数据可视化基础统计图表
人教版数学二下《认识统计图表》课件
统计图表使得比较分析更加简洁明了，帮助我们更好地理解数据。
不同类型的统计图表
柱状图
折线图
用长方形的长度代表数据的大小， 适合比较不同类别之间的数据。
用点和线表示趋势和变化，适合 显示时间序列数据。
饼图
用扇形的面积表示数据的占比， 适合显示不同类别相对整体的比 例。
散点图
树状图
用点的位置表示两个变量的关系， 适合观察变量之间的相关性。
用分支的形式展示数据的层次结 构，适合显示分类数据。
如何选择合适的统计图表
1 数据类型
根据数据的性质选择合适的图表类型，例如定量数据适合使用柱状图。
2 目的和信息
考虑展示图表的目的和需要传达的信息，选择能够最有效表达的图表类型。
3 读者群体
了解观众的背景和需求，选择能够最容易理解的图表类型。
引用与推荐
人教版数学二下《认识统计图 表》课件
通过本课件，我们将认识统计图表的定义和不同类型，包括柱状图、折线图、 饼图、散点图以及树状图，并学习如何选择合适的统计图表。
统计图表的定义
1 可视化数据
通过图表形式展示数据，使得数据更加直观易懂。
2 揭示趋势和关系
通过统计图表，我们能够看清数据的趋势和不同变量之间的关系。
数据来源
可使用官方报告、调查数据或 研究文献。
专业工具
推荐使用数据可视化工具，如 Excel、Tableau等。
优秀案例
参考其他成功使用统计图表的 案例，学习其设计和表达方式。
注意事项
数据准确性
确保数据来源可靠，避免误导观众。
图表简洁明了
避免过多冗余信息，使图表更易读。
色彩搭配
选用合适的色彩搭配，突出重点，并保证色盲人群能够正常阅读。
第9章 数据可视化技术 大数据基础PPT课件
桌面可视化技术
3．R可视化 R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个集统计分析与图
形显示于一体的用于统计计算和统计制图的优秀工具。它可以运行于UNIX、Windows 和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统。 用户可以在R官方网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及文档 资料。标准的安装文件自身就带有多个模块和内嵌统计函数，安装好后可以直接实 现许多常用的统计功能。同时，R还是一种编程语言，具有语法通俗易懂、易学易用 和资源丰富的优点。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接获取。
Seaborn基于Matplotlib提供内置主题、颜色调色板、函数、可视化单变量、双变量 和线性回归等工具，使作图变得更加容易。
OLAP可视化工具
1．Oracle BI Oracle BI Data Visualization Desktop具备可视、自助、简单、快速、
智能、多样的特性，为用户提供个人桌面应用程序，以便用户能够访问、 探索、融合和分享数据可视化。Oracle BI有着丰富的可视化组件，可实 现对颜色、尺寸、外形的创新性使用模式以及多种坐标系统。并通过 Html5进行渲染，还可以选择或制作个性化的色系。Oracle BI新增了列 表、平行坐标、时间轴、和弦图、循环网络、网络、桑基和树图等。 Oracle BI对大多数数据通过可视化方式进行整理、转换操作。可在面板 和分析注释之间自由切换，为用户提供友好的数据源页面，还提供打印 面板和分析注释页面；支持导出为PDF和PowerPoint格式。Oracle BI向 用户提供数据模式的自动检测，能更好地帮助用户了解数据及完成数据 可视化。
如何制作优秀的数据可视化图表
如何制作优秀的数据可视化图表作为数据人，在日常生活和工作之中，我们是否经常被要求制作如下图所示的一些数据统计表格：总的来看，这些表格看似包含的信息很全，但是其实人脑对数字本身并不敏感，看到数字之后需要在左脑进行进一步思考才能转化为人最终获取到的信息。
而幸运的是，人的右脑对图像信息的处理速度非常快，能达到相同场景下数字处理速度的100倍以上。
基于人脑对数字和图像处理的以上特征对比，我们开始尝试使用图表的方式对数据进行更好的信息传达。
