统计数据的图表展示
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Excel是一款功能强大的数据分析工具，广泛应用于各行各业。
在Excel中，统计图表是一种直观、易于理解的数据展示方式，能够帮助我们更好地理解数据、发现规律、做出决策。
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、柱状图柱状图是一种用于比较不同类别之间数据差异的图表类型。
它通过柱形的高度来表示数据的大小，可以清晰地展示数据的分布情况。
柱状图适用于展示不同时间点、不同地区、不同产品等之间的数据对比。
例如，在销售数据分析中，我们可以使用柱状图来比较不同产品的销售额，从而找出销售额最高的产品，有针对性地制定销售策略。
二、折线图折线图是一种用于展示数据随时间变化趋势的图表类型。
它通过连接各个数据点的线段来表示数据的变化情况，可以直观地展示数据的趋势和周期性。
折线图适用于展示销售额、股票价格、气温等随时间变化的数据。
例如，在股票分析中，我们可以使用折线图来观察股票价格的波动情况，判断股票的走势，做出投资决策。
三、饼图饼图是一种用于展示数据占比的图表类型。
它通过扇形的面积来表示数据的比例，可以直观地展示各个类别的重要性和占比。
饼图适用于展示不同产品销售额占比、不同地区人口比例等。
例如，在市场份额分析中，我们可以使用饼图来展示各个竞争对手的市场份额，从而了解市场竞争格局。
四、散点图散点图是一种用于展示两个变量之间关系的图表类型。
它通过绘制数据点在坐标系中的位置来表示两个变量的关系，可以帮助我们发现变量之间的相关性。
散点图适用于研究变量之间的相关性、趋势和异常值。
例如，在销售数据分析中，我们可以使用散点图来观察广告投入和销售额之间的关系，判断广告对销售的影响。
五、雷达图雷达图是一种用于展示多个变量之间相对关系的图表类型。
它通过绘制多边形的边来表示各个变量的取值，可以直观地比较不同变量的重要性和差异。
雷达图适用于比较多个指标的得分、评估不同方案的优劣等。
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。
统计图表ppt.课件
案例五：产品满意度调查表
总结词
通过柱状图和饼图展示产品的满意度调查结 果，包括各评价维度的得分和占比。
详细描述
使用柱状图表示各评价维度的得分情况，使 用饼图展示各评价维度的占比，并添加相应 的文字说明和图表注解。
THANKS
感谢观看
统计图表的设计原则
01
明确目的
根据展示需求选择合 适的图表类型，确保 图表能够准确传达信 息。
02
简洁明了
避免过多的图表元素 和复杂的图表设计， 保持图表的简洁和易 读性。
03
数据可视化
将数据以直观、易懂 的方式呈现，突出关 键信息和数据变化。
04
对比与参照
合理运用对比和参照 ，帮助读者更好地理 解和分析数据。
科学研究
总结词
在科学研究中，统计图表是呈现实验结果和科学发现的常用 手段，有助于推动科学知识的传播和发展。
详细描述
利用曲线图记录实验过程中各项指标的变化趋势；通过表格 呈现详细的实验数据；使用流程图说明实验操作步骤和逻辑 关系等。
商业决策
总结词
在商业决策中，统计图表能够为决策 提供数据支持，帮助企业做出科学、 合理的决策，提高经营效率和盈利能 力。
统计图表PPT课件
目录
• 统计图表概述 • 常用统计图表 • 统计图表的应用场景 • 统计图表制作技巧 • 统计图表案例分析
01
统计图表概述
Chapter
统计图表的定义与作用
定义
统计图表是一种可视化工具，通过图形和表格的形 式展示数据，帮助人们快速理解和分析数据。
作用
统计图表能够清晰地呈现数据的分布、趋势和关系 ，提高数据的可读性和易理解性，有助于做出正确 的决策和判断。
统计学-数据的图表展示分析
2021/3/25
表3-4 不同类型的饮料和顾客性别的频数分布表
也称为列联表或交叉表
2021/3/25
SPSS生成频数分布表
第一步：选择【Analyze】 【Descriptive Statistics-Frequencies】 进入主题对话框
第二步：将“饮料类型”或“顾客性别” 选入【Variable】；选中【Display Frequencies tables】。
2021/3/25
数据的整理与显示
（基本问题）
1. 要弄清所面对的数据类型，因为不同类型的 数据，所采取的处理方式和方法是不同的
2. 对定类数据和定序数据主要是做分类整理 3. 对定距数据和定比数据则主要是做分组整理 4. 适合于低层次数据的整理和显示方法也适合
于高层次的数据；但适合于高层次数据的整 理和显示方法并不适合于低层次的数据
第三章 数据的图表展示
3.1 数据的预处理 3.2 用图表展示定型数据 3.3 用图表展示定量数据 3.4 合理使用图表
2021/3/25
不同原因引起的寿命损失
原因
寿命减少天 数
未结婚（男性） 3 500
惯用左手
3 285
吸香烟（男性） 2 250
未结婚（女性） 1 600
