包含下列元素： ·针对变量的观测值将 x 轴分成多个箱体（区间） ·表示观测值落入每个箱体的频率的点高度 ·同一图形上垂直堆叠的多个类别（可选） 点图帮助您直观地表示样本数据的形状和展开，且在比较分布时尤其有用： ·观察最高的点群以确定最常观测的值所处的位置。 ·数据是否从众数 开始对称地递减直至消失，数据是否偏斜 ？ ·计算尖峰的数量。多个尖峰可能表示数据来自多个总体。 ·通过观察最小箱体和最大箱体之间的距离确定数据的变异性 。 ·异常值 落于远离主要点群处。 可以在分析之前或结合分析一起创建点图，以帮助确认假设并指导进一步的分析。 为绘制点图，Minitab 在 x 轴上将样本值分为许多区间（称作箱体）。落入每个箱体的数据值由点表示。如果可能， Minitab 对每个观测值都显示一个点。否则，一个点将表示多个观测值，并带有脚注以指示每个点所表示的最大观测值数量。
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6
此直方图显示分布以每袋 9 到 10 片 破碎的薯片为中心，并且其形状是对 称的。值的范围是每袋有 4 到 14 片 破碎的薯片。此外，比较直方图与拟 合的正态分布 后说明其拟合良好，这 说明这些数据满足需要其的检验的正 态性假设。正态性检验将更严格地检 验此假设。
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7
点图
解释：BMI 和脂肪数据的散点图显示了两 个变量之间的强度很大的正线性关系。体 重指数 (BMI) 可能是身体脂肪百分比的一 个好的预测变量。
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2
使用散点图评估两个变量之间的关系的方向、强度和线性： ·同时趋向于上升的数据值指示正相关性。 ·如果随着一个数据值的降低而另一个数据值升高，则指示负的相关性。 ·关系强度越大，所生成的数据点聚类就越紧密。 ·异常值将落于远离主要点组处。 可以直观地确定关系是直线还是曲线。如果关系是曲线，则您可能需要包括高次项以准确地对弯曲程度建模（请参见多项 式回归 ）。 当依赖时间变化的数据不是按时间顺序排列，或数据采集区间不规则时，应使用散点图而不是时间序列图。
典型的直方图包含下列元素： ·针对变量的观测值将 x 轴分成多个箱体（区间） ·y 轴表示观测值落入每个箱体的频率 ·竖条表示频率 ·叠加的拟合分布 （可选） 使用直方图直观地表示样本数据的分布。观察分布的中心趋势 、 变异 和整体形状。在分析前或分析过程中可以创建直方图，以帮 助确认假设并指导进一步的分析。 为绘制直方图，Minitab 将样本值分成多个区间（称作箱体）。条 形表示落入每个箱体的观测值的数量（箱体的频率）。由于每个 条形表示许多观测值，因此直方图在有大量数据时最有用。您可 以编辑箱体的数量和每个箱体所覆盖的区间。更改这些设置可以 改变直方图的外观以及从中得出的结论。
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4
边际图
使用边际图可以： ·图解两个变量之间的关系 ·评估两个变量的分布 ·检查有无异常值 边际图是在 x 和 y 轴的边际中带有直方图、箱线图或点图的散点图。通过将散点图 与这些其他图形之一合并，边际图可以提供比单个图形所能提供更多的信息。散点 图突出显示两个变量之间的关系，而边际中的图形突出显示每个变量的分布。
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3
矩阵图
典型的矩阵图包含下列元素： ·散点图 的矩阵 ·矩阵的行和列，每一行和每一列都代表一个单独的变量 ·每个散点图的一个内部 x 和 y 轴尺度 使用矩阵图同时评估多个变量对之间的关系。这一概要可帮助您决定要将哪些变量包括在模型中，以及如 何对这些变量建模。查看散点图的阵列，确定哪些变量显示为相互关联。如果一个预测变量与响应变量不 相关，您可能希望从模型中排除该预测变量。如果关系是曲线，则您可能需要包括高次项以准确地对弯曲 进行建模
解释：BMI 和脂肪数据的散点图显示了两 个变量之间的强度很大的正线性关系。此 外，数据点形成了一条紧密的直线，说明 简单线性模型与数据拟合良好。“体重指 数 (BMI)”可能是应包括在模型中的一个很 好的变量。另一方面，由加速度计测量的 活动没有显示出与身体脂肪百分比的相互 关联性。您可能决定从模型中排除“活 动”。
通过将散点图与这些其他图形之一合并，边际图可以提供比单个
图形更多的信息。
观察散点图以检查两个变量之间关系的方向、强度和线性。边际
中的图形突出显示每个变量的分布
在身高和体重数
据中，散点图显
示两个变量之间
有略微弯曲的正
关系。身高直方
图显示此分布以
1.5 米为中心并且
对称。体重直方
图显示此分布的
众数在大约 45 千