数据资料的整理与分析
数学实践教案：数据的整理与分析
数学实践教案：数据的整理与分析一、引言数据的整理与分析是数学中重要的实践内容，它不仅可以帮助我们更好地理解和应用数学知识，还能使我们在实际问题解决中提高效率和准确性。
在本文中，我们将探讨数据的整理方法以及如何运用数学工具来进行数据分析。
二、数据的整理1. 数据收集：首先，我们需要明确收集什么样的数据以及如何收集这些数据。
在进行数据收集之前，应该制定一个明确的目标，并确定所需信息的类型和范围。
常见的数据收集方式包括问卷调查、观察记录和实验测量等。
2. 数据清洗：在得到原始数据后，往往需要对其进行清洗，去除错误或重复的数据，以保证后续分析过程的准确性。
同时，对于缺失值也要采取合适的处理方式，例如插补或删除等。
3. 数据分类与排序：根据研究目标和特点，将数据进行分类和排序有助于后续分析过程。
常见的分类方法包括按时间、地区、性别等因素划分；而排序则可以按照大小或其他特定规则进行。
三、数据的分析方法1. 描述性统计：描述性统计是对已有数据进行总结和概括的方法。
其常用指标包括平均数、中位数、众数、极差等。
通过这些指标，我们可以对数据的集中趋势、离散程度以及分布形态有一个直观的认识。
2. 相关性分析：相关性分析是研究变量之间关联程度的一种方法。
通过计算协方差和相关系数，我们可以了解两个变量之间的线性关系强弱以及正负向关系。
例如，通过相关性分析可以判断学习时间与成绩之间是否存在显著关联。
3. 统计推断：统计推断是根据样本数据对总体特征进行推断的方法。
通过抽样调查和假设检验等技术，我们可以从部分数据中推断出整体的特征，并对研究所得结论进行可靠性评估。
四、实践案例以某班级同学身高为例来说明数据整理和分析的实际应用过程。
1. 数据整理：首先需要收集同学们身高的原始数据，并将其清洗后整理成表格或图表形式。
可以按性别分类并按身高排序，以便后续分析。
2. 描述性统计：对于收集到的身高数据，可以计算平均身高、中位数和众数，以了解同学们的身高分布状况。
调查资料的整理与分析
调查资料的整理与分析一、调查资料的整理1.数据清洗：在调查过程中，可能会遇到数据异常、缺失或重复等问题，需要对原始数据进行清洗。
清洗的方法包括删除重复数据、填充缺失数据、修复错误数据等。
2.数据分类：将调查数据按照一定的分类标准进行分类，有助于后续的分析和理解。
分类可以按照调查对象、调查时间、地域等因素进行。
3.数据归档：为了方便后续查询和使用，可以将整理好的数据进行归档存储。
可以使用电子表格、数据库或档案等形式进行归档。
二、调查资料的分析1.统计分析：统计分析是最常见的数据分析方法。
通过基本统计指标，如均值、中位数、众数、标准差、相关系数等，可以对数据进行整体概括和比较。
2.图表分析：图表分析可以更直观地展示数据的特征和规律。
可以使用直方图、饼图、折线图、散点图等不同类型的图表进行分析。
3.趋势分析：通过对数据的时间序列进行分析，可以揭示出数据的趋势和周期。
可以使用折线图或柱状图进行趋势分析。
4.案例比较：将不同案例的数据进行比较分析，找出其中的规律和异同之处。
可以通过对比不同地区、不同时间或不同群体的数据进行分析。
5.交叉分析：交叉分析是通过对两个或多个变量进行分析，寻找它们之间的关系和相互作用。
可以使用交叉表、散点图等方法进行交叉分析。
三、调查资料整理与分析的技巧1.针对研究问题：在进行整理和分析之前，要明确研究问题或分析目标。
根据研究问题的不同，可能需要采用不同的方法和技巧进行分析。
3. 利用工具：在进行数据整理和分析时，可以借助各种工具和软件，如Excel、SPSS、Python等。