30%超重
1 300
20%超重
第二步：选中数据清单中的任意单元格，并选择【数据】 菜单中的【数据透视表和数据透视图】，弹出对话框如图3-7 所示。然后根据需要选择“数据源类型”和“报表类型”。这里我 们选用【Microsoft Office Excel数据列表或数据库】和【数据 透视表】 ，单击下一步，探出对框如图3-8所示 图 3-7
700
600
学会使用Excel制作各种统计图表的方法
学会使用Excel制作各种统计图表的方法Excel是一款强大的数据处理和可视化工具，广泛应用于商业、科研和教育等领域。
学会使用Excel制作各种统计图表，不仅可以帮助我们更好地理解数据，还可以提升我们的数据分析能力。
本文将介绍一些常用的统计图表，以及在Excel中如何制作这些图表。
一、柱状图柱状图是最常用的一种统计图表，主要用于比较不同类别或不同时间点的数据。
制作柱状图，首先需要在Excel中输入数据，然后选中数据范围，点击“插入”选项卡中的“柱形图”按钮，选择合适的柱状图类型，即可生成柱状图。
二、折线图折线图适用于呈现数据随时间变化的情况，常用于展示趋势和变化。
制作折线图的步骤与制作柱状图类似，区别在于选择“折线图”类型。
在生成折线图后，我们还可以通过调整线条样式和颜色，以及添加数据标签和图例等方式，使图表更加美观和易于理解。
三、饼图饼图主要用于显示不同类别的占比关系，例如市场份额分布、人口构成等。
制作饼图，需要先将数据输入Excel，并将数据转换为百分比形式。
然后选中数据范围，点击“插入”选项卡中的“饼图”按钮，选择合适的饼图类型，即可生成饼图。
为了使饼图更加直观和易于理解，我们还可以调整每个扇区的颜色和标签，以及添加图例。
四、散点图散点图主要用于显示两个变量之间的关系，例如回归分析、相关性分析等。
制作散点图，我们需要将两组相关的数据输入Excel，并选中数据范围。
然后点击“插入”选项卡中的“散点图”按钮，选择合适的散点图类型即可生成散点图。
通过调整散点图中点的样式、颜色和标签等，我们可以更清晰地展示变量之间的关系。
五、雷达图雷达图主要用于多个指标之间的比较和评估，例如产品特征分析、团队能力评估等。
制作雷达图的步骤与制作柱状图类似，区别在于选择“雷达图”类型。
在生成雷达图后，我们可以调整轴线和填充样式，使图表更加直观和美观。
六、瀑布图瀑布图适用于展示数据的增长和减少情况，例如收入、成本等。
制作瀑布图的步骤较为复杂，需要进行数据的计算和调整。
统计学中的数据可视化方法
统计学中的数据可视化方法数据可视化是统计学中一种重要的方法，它通过图表、图形等形式将数据转化为可视的形式，以便更直观地理解数据的特征和趋势。
在当今大数据时代，数据可视化的应用越来越广泛。
本文将介绍统计学中常用的数据可视化方法，包括条形图、折线图、饼图、散点图和箱线图。
1. 条形图条形图是一种常用的数据可视化方法，它适用于展示分类变量之间的数量关系和比较不同类别的数量。
条形图通常由横轴和纵轴构成，横轴表示类别，纵轴表示数量。
通过条形的高度可以直观地比较不同类别的数量大小。
例如，可以使用条形图来展示不同城市的人口数量或者不同产品的销售额。
2. 折线图折线图是一种用连续的折线表示数据变化趋势的方法，适用于展示随时间、空间或其他连续变量而变化的数据。
折线图由横轴和纵轴构成，横轴表示时间或其他变量，纵轴表示数量或百分比。
通过折线的形状和走势可以分析数据的增长、下降、波动等情况。
例如，可以使用折线图展示一年内某个城市的温度变化。
3. 饼图饼图是一种用扇形的面积表示数据比例的方法，适用于展示分类变量的比例关系。
饼图通常由一个圆和若干个扇形构成，每个扇形的面积表示该类别占总体的比例。
饼图可以直观地展示每个类别的重要性和占比。
例如，可以使用饼图展示一份调查结果中不同年龄段的人口比例。
4. 散点图散点图是一种用坐标点表示两个变量之间关系的方法，适用于展示两个连续变量之间的相关性。
散点图由横轴和纵轴构成，横轴表示一个变量，纵轴表示另一个变量。
通过坐标点的分布情况可以观察到两个变量之间的相关性。
例如，可以使用散点图展示一组学生的数学成绩和语文成绩之间的关系。
5. 箱线图箱线图是一种用箱体和线段表示数据分布情况的方法，适用于展示多组数据的中位数、最大值、最小值、上下四分位数等统计信息。
箱线图由一条横轴和一个或多个箱体构成，箱体表示数据的四分位数范围，线段表示数据的最大值和最小值。
箱线图可以直观地比较不同组数据的中位数和离散程度。
统计学-第3章 数据的图表展示 学习指导
第3章（数据的图表展示）学习指导(一)数据的预处理数据预处理包括审核、筛选和排序。
1．对不同渠道取得的数据在审核内容和方法上有所不同。
直接调查取得的原始数据从完整性和准确性上去审核。
二手数据除审核其完整性和准确性外，还要审核其适用性和时效性。
2．数据的筛选包括两个方面：一是剔除错误数据；二是剔除不符合特定条件的数据。
3．数据排序是按一定的顺序将数据进行排列，以便发现数据的特征和趋势。
(二)品质数据的整理与显示品质数据的整理是对数据进行分类，计算出每一类别的频数、频率或比例、比率，并用图形进行显示。
