简单明了的数据可视化图表
可视化数据分析统计图表PPT模板
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可视化数据分析图表
Visual data analysis chart
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数据分析图表
|适用于数据分析报告|工作总结|工作汇报|会议报告等|
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数据可视化的7种方法
数据可视化的7种方法数据可视化是将数据以图形、图表、图像等形式展示的过程，可以帮助人们更清晰、更直观地理解数据。
在当今数据时代，数据可视化已经成为了数据分析和决策过程中必不可少的工具之一、以下是7种常见的数据可视化方法：1.折线图：折线图是一种以折线连接数据点的图表形式，通常用于显示数据随时间变化的趋势。
折线图能够清晰地显示数据的趋势和周期性变化，并且能够方便地比较多组数据的变化。
2.柱状图：柱状图通过矩形的高度来表示数据的数量或大小，通常用于比较多组数据之间的差异。
柱状图能够直观地显示数据的大小关系，尤其适用于展示离散的数据。
3.饼图：饼图是以圆形的扇区表示数据的百分比或比例，通常用于展示数据的组成部分。
饼图常用于比较各组数据的占比情况，能够直观地显示数据的分布情况。
4.散点图：散点图用于展示两个变量之间的关系，每个数据点表示一个观测值。
散点图能够帮助人们发现数据间的相关性或趋势，并且可以用不同颜色或大小的数据点表示其他维度的数据。
5.热力图：热力图用不同颜色的方块或区域表示数据的强度或密度，通常用于显示地理、时间等维度上的数据分布。
热力图常用于展示数据的热点区域或集中程度，能够清晰地显示数据的空间分布特征。
6.树状图：树状图用于展示数据的层次结构或组织关系，通常由节点和连线组成。
树状图能够清晰地显示数据的上下层次关系，适用于展示组织结构、分类关系等。
7.地图：地图是基于地理信息呈现的可视化方式，用于展示地理位置上的数据分布和相关信息。
地图能够直观地显示地理位置上的数据差异和相关性，常用于分析地理分布特征、市场研究等领域。
除了以上7种常见的数据可视化方法，还有词云图、雷达图、箱线图、网络图等不同形式的可视化方式。
无论使用哪种方法，都应该根据数据的特点和分析目的选择合适的可视化方式，并注重其简洁、直观、准确地表达数据。
echarts 指标卡片 -回复
echarts 指标卡片-回复ECharts（Enterprise Charts）是一款由百度开发的开源可视化图表库，可以用于构建丰富多样的图表和数据可视化应用。
其中，指标卡片是ECharts中的一种常见图表类型，用于展示某个指标的数据或变化趋势。
在本文中，我将一步一步回答关于ECharts指标卡片的问题，帮助读者了解如何使用和定制这个图表类型。
第一步：了解指标卡片的基本概念和用途指标卡片（Indicator）是一种简洁明了的展示数据指标的图表，常用于仪表盘、报表和数据大屏等场景。
它通常由一个主要的数值指标和一些辅助信息组成，以帮助用户快速获取关键数据信息。
指标卡片可以展示单一数据指标，也可以展示多个数据指标的对比或趋势变化。
第二步：了解ECharts中的指标卡片配置项在ECharts中，指标卡片（Indicator）的配置项包括主要的数值指标、辅助信息、样式、标记等。
其中，主要的配置项如下：- title：指标卡片的标题- value：主要的数值指标- subtext：辅助信息- textStyle：文本样式- markPoint：标记点- markLine：标记线第三步：如何创建一个简单的指标卡片要创建一个简单的指标卡片，首先需要引入ECharts库和创建一个容器元素，然后初始化一个ECharts实例，并指定指标卡片的配置项。
以下是一个简单的示例代码：javascript引入ECharts库import echarts from 'echarts';创建容器元素const container = document.getElementById('chartContainer');初始化ECharts实例const chart = echarts.init(container);指定指标卡片的配置项const option = {title: {text: '销售额',textStyle: {fontSize: 24,fontWeight: 'bold',color: '#333'}},value: {text: '￥123,456',textStyle: {fontSize: 36,color: '#666'}},subtext: {text: '辅助信息',textStyle: {fontSize: 14,color: '#999'}}};渲染指标卡片chart.setOption(option);第四步：如何定制指标卡片的样式和标记ECharts提供了丰富的配置项，可以帮助用户自定义指标卡片的样式和标记。
如何在Excel中使用PieChart进行饼图分析分析
如何在Excel中使用PieChart进行饼图分析分析数据可视化是数据分析中非常重要的一环，在Excel中，PieChart （饼图）是一种常用的图表类型，可以用于进行饼图分析。