这些工具可以加快数据处理的速度和提高分析的精度。
4.注意数据的质量：在进行整理和分析时，要注意数据的质量问题。
要检查数据的准确性、可靠性和一致性，避免因数据质量问题而导致分析结果的偏差。
总之，调查资料的整理与分析是研究过程中的关键环节，可以帮助研究者从海量的数据中提取有价值的信息和结论。
通过合理的整理和分析方法，可以使调查资料发挥最大的作用，为科学研究、市场调研或政策制定提供有力的支持。
数据的收集与整理统计与分析数据
数据的收集与整理统计与分析数据数据的收集与整理统计与分析数据数据在当今社会中扮演着重要的角色。
无论是科学研究、经济决策、市场营销还是社会调查，数据的收集、整理、统计和分析都是必不可少的环节。
本文将介绍数据的收集与整理的重要性以及统计与分析数据的方法。
一、数据的收集与整理数据的收集是指通过各种方式和途径，搜集和获取所需的信息。
数据收集的方式主要有问卷调查、访谈、观察、实验等。
在进行数据收集之前，需要明确研究目的，确定数据收集的范围和内容，制定相应的调查方案。
在收集数据过程中，需要注意数据的来源和可靠性，确保数据的真实性和准确性。
数据的整理是对收集到的原始数据进行筛选、清洗和编码。
在整理数据时，首先需要对原始数据进行初步筛选，去除不符合要求的数据，筛选出有用的数据。
然后，对筛选后的数据进行清洗，处理缺失值、异常值等，确保数据的完整性和一致性。
最后，对清洗后的数据进行编码，方便后续的统计和分析。
二、统计与分析数据统计与分析数据是通过对已经整理好的数据进行计算、分析和解释，得出相关结果和结论。
统计与分析数据的目的是揭示数据之间的内在规律、趋势和关联性。
统计数据的方法主要有描述统计和推断统计。
描述统计是对数据进行整体的描述和总结，包括计数、计算中心趋势和变异程度等。
常用的描述统计方法有频数、平均数、中位数、标准差等。
推断统计是通过对样本数据进行推断，从而得出总体的估计和推断。
常用的推断统计方法有假设检验、相关分析、回归分析等。
分析数据是指对数据进行深入的解读和分析，揭示其内在原因和机制。
分析数据的方法主要有因果分析、比较分析和趋势分析等。
因果分析是通过控制其他可能影响结果的因素，确定特定因素对结果的影响程度。
比较分析是将不同组别或不同时间的数据进行对比，分析其差异和变化趋势。
趋势分析是通过对时间序列数据进行分析，揭示数据的变化趋势和周期性。
三、数据应用的意义与挑战数据的收集与整理、统计与分析在各个领域都有重要的应用意义。
数据的整理和分析技巧提升
数据的整理和分析技巧提升数据的整理和分析是当今信息时代的重要领域，它对于各行各业的决策与运营起着关键作用。
在海量的数据中提取有用信息、找出隐藏规律并做出正确预测，需要我们掌握一定的整理和分析技巧。
本文将介绍几种提升数据整理和分析技巧的方法。
一、收集数据数据的整理和分析是以原始数据为基础的，因此首先我们需要收集到足够的数据。
数据可以来自于各种渠道，比如企业内部的数据库、互联网、调查问卷等。
在收集数据时，需要注意数据的准确性和完整性。
准确性可以通过数据源的可靠性和数据采集方法的正确性来保证，而完整性则需要在数据收集过程中尽可能避免数据遗漏或者缺失。
二、清洗和筛选数据在获得原始数据后，我们需要对数据进行清洗和筛选。
清洗数据是为了去除数据中的错误、冗余或者缺失值，以保证数据的准确性。
常用的数据清洗方法包括去除重复数据、填充缺失值、纠正错误值等。
在清洗数据的过程中，可以借助数据清洗工具或者编写脚本来提高效率。
筛选数据是为了从海量的数据中选取出我们感兴趣或者有研究价值的数据子集。
筛选数据可以根据特定的条件或者指标进行，比如时间范围、地理位置、某一特定属性等。