(三)数值型数据的整理与显示品质数据的整理与显示方法都适用于数据型数据的整理与显示，但数据型数据还有一些特定的方法，而且这些方法不适用于品质数据。
(四)统计表统计表是用于显示统计数据的基本工具，由表头、行标题、列标题、数字资料以及表外附注组成。
概念练习一）单项选择题1、统计整理阶段最关键的问题是( )。
A、对调查资料的审核；B、统计分组；C、统计汇总；D、编制统计表。
2、统计分组的关键在于( )。
A、分组标志的正确选择；B、按品质标志分组；C、运用多个标志进行分组，形成一个分组体系；D、分组形式的选择。
3、某管理局对其所属企业的生产计划完成百分比采用如下分组，请指出哪项是正确的( )。
A、80-89％B、80％以下90-99％80．1-90％100-109％90．1-100％110％以上100．1-110％C、90％以下D、85％以下90-100％85-95％100-110％95-105％110％以上105-115％4、在进行组距式分组时，凡遇到某单位的标志值刚好等于相邻两组上下限的数值时，一般是( )。
A、将此值归人上限所在组；B、将此值归人下限所在组；C、将此值归人上限所在组或下限所在组均D、另行分组。
5、划分离散变量的组限时，相邻两组的组限( )。
A、必须是间断的；B、必须是重叠的；C、即可以是间断的，也可以是重叠的；D、应当是相近的。
统计学 第三章 数据的图表展示
等距分组表(上下组限重叠)
等距分组表(上下组限间断)
等距分组表(使用开口组)
1 数据分组
2
数值型数据的 图示
直方图和折线图
分组数据—直方图和折线图
Excel
分组数据—直方图(histogram)
用于展示分组数据分布的一种图形 用矩形的宽度和高度来表示频数分布 本质上是用矩形的面积来表示频数分布 在直角坐标中，用横轴表示数据分组，纵轴表 示频数或频率，各组与相应的频数就形成了一 个矩形，即直方图
右边就是记录的原始数据分类数据整理频数分布表例题分析?用宽度相同的条形的高度或长短来表示各类别数据的图形?有单式条形图复式条形图等形式?主要用于反映分类数据的频数分布?绘制时各类别可以放在纵轴称为条形图也可以放在横轴称为柱形图columnchart15111216可口可乐旭日升冰茶百事可乐汇源果汁露露品牌不同品牌饮料的频数分布分类数据的图示对比条形图sidebysidebarchart?分类变量在不同时间或不同空间上有多个取值?对比分类变量的取值在不同时间或不同空间上的差异或变化趋势电脑品牌电脑品牌一季度一季度二季度二季度联想联想256256468468ibmibm285285397397康柏康柏247247328328戴尔戴尔563563688688分类数据的图示对比条形图例题分析电脑销售量的对比条形图256285247563468397328688100200300400500600700800联想ibm康柏戴尔电脑品牌一季度二季度分类数据的图示帕累托图paretochart不同品牌饮料的帕累托图111216可口可乐旭日升冰茶百事可乐露露汇源果汁品牌?按各类别数据出现的频数多少排序后绘制的柱形图?主要用于展示分类数据的分布分类数据的图示帕累托图paretochart?也称圆形图是用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形?主要用于表示样本或总体中各组成部分所占的比例用于研究结构性问题?绘制圆形图时样本或总体中各部分所占的百分比用圆内的各个扇形角度表示这些扇形的中心角度按各部分数据百分比乘以360分类数据的整理与图示顺序数据的整理与图示累积频数cumulativefrequencies
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0
N = 83.00
组距为4的组距数列 154.0
158.0
162.0
166.0
170.0
174.0
2020/6/30
VAR00001
10
Std. Dev = 4.86
Mean = 163.3
0
N = 83.00
组距为6的组距数列 154.0
160.0
166.0
172.0
VAR00001
组数
•Sturges 经验公式
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
2020/6/30
《统计学》第二章 统计数据 STAT
获金牌项目 金牌数 占总数比例
变量值 x
50-59
.04
4
60-69
.26
26
70-79
.32
32
80-89
.14
14
2020/6/30
90-99
.14
14
Dot Plot
• One of the simplest graphical summaries of data is a dot plot.
• A horizontal axis shows the range of data values.
2020/6/30
次数 f
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