尽管如此，却经常发现自己虽然有数据，却不知道用什么图表来进行数据最佳形式的价值表达，只会使用几个简单的柱状图、折线图、饼图。
在颜色和字体等细节样式方面，不知道如何进行更加美观的调配，做出来的图表被人吐槽巨丑。
做好的报告不知道如何进行组合呈现，不知道如何进行合理的布局，最终做出来的报告，甚至有时候自己都有点不忍直视。
要构建一个优秀的可视化仪表板（即真正信息丰富、可以指导行动的仪表板），仅将所有「顿悟」放到画布上是不够的。
要让仪表板达到给使用者最佳的信息传达效果，我们必须认真考虑各种规划和设计各种元素。
接下来将从图表类型、颜色搭配、仪表板布局设计原则、作品完善四个部分详细地给大家进行讲解，希望能够让大家的商业数据可视化分析报告能力得到一定提升。
1学会使用最佳的图表类型时间趋势分析时间趋势分析，是我们日常工作中应用最为广泛的方法之一。
对于这类场景，我们通常可以选择折线图、柱状图来更好地进行数据到时间趋势的分析，比如上图所示，我们用折线图来分析每个地区的年度合同金额走势。
但是如果我们同时还想知道总的销售额在每年的走势如何，仅仅通过折线图或者柱状图显然是无法表达的。
如果想知道每年总的销售额的走势，这个时候我们就可以通过范围面积图、堆积折线图或者堆积柱状图来实现。
但是这三其实者也是有区别，范围面积图和堆积折线图是以每个地区作为一个模式的（单独观察每个地区的合同金额走势也同样方便），而堆积柱状图是将每个月份作为一个模式的。
Excel数据可视化利用Excel创建仪表盘与指标卡
Excel数据可视化利用Excel创建仪表盘与指标卡Excel数据可视化Excel是一种强大的电子表格软件，它不仅可以用于数据的存储和计算，还可以通过数据可视化的方式，将复杂的数据以图表的形式展示出来，从而帮助人们更好地理解和分析数据。
本文将介绍如何利用Excel创建仪表盘与指标卡，以实现数据的可视化和分析。
一、仪表盘的创建仪表盘是一种直观且易于理解的数据可视化工具，可以将关键指标和数据以仪表盘的形式展示出来，帮助人们迅速了解数据的趋势和状态。
以下是创建仪表盘的步骤：1. 收集数据：首先，需要收集需要展示的数据，并将其整理到Excel的工作簿中。
确保数据的准确性和完整性是仪表盘创建的基础。
2. 选择合适的图表：根据数据的性质和要展示的内容，选择合适的图表类型，如柱状图、线性图、扇形图等。
可以利用Excel内置的图表功能，或者利用插件和工具创建自定义的图表。
3. 设计仪表盘布局：在一个新的工作表中，按照自己的需求和喜好，设计仪表盘的布局。
可以使用Excel的格式化和排版工具，如调整单元格的大小、合并单元格、添加边框等。
4. 插入图表：将选择好的图表插入到设计好的仪表盘布局中，通过拖拽和调整图表的位置和大小，使其适应仪表盘布局。
可以对图表进行自定义设置，如修改标题、添加数据标签等。
5. 添加数据展示：根据需要，将收集到的数据填入到对应的工作表中，并确保数据的准确性和完整性。
可以使用Excel的公式和函数，对数据进行计算和汇总。
6. 设置数据交互和筛选：为了增加仪表盘的交互性和灵活性，可以使用Excel的筛选功能或者添加数据透视表，使用户可以根据自己的需求，对数据进行筛选和过滤，以获得所需的信息和分析结果。
7. 添加样式和装饰：最后，可以为仪表盘添加一些样式和装饰，使其更加美观和易于理解。
可以使用Excel的格式化工具，如填充颜色、字体样式、边框样式等，也可以添加其他元素，如标题、图例等。
通过以上步骤，可以利用Excel创建一个简单而实用的仪表盘，将复杂的数据变得直观和易于理解，帮助人们进行数据分析和决策。
什么是图表和统计
什么是图表和统计？在数学中，图表和统计是用来可视化和分析数据的工具和方法。
它们可以帮助我们更好地理解数据的分布、趋势和关系。
下面将分别介绍图表和统计的定义和相关概念。
1. 图表：图表是一种可视化的方式，用来展示数据的模式、趋势和关系。
图表通常使用图形、图像和表格等形式来表示数据，并通过视觉的方式使数据更易于理解和分析。
图表可以根据数据类型和目的的不同，选择不同的类型和形式。
常见的图表类型包括：-条形图：用长条的长度表示不同类别或组的数据。