在筛选数据时，需根据具体情况合理选择筛选条件，以保证筛选出来的数据集具有代表性。
三、数据的预处理和转换在整理和分析数据之前，通常需要对数据进行预处理和转换。
预处理数据的目的是为了使数据更适合进行后续的分析。
常见的数据预处理包括数据归一化、标准化、离散化等。
数据转换则是将原始数据转换成适合分析的形式，比如将非结构化数据转换为结构化数据，或者将数据从一种格式转换为另一种格式等。
四、数据的分析和建模数据整理和分析的核心是对数据进行分析和建模。
数据分析可以采用多种方法和技巧，比如统计分析、机器学习、数据挖掘等。
在选择数据分析方法时，需要根据具体问题和目标来决定。
同时，在进行数据分析时，还需要注意分析结果的可靠性和有效性。
数据建模是为了通过对数据的分析和建模，得出预测或者决策的结论。
数据统计学习收集整理和分析数据的方法
数据统计学习收集整理和分析数据的方法数据统计是现代社会中十分重要的一项技能，在各个领域都有广泛的应用，包括市场营销、商业决策、科学研究等等。
通过数据统计，我们可以从海量的数据中提取有用的信息，为决策提供依据。
本文将介绍一些数据统计学习收集整理和分析数据的方法。
一、数据收集数据收集是数据统计的第一步，无论是进行市场调研还是科学实验，都需要采集大量的数据。
数据的收集可以通过各种方式进行，以下是几种常见的数据收集方法：1.问卷调查：通过设计问卷并向受访者提问，收集他们的回答作为数据。
2.实地观察：直接观察目标对象的行为、动态，记录相关数据。
3.抽样调查：通过对少数样本进行调查，推断整个群体的情况。
4.文献研究：对以往的研究文献进行分析，整理相关数据。
二、数据整理在数据收集完成后，需要对收集到的数据进行整理和清洗，以便进行后续的分析。
数据整理的目的是将不规则、杂乱的数据整理成统一规范的形式，并清除不符合要求的数据。
以下是几种常见的数据整理方法：1.数据清洗：去除重复数据、缺失数据、异常数据等，确保数据的准确性和完整性。
2.数据转换：将数据转换成统一的格式，方便后续的分析。
例如，将文本数据转换成数值数据。
3.数据归类：根据数据的特征和属性，将数据分成不同的类别，便于后续的分析。
4.数据格式化：根据需要，对数据进行格式化处理，例如调整日期时间格式、单位换算等。
三、数据分析数据分析是数据统计的核心内容，通过分析数据，我们可以发现数据背后的规律和关联性。
数据分析可以借助各种统计学方法和工具完成，以下是几种常见的数据分析方法：1.描述统计分析：通过统计指标，如平均值、标准差、百分位数等，对数据的分布进行描述。
2.回归分析：通过建立数学模型，探究自变量与因变量之间的关系。
3.假设检验：通过比较样本数据与理论分布的差异，判断样本数据的统计特征是否显著不同。
4.数据可视化：通过图表、图像等方式将数据呈现出来，更直观地展示数据的分布和趋势。
数据的整理与分析
实地审核
一般方式：
复查和回访
资料审核
主要内容包括：
•资料的时效性—准 •资料的完整性—缺 •资料的正确性—误
调查资料审核的主要内容
（1）时效性
指所填资料是否是最新 资料。
（2）完整性
看是否有缺损问卷； 是否都填写齐全；是 否有答案模糊不清的 问卷。
（3）正确性
指审核访谈是否按适 当的方式进行，访问 员有没有作假行为， 调查口径、计算方法 等是否符合要求等。
二、调查资料分析的方法
描述性统计分析法
1
二．解析性统计分析 法 1. 相关（回归） 分析法； 2. 聚类分析法 3. 主成份分析、 因子分析
2
交叉列表分析技术
交叉列表分析是同时将两个或两个以上具有有限类目数和确定值的变量， 按照一定顺序对应排列在一张表中，从中分析变量之间的相关关系，得