本文将介绍如何在Excel中使用PieChart进行饼图分析。
首先，打开Excel并导入需要进行分析的数据。
假设我们有一份销售额数据，包含产品名称和对应的销售额。
我们将使用这个数据来进行饼图分析。
1. 选择数据：在Excel中，选择你的数据集。
确保你选择了正确的列和行。
2. 插入饼图：在Excel的菜单栏中，找到“插入”选项，并点击饼图图标。
你可以选择不同类型的饼图，如圆形、环形和三维饼图。
选择适合你数据的饼图类型，并点击确认。
3. 调整图表：一旦饼图插入到Excel中，你可以对其进行进一步的调整。
你可以改变图表的大小、颜色、字体等。
你还可以添加图例和数据标签，以便更好地展示数据。
4. 添加数据标签：为了更清楚地显示每个部分的数据，可以在饼图上添加数据标签。
数据标签可以显示每个部分的百分比或实际数值。
通过右击饼图上的数据标签，可以选择要显示的数据内容。
5. 添加图例：如果你的饼图有多个部分，建议添加图例以解释每个部分的含义。
你可以通过右击饼图上的图例，选择添加或删除图例。
6. 调整图表样式：在Excel的菜单栏中，找到“图表工具”选项卡，通过该选项卡，你可以调整饼图的样式，如颜色、边框、阴影等。
你还可以添加图表标题和轴标签，以完善你的图表。
7. 解读饼图：饼图能够直观地展示各部分的比例关系。
通过观察饼图，你可以了解各部分所占比例的大小。
你可以根据饼图的结果来分析数据，如判断哪个产品销售额最高、最低，或者哪个产品占据了销售额的大部分。
以上就是使用Excel中PieChart进行饼图分析的步骤。
通过这种数据可视化的方式，你可以更好地理解和分析数据。
使用饼图能够直观地展现数据，让数据分析变得更加简单和明了。
希望本文能对你在Excel中使用PieChart进行饼图分析有所帮助。
大数据可视化之基础图表
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（6）雷达图
• 雷达图（Radar Chart），又可 称为戴布拉图、蜘蛛网图 （Spider Chart），将多项指标画 在一个圆形的图标上，从而了解 指标情况及变动情况。 • 一般雷达图示为多维度的。 • 指标一般不建议超过8个。 • 也可以采用一组雷达图显示信息。
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横向条形图
• 可以理解为柱状图的旋转了 90度。 • 但是例如表征长度时一般用 横向条形图。
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直方图
• 直方图是一种统计图形。 • 需要注意的是，直方图和柱状 图之间的差别在于长方形之间 没有空隙。
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多维度条形图
• 簇状条形图 • 堆积条形图 • 百分比堆积条形图
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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
Ø Ø 每页显示一日信息的叫日历。 每页显示一个月信息的叫月历 每页显示全年信息的叫年历。
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复合饼图
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（3）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。 • 在折线图中，类别数据沿水平 轴均匀分布，所有值数据沿垂 直轴均匀分布。
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。
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。
数据可视化常用的五种方式及案例分析
数据可视化常用的五种方式及案例分析1. 条形图（Bar Chart）条形图是一种常用的数据可视化方式，用于比较不同类别的数据。
它通过长方形的高度来表示数据的大小。
通过条形图，可以清晰地看到不同类别之间的差异。
例如，我们可以使用条形图来比较不同地区的销售额。
每个长方形的高度代表了不同地区的销售额，可以直观地看到哪个地区的销售额最高。
2. 折线图（Line Chart）折线图用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。
它通过连接数据点来展示数据的变化情况。
折线图常用于分析时间序列数据，如股票价格、气温变化等。
例如，我们可以使用折线图来显示一个月内每天的温度变化情况。
通过观察折线的趋势，可以了解温度的变化规律。
3. 饼图（Pie Chart）饼图是一种常用的数据可视化方式，用于显示不同部分构成整体的比例关系。
它将整体分为多个部分，并使用扇形的面积来表示每个部分的大小。
饼图适用于显示相对比例较小的数据。