-折线图：用折线连接数据点，表示数据随时间或其他变量的变化。
-散点图：用点表示两个变量之间的关系，并观察其分布和趋势。
-饼图：用扇形的大小表示不同类别的数据占比。
-柱状图：用矩形的高度表示不同类别或组的数据。
图表的应用包括：-数据可视化：图表可以帮助我们更好地理解和解释数据，将抽象的数据转化为具体的可视化形式。
-趋势分析：通过观察图表中的趋势和模式，可以帮助我们分析数据的变化和发展趋势。
-比较和对比：通过比较不同类别或组的图表，可以帮助我们了解其差异和相似之处。
2. 统计：统计是一种收集、整理、分析和解释数据的方法和技术。
统计可以帮助我们从大量数据中提取有用的信息，并进行数据的推断和预测。
统计分析可以通过描述、推断和关联来揭示数据的规律和关系。
统计的主要方法和概念包括：-描述统计：通过计算中心趋势（如平均数、中位数和众数）和离散程度（如标准差、方差和极差）等统计量，来描述数据的集中程度和分布形态。
-推断统计：通过从样本数据中推断总体的特征和参数，进行统计推断和假设检验。
-关联分析：通过分析不同变量之间的关系，揭示数据之间的相关性和相关趋势。
统计的应用包括：-数据分析：统计可以帮助我们理解数据的特征和规律，进行数据的分析和解释。
-预测和预测：通过利用历史数据和统计模型，可以进行未来趋势和结果的预测和预测。
-决策支持：统计可以为决策提供依据和支持，帮助我们做出更准确和有效的决策。
绘制统计表的方法
绘制统计表的方法统计表是一种常用的数据展示方式，通过表格形式呈现数据，以便更直观地进行数据分析和比较。
本文将介绍几种常见的绘制统计表的方法，帮助读者更好地理解和应用统计表。
一、手工绘制统计表手工绘制统计表是最基础的方法之一，只需用纸和笔即可完成。
首先确定表格的行数和列数，然后用直线将表格分割成相应的格子，再填写数据。
手工绘制统计表的优点是简单易懂，适合小规模的数据分析。
然而，手工绘制统计表需要耗费较多的时间和精力，并且不易修改和更新数据。
二、使用电子表格软件绘制统计表常见的电子表格软件有Microsoft Excel、Google Sheets等。
使用这些软件可以更快速、准确地绘制统计表。
首先打开电子表格软件，创建一个新的表格文件，然后输入数据。
通过调整行高、列宽，以及设置边框、字体样式和颜色等，可以使统计表看起来更整洁、美观。
电子表格软件还提供了各种功能，如自动求和、排序、筛选等，方便进行数据分析和处理。
三、使用数据可视化工具绘制统计表数据可视化工具可以将数据以图表的形式直观地展示出来，其中包括统计表。
常见的数据可视化工具有Tableau、Power BI等。
使用这些工具可以通过简单的拖拽操作，快速绘制出精美的统计表。
通过调整图表的样式、颜色、标签等，可以使统计表更具有视觉冲击力，增强数据传达的效果。
四、使用编程语言绘制统计表对于有一定编程基础的人来说，使用编程语言绘制统计表是一种更灵活、高效的方法。
常见的编程语言如Python、R等都提供了丰富的数据分析和可视化库，如matplotlib、ggplot2等。
通过调用这些库中的函数和方法，可以快速生成统计表。
编程语言的优势在于可以处理大规模的数据，自动化数据分析和可视化过程，同时还可以根据需要进行定制化的图表设计。
绘制统计表是数据分析的重要环节，不同的方法适用于不同的场景。
手工绘制适用于简单的数据分析，电子表格软件适用于中小规模的数据分析，数据可视化工具适用于需要更具视觉冲击力的数据展示，而编程语言则适用于大规模的数据分析和自动化处理。
条形统计图课件
条形统计图课件第一节：引言- 介绍条形统计图的定义和作用- 说明为什么条形统计图是一种常用的数据可视化工具- 提出本课件的目标和结构第二节：基础知识2.1 条形统计图的基本构成- 解释条形统计图的组成部分，包括横轴、纵轴、条形等- 强调横轴和纵轴的作用和意义2.2 数据类型与条形统计图的选择- 分析和讨论不同数据类型（定量、分类）适用的条形统计图类型- 举例说明不同数据类型对应的条形统计图类型，如单变量和多变量数据第三节：常见的条形统计图类型3.1 简单条形统计图- 介绍最基础的条形统计图类型，即单变量数据的条形统计图- 说明如何绘制简单条形统计图和如何读取图表信息3.2 分组条形统计图- 