出科学结论的技术。
三变量交叉列表分析技术
讨论的三变量交叉列表分析就是在双变量分析的基础上，加入第三 个变量做进一步分析，可以补充说明原有两变量分析的结果,使之 更准确全面。
三变量交叉列表分析的作用
其作用表现在：
更精确反映原有二变量之间的联系；
加入第三个变量后，可能显示原有两 变量之间被隐含的关系；
揭示原有的两个变量之间的不相关， 也就是说三变量交叉列表分析结果显 示了两者之间的相关性是虚假的；
3
确定编码的取值范围。单 选题编码的取值就是各选 项的序号；多选题编码的 取值就是0或1（选中为1， 未选中为0），确定编码 的取值范围有利于检查编 码值的输入是否正确。
4
检查编码是否雷同，一张 调查问卷或调查表中的每 一编码都应该是唯一的。
5
编出编码表，它可与调查 问题进行对照，以免遗漏， 也有利于统计汇总 。
资料的整理与分析方法
资料的整理与分析方法资料的整理与分析是指将杂乱的信息进行系统化的整合和深入的分析，以便更好地理解、利用和应用这些信息。
在各类研究、调查、统计等工作中，资料的整理与分析是必不可少的环节。
下面将介绍几种常见的资料整理与分析方法。
一、文件整理法文件整理法主要适用于大量的文本资料整理。
首先，要对收集到的文本资料进行逐一浏览，将其中的关键信息摘录出来并分类，形成一个整体的文件目录结构；然后，进一步对摘录出来的信息进行归纳、概括和总结，以形成完整的分析报告。
二、图表整理法图表整理法主要适用于大量的数字资料整理。
首先，要对收集到的数字资料进行整理和汇总，可以采用表格、图表等形式进行展示；然后，可以通过比较、排列、计算等方式对数据进行分析，找出数据之间的规律和趋势，并进一步对其进行解释和解读。
三、统计分析法统计分析法主要适用于大量的数字资料分析。
首先，要对收集到的数据进行统计，包括计数、计量、计算等操作，以获取数据的基本特征；然后，可以通过描述统计分析、相关性分析、回归分析等方法对数据进行进一步的分析，以获取更深入的认识和理解。
四、内容分析法内容分析法主要适用于大量的文本资料分析。
通过对文本的关键词、主题、情感等进行提取和分析，可以揭示出文本的内在含义和特征。
内容分析法通常可以分为定性内容分析和定量内容分析两种方法，前者主要侧重于理解和解释，后者主要侧重于测量和比较。
五、主成分分析法主成分分析法主要用于多变量数据的降维和简化。
通过对多个变量进行综合分析，找出其中的主要因素和结构，以便更好地进行数据压缩、模型建立和预测分析。
主成分分析法可以帮助我们理清复杂数据之间的关系，并提取出最具代表性的因子和维度。
六、SWOT分析法SWOT分析法主要用于组织、企业或个人的战略规划和决策分析。
通过分析组织、企业或个人的优势、劣势、机会和威胁，可以帮助制定相应的发展战略和应对措施。
SWOT分析法的核心是明确内外部环境中的关键因素，并对其进行综合和评估。
数据的收集整理与分析
数据的收集整理与分析一、引言数据的收集整理与分析是科学研究和实践中不可或缺的一环。
本教案旨在指导学生掌握数据收集的方法和技巧，以及数据分析的基本原理和应用，从而培养学生的数据处理能力和科学思维。
二、数据的收集数据的收集是科学研究和实践的第一步，它需要准确、全面地收集所需的数据。
本节将介绍数据的收集方法和技巧。
1. 问卷调查法问卷调查是收集大量数据的一种常用方法，它可以通过编制问卷并发放给受访者来获取信息。
学生可以通过设计合理的问题和选项，以及合适的调查对象，收集所需的数据。
2. 观察法观察法是通过观察现象、行为或事件来获取数据的方法。
学生可以选择合适的观察对象和观察指标，进行系统观察并记录数据，以获取科学可靠的信息。