例如，我们可以使用饼图来显示一些城市的人口构成比例，如男性、女性、老年人、儿童等。
4. 散点图（Scatter Plot）散点图是一种常用的数据可视化方式，用于显示两个变量之间的关系。
它将数据点绘制在平面坐标系中，横轴表示一个变量，纵轴表示另一个变量。
散点图常用于分析变量之间的相关性。
例如，我们可以使用散点图来分析学生的身高和体重之间的关系。
每个数据点代表一个学生，横轴表示身高，纵轴表示体重，可以观察到身高较高的学生体重一般也较高。
5. 地图可视化（Map Visualization）地图可视化是一种常用的数据可视化方式，用于显示地理位置数据。
它将数据与地图结合起来，帮助人们更好地理解地理分布和空间关系。
地图可视化常用于分析地区之间的差异和趋势。
例如，我们可以使用地图可视化来显示一些国家各地区的人口密度，通过不同颜色的填充或不同大小的符号来表示人口密度的变化。
案例分析：假设有一份数据集，包含了电商网站一天内不同时间段的用户访问量。
数据可视化的7种方法
数据可视化的7种方法随着时代的变迁和科技的发展，数据在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
尤其是在企业、科研等领域，数据分析和可视化已经成为了一个不可或缺的过程。
在这里，笔者将会为大家介绍7种数据可视化的方法，希望能够对数据处理有所帮助。
一、折线图(Line Chart)折线图是一种用于展示数据趋势、变化的图表，是一种经典的可视化方法。
它将数据分布在坐标系中，通过连续的线条展示数据的变化趋势，便于观察数据变化的趋势。
折线图适合表达多个数据点之间的连续关系，常用于可视化股票、气温、气象等数据。
二、柱状图(Bar Chart)柱状图是一种用于比较不同组数据之间的差异的图表，可用于展示分类数据。
它通过以柱子的高度或者长度为基础，来反映数值的大小，非常适合在横向或纵向上比较数据之间的多样性，如销售额、用户数量等。
三、散点图(Scatter Plot)散点图是通过将两个变量之间的相关性表示在图表形式中，来向我们展示数据点之间的联系。
通常，该类型的图形通常用于表示两个不同的变量之间的相关性，如散点图可以帮助我们直接观察到两个变量之间的关系，比如销售额和广告费之间的关系。
四、面积图(Area Chart)面积图是一种展示数据分布在时间或其他连续轴上随时间而变化的图表类型。
它与折线图类似，不同之处在于面积图是通过填充数据线下部的区域来展示数据集中的趋势，更能够直观地将变化趋势展现出来。
面积图通常被用于展示累积数据量或总和的占比，比如市场份额占比、不同员工销售量等。
五、饼状图(Pie Chart)饼状图是一种常用的可视化图表，用于表示数据的分布。
它通常是通过将数据分成几个部分，以不同颜色呈现出来，通过扇形的大小、投影的大小等方式来可视化数据。
饼图适用于比例数据的展示，如不同部门的销售额贡献比、网站的流量来源占比等。
六、热力图(Heat Map)热力图是一种通过不同颜色来展示数据热度的图表类型。
通常热力图被用于显示在二维坐标系中的离散数据点的热度值，这些点的颜色和明暗程度代表了相关的数值信息。
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当我们需要用书面表达同一件事物时，我们的思维定式就是“能用图描述的就不用表，能用表就不用文字”。
这句话充分的表达出从认知的角度来说我们更习惯于直接的视觉表达形式—图表。
可视化图表有哪些基本类型，我们在选择图表时又需要遵守哪些原则呢？
基础图表及特点
1.柱形图
柱形图利用柱子的高度，能够比较清晰的反映数据的差异，一般情况下用来反映分类项目之
间的比较，也可以用来反映时间趋势。
柱形图的局限在于它仅适用于中小规模的数据集，当
数据较多时就不易分辨。
一般而言，不要超过10个。
通常来说，柱形图的横轴是时间维度，用户习惯性认为存在时间趋势。
如果遇到横轴不是时间维度的情况，建议用颜色区分每根柱子。
2.折线图
折线图用来反映随时间变化的趋势。
当我们需要描述事物随时间维度的变化时常常需要使用
该图形。
通常折线图描绘的点越多，越能够清楚的观察到数据的变化趋势。
方便决策者及时
做出决策。
3.饼图
饼图的使用应该慎重，因为肉眼对面积大小感应不敏感。
是最容易被误用的。
但在具体反映
某个比重的时候，配上具体数值，会有较好的效果。
在需要描述某一部分占总体的百分比时，适合使用饼图。
但对比的数量最多不能超过6个，否则会产生视觉的混乱。
4.散点图
散点图的数据为三维数据，使用两组数据构成多个坐标点，分析坐标点的分布情况，判断两
个变量之间的关联或分布趋势。
适合于观测大量数据的分布特点，对于视觉的直观性更强。
点与点之间的密集度反应着该区域的整体权重比例。
可视化图表应用的领域
可视化图表直观简便的特点使得它的应用范围广泛，尤其在BI领域，帆软的Finebi中就使用了大量的可视化图表，海量的图表种类满足了企业对于数据展现形式的选择。
各种可视化图
表的应用直观的表达出数据的变化趋势。
同时Finebi的智能分析系统迅速的生成数据的可视
化图表，满足了企业及时性的需求。
智能权限的应用方便了不同部门之间的信息交流。
相信
未来可视化图表的表现形式将会更加丰富，应用的场景也会更加的广泛。