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
2020/6/30
..... . ...
.
50
60
70
80
90
100 110
Cost ($)
2020/6/30
40
直方图（Histogram）
30
20
10
Std. Dev = 4.86
Mean = 163.3
0
N = 83.00
154.0
158.0
162.0
166.0
170.0
174.0
VAR00001
2020/6/30
Cumulative relative percent of population
2020/6/30
Lorentz Curve
A B
Cumulative relative percent of income累计次数 分布图
2020/6/30
Exploratory Data Analysis
• The techniques of exploratory data analysis consist of simple arithmetic and easy-to-draw pictures that can be used to summarize data quickly.
• Then each data value is represented by a dot placed above the axis.
2020/6/30
Example: Hudson Auto Repair
•
Dot
.
Plot
.
....
......... .................. .. . .. . .
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
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
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
2020/6/30
《统计学》第二章 统计数据 STAT
获金牌项目 金牌数 占总数比例
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
2020/6/30
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
有效 157.00 158.00
数据 159.00 160.00
161.00
162.00
163.00
164.00
165.00
166.00
167.00
168.00
169.00
170.00
171.00
172.00
174.00 2020/6/3T0otal
V AR00 0 01
Frequency
P erc ent
2020/6/30
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
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
k 1 3 .3 2 2 ( lo g 1 0 n )
•最小K值法
mink|{2K n}
2020/6/30
组距、组上限、组下限
i(Higheslut e-vLaowesutev)al Numobfecrlasses
2020/6/30
V al i d
152.00
154.00
155.00
156.00
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
2020/6/30
2020/6/30
《统计学》第二章 统计数据 STAT
• Example 2.3 - coHinstotignraumed (Excel
Frequency
represen80ta7t3ion) 70
64
60
52
50
36
40
28
30
Frequency
20
10
0
1
2
3
4
5 M ore
Are a
2020/6/30
2020/6/30
《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
2020/6/30
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
60
Pa1142reto
50
40
10
2020/6/30
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
Exploratory Data Analysis Crosstabulations
2
11
3
5
3 4
5 4
圆形图（饼图 Pie）
2020/6/30
体操 举重 乒乓球 羽毛球 射击 跳水 柔道 田径 跆拳道
2020/6/30
2020/6/30
• Bar Charts条状图
– Bar charts provide an alternative to pie charts.