3. 实验法实验法是通过科学实验来收集数据的方法。
学生可以设计合理的实验方案、选取适当的变量和控制条件，记录实验过程中的数据，并加以分析和解释。
4. 文献调研法文献调研是通过查阅相关文献来获取数据的方法。
学生可以通过图书馆、互联网等渠道获得文献资料，以获取前人的研究成果和数据信息。
三、数据的整理与处理数据的整理与处理是收集到的数据进行有序排列，以便后续分析和利用的过程。
本节将介绍数据的整理与处理的基本方法和技巧。
1. 数据的整理数据的整理包括数据的清洗、分类和排序等工作。
学生需要对收集到的数据进行筛选和清理，剔除错误或不合规的数据，按照一定的规则进行分类和排序，使数据呈现出有序和清晰的状态。
2. 数据的描述统计数据的描述统计是指对数据进行统计和描述的过程。
学生可以运用常见的统计方法，如求平均值、中位数、众数等，对数据进行描述和总结，从而获取数据的基本特征。
3. 数据的可视化呈现数据的可视化呈现是将数据用图表形式展示出来，以直观地表达数据的分布和变化趋势。
学生可以运用图表软件或绘图工具，制作直方图、折线图、饼图等，以便更好地理解和分析数据。
四、数据的分析与应用数据的分析与应用是将整理好的数据进行深入分析和利用的过程。
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按品质标准分组，其品质标准是反映事物属性的标志。按品 质标准可以把总体单位划分为若干类型，如人口可按性别、 职业等划分。 按数量标准分组，是按照某一标准的不同数量，将总体单位 划分若干组。分组标准的数量可以是绝对值，如职工人数、 固定资产等；也可以是相对值，如资金利润率等。分组的形 式可以是单项式，如按家庭人口数划分居民的家庭；更多的 情况是采用组距式，如将营业额分成若干组，划分企业及其 它经济指标。选择数量标准分组，重要的是通过数量差异反 映出各组不同的性质。
销售 增长 日用品 速度慢 速度快 列总计 45 52 97
商品特点 耐用品 24 63 87 食品 50 23 73
行 总 计 119 138 257
2.交叉列表分析法的种类 交叉列表分析法的种类
营销专业学生人数
(1)单变量列表 也就是只有一个变量 对收集的数据产生控 制。如表所示：
性别 男 25 女 23
（三）数据资料的分组
对数据资料进行分组的好处：
（1）可区分社会经济现象的类型。社会现象之间存在着 本质差异，这些差异构成了不同的类型，通过分组划分出 各种不同类型，对各种类型的数量表现进行分析研究，就 可以认识各种类型的本质及其发展变化规律。 （2）可反映事物的内部结构及比例关系。通过分组，可 以取得总体内部各部分在总体中所占比重和各部分之间比 例关系的资料，而这些资料对于全面认识总体是非常重要 的。 （3）研究社会现象之间的依存关系。一切社会现象都不 是孤立的，而是相互联系、相互制约的，通过分组就能将 现象之间的这种依存关系反映出来。
数据资料的陈示是对加工整理后的 数据用一定的陈述和显示形式表现 出来，以方便阅读和使用。 数据资料的陈示形式通常有统计表、 统计图、数据库、数据报告等。
3.数据资料整理的程序
（1）设计方案 （2）审核订正 （3）分组处理 （4）统计汇总 （5）数据陈示
（二）数据资料的审核
数据资料审核的内容
（1）审核分析数据资料的及时性 （2）审核分析数据资料的完整性 （3）审核分析数据资料的准确性。数据资料的准确与否， 关系到决策的成败。数据资料的准确性包括两个方面：一 是数据资料来源渠道的可靠性；二是数据资料内容的准确 性。 （4）审核分析数据资料间的相互关系 （5）审核分析数据资料的变化规律。市场信息的变化规 律有三种类型：一是波动性变化规律；二是趋势性变化规 律；三是不规则变化规律。