介绍多个组别的变量数据如何绘制分组条形统计图- 解释如何比较和分析分组条形统计图中的数据3.3 堆叠条形统计图- 介绍不同类别中的不同变量组成的堆叠条形统计图- 强调如何解读堆叠条形统计图中的数据和比较不同类别之间的关系第四节：条形统计图的实践应用4.1 数据的整理与准备- 讨论如何从原始数据出发，得到适合绘制条形统计图的数据- 提供常见的数据整理和准备方法，如数据透视表、数据筛选等4.2 使用Excel绘制条形统计图- 一步一步演示如何使用Excel绘制不同类型的条形统计图- 展示Excel中绘制条形统计图的常用功能和技巧4.3 条形统计图在数据分析中的应用- 分析和讨论条形统计图在不同领域中的应用案例，如市场调研、销售分析等- 强调条形统计图如何帮助分析师和决策者更好地理解数据和做出决策第五节：总结- 概括条形统计图的主要内容和重点- 强调条形统计图的实际应用和重要性- 鼓励学习者深入学习和实践条形统计图的使用和分析结语- 感谢学习者的参与和学习- 鼓励持续学习和实践数据可视化的知识和技能- 提供相关资源和参考文献供学习者进一步学习和探索。
三种统计图的综合运用
柱状图的绘制方法
确定数据
首先需要收集和整理需要展示 的数据，并确定数据的分类和
指标。
设计图表
选择适当的图表类型，确定横 纵坐标轴的刻度和单位，设计 图表的大小和布局。
绘制柱子
根据数据的大小和分类，在图 表上绘制相应高度的柱子。
谢谢观看
饼图中的每个扇区代表一个分类或类别，扇区的大小与该分 类所占的比例成正比。
饼图的绘制方法
计算比例
计算每个分类在整体中所占的 比例。
添加扇区
根据数据和计算出的比例，将 圆形分割成若干个扇区，每个 扇区代表一个分类。
选择数据
确定要展示的数据，包括分类 和对应的数值。
绘制圆形
使用绘图软件或工具绘制一个 圆形作为基础。
添加标签和说明
在图表上添加必要的标签和说 明，如坐标轴标签、图例、标
题等。
柱状图的优缺点
优点
柱状图能够清晰地展示数据的分布和对比关系，便于观察数据之间的差异和变 化趋势。同时，由于其直观易懂的特点，柱状图也易于被广大读者理解和接受。
缺点
柱状图对于数据的层次和细节展示不够丰富，对于多维数据的展示能力有限。 此外，当数据量较大时，柱状图可能会显得拥挤，影响视觉效果。
三种统计图的综合运用案例
案例
某公司销售数据统计
数据准备
收集某公司各产品线、各地区、 各时间段的销售数据。
数据清洗
处理异常值、缺失值等数据质量 问题。
结果呈现
将分析结果以图表和文字形式呈 现，为公司决策提供数据支持。
数据分析
结合图表分析销售数据的变化趋 势、占比以及不同类别之间的差
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太阳黑斑周期
从1700-1987年的值
Байду номын сангаас
small multiples
应用
趋势浏览器
sparkline - 信息体积小和数据密度高的图表
尺度（scales）
哪一幅图比较好
清晰标识尺度的中断
标识的不好 [Cleveland 85]
标识的非常好 [Cleveland 85]
线性尺度和log尺度
数据可视化基础统计图 表
2020年4月22日星期三
宽高比
45°倾斜
两条线段在平均绝对角度为45°时能够最大程度 被区分
优化横纵比为45°倾斜
多尺度45°倾斜
二氧化碳测量
William S. Cleveland Visualizing Data
生成趋势线
使用低通滤波生成趋势线
趋势线
将趋势线倾斜为45°
客户消费的变化
散点图
显示数据
相同的中值，方差，对应系数和线性回归线
盒须图
盒须图
主要包含六个数据节点，将一组数据从大到小排列，分别计算 出他的上边缘，上四分位数Q3，中位数，下四分位数Q1，下 边缘，还有一个异常值。
线性尺度 变化明显
log尺度 每次变化产生波动 d(10,20) = d(30,60)
每个国家消费了 多少啤酒？
柱状图
捷克
爱尔兰
德国 澳大利亚 英国
美国
每人每周消耗 的瓶数
加拿大
南非
墨西哥
日本
巴西
中国
尺度
偏离设计
ß 显示到主集合值的不同
3D
百分比和比例数据
饼状图
区域编码
堆叠柱状图
堆叠区域图