（1）数据资料的审核
数据资料的审核是对调查表或调查问卷等提供的 原始资料进行审核，检查问卷填答是否合格，或 者对二手资料的可靠性、准确性、时效性、完备 性进行检查。 数据资料的审核目的在于查找问题，采取补救措 施，确保数据质量。
下面情况的问卷一般是不能接受的： 下面情况的问卷一般是不能接受的：
所回收的问卷是明显不完整的； 问卷从整体上是回答不完全的； 问卷的几个部分是回答不完全的； 问卷只有开头的部分才是回答完全的； 回答的模式说明访问员（被访者）并没有理解或遵循访 问（回答）指南； 答案几乎没什么变化； 问卷是在事先规定的截止日期以后回收的； 问卷是由不符合要求的被访者回答的。
（2）确定分组界限 分组界限，是指组与组之间相区别 的界限。确定分组界限，包括组数、 组距、组限、组中值的确定和计算 等内容。
资料分组中的相关概念 ①组距 组距 = 上限－下限 ②组中值 上限 + 下限 闭口组的组中值=
2
开口组的组中值=
上限 −
相邻组的组距 相邻组的组距 = 下限 + 2 2
4.编制变量数列。例P166
一、数据资料的整理
（一）数据资料整理概述 1.定义
数据资料的整理是根据市场分析研究的需要， 对市场调查获得的大量原始资料进行审核、 分组、汇总、列表，或对二手资料进行再加 工的工作过程。 数据资料的搜集提供原材料，数据资料的整 理提供初级产品，数据资料的分析提供最终 产品。
2.数据资料整理的内容
（五）数据资料的陈示P171
数据资料的陈示方式主要有统计表和统计图
制表方法
AB公司商品销售统计
1.交叉列表分析技术 交叉列表分析技术 的含义 交叉列表分析是同时 将两个或两个以上具 有有限类目数和确定 值的变量， 值的变量，按照一定 顺序对应排列在一张 表中， 表中，从中分析变量 之间的相关关系， 之间的相关关系，得 出科学结论的技术。 出科学结论的技术。
第七章 数据资料的整理与分析
案例导入： 案例导入：
中国传媒大学调查研究统计所(SSI)2006年受某商业机 构委托，要求建立一套数学模拟以监测互联网用户对网上 信息的关注程度。为此，首先需要确定哪些网上行为最能 反映网民对网上信息的关注程度。由于国内外几乎很少有 相关文献论及这一问题，同时这一问题也存在一定的文化 差异，因此SSI运用深度访谈的方法，了解网民使用互联网 的行为习惯及心理特征，以确定该数学模型的理论框架。 在完成深度访谈之后，SSI针对每一篇访谈录音稿进 行了如下数据整理和分析工作： （1）阅读访谈录音文稿，熟悉文本并回顾访谈情境； （2）将录音稿分成若干板块，首先将网民对各种信息 的关注程度分为高、中、低三类，然后将同一类信息有关 的文字段落归为同一版块；
每户收入（元） 600以下 600—900 900—1200 1200以上 合 计
户数（户） 110 450 395 245 1200 户数（户） 205 435 435 408 1200
每户平均每人的收入（元） 200以下 200—400 400—600 600以上 合 计
（3）根据经济发展变化及历史条件 选择分组标准。例如对机械化、自 动化水平较高的企业一般使用生产 能力和固定资产作为分组标准分组； 而研究乡镇企业的生产规模时，由 于多是劳动密集型企业，一般以职 工人数作为企业规模的分组标准。
（3）仔细阅读每一版块，提取反映网民行为和心 理特征的关键信息并进行编码； （4）讨论并形成初步的编码表； （5）基于新的访谈录音稿更新编码表； （6）基于主要分析结果及最终的编码表进行头脑 风暴会，讨论并确定整体分析框架； （7）图示分析结果，并形成分析报告。 通过以上分析，SSI发现网民最网上信息的关注程 度与其网上活动的互动程度有紧密的联系，在此基础上 SSI设计了网民对网上信息关注程度的理论模型，为后 期的定量研究奠定了基础。 那么，面对大量的定性数据，一般应该如何处理 呢？
通常检查人员将原始文件（问卷）分成三部分： 通常检查人员将原始文件（问卷）分成三部分：
可以接受的 明显要作废的 对是否可以接受有疑问的。
处理不满意的答案三种处理办法： 处理不满意的答案三种处理办法： 退回实施现场去获取叫好的数据 按缺失值处理； 整个问卷作废。
不满意答案的问卷退回实施现场，让访问员再次 去接触被访者。 如果将问卷退回现场的做法无法实现，校订人员 可能就要把不满意的答案按缺失值处理。 满足以下条件，将有不满意答案的问卷扔掉作废： 不满意的问卷（被访者）的比例很小（小于10%）； 样本量很大； 不满意的问卷（被访者）和满意的问卷（被访者）之 间没有明显的差别； 每份不满意的问卷中，不满意答案的比例很大； 关键变量的答案是缺失的。
结构图用于反映总体中各部分与总体各 部分与总体的结构关系。
（3）动态图
动态图用于描述与时间相关的事物，随 时间的变化而变化的状况。主要适用于 条形图、立体图和线图。
（4）依存关系图
依存关系图主要用于描述两项事物之间 的依存变化关系。
某班小学生最喜欢的电视节目统计图
卡通片
体育
电视剧
歌舞
休闲
（5）分配数列图
2.简单分组与复合分组
简单分组，就是对总体只选择一个标准进行分组。 例如，按收入分组，可分为高、中、低三类。简 单分组只能从某一侧面反映社会经济情况。 复合分组是选择两个或两个以上的标准进行分组。 用复合标准分组有两种形式：一种是按某一标准 分组后，再按另一标准把已分组的各组进一步分 为更细的组；另一种是用两种标准同时分组，在 实际工作中，这种分组形式使用的很多。
市场部经理
总经理
财务部经理
新产品经理
2.
其他如装饰、 其他如装饰、 图片等注
图注 图号
统计图的构成 图形 图目
图尺
图线
3.制图规则 制图规则
（1）图题说明资料内容、地点和时间
（2）尺度线与基线垂直
（三）数据资料分组案例
某公司派出市场调查人员深入市场进行实地考察，目的是想了 解当地工业用户对某类产品的采购方式。市场调查人员走访了 几十家公司后，发现各家公司的采购方式与各自公司规模大小、 经营产品的类别等密切相关。同时，还发现各自重点选购的商 品差别很大。 市场调查人员又根据了解到的情况估计，认为这些公司的采购 方式很可能与各家公司本身的特点密切相关。于是又将有关这 几十家公司的规模、经营的产品等方面资料再作详细分组。为 了能够客观地验证各家公司的规模与它的采购方式二者之间可 能存在的某种关系，于是，市场调查人员根据各家公司的营业 额把这几十家公司分为下列五组：营业额每年100万以上；营 业额每年50～100万元；营业额每年25～49.9万元；营业额每 年10～24.9万元；营业额每年10万元。分组之后，市场调查人 员只需要在这五类规模大小各异的公司中，根据各类公司特点 相互比较即可说明问题，而不必逐家公司去进行相互比较了。
分配数列图用一反映某一事物在不同阶 段上的变动趋势。
（6）面积图
用于描述几种状态之间的对比。
350 300
销 售 额
250 200 150 100 50 0 1996
第一区
第二区
第三区
1997 1998 1999 2000 2001
（7）组织结构图
A公司组织机构图
利用点、线、形等手 段，表现某一组织或 某一事物内部各层次 之间、各部门之间的 层次、从属、并列等 关系。如图所示：