数据分析统计图表（如何制作数据分析的图表呢）

本文目录

• 如何制作数据分析的图表呢
• 常见的数据分析图表类型以及各自的使用场景！
• 用ppt怎么做数据分析图
• 数据分析图表类型主要有哪些呢
• 数据分析|如何对年终销售数据进行可视化分析,快速搞定统计图表
• 如何用图表进行数据分析
• 使用统计图表进行数据分析有什么优点
• 数据分析中常用的图形有哪几种
• 使用统计图表进行数据分析有什么优点

如何制作数据分析的图表呢

以excel2003为例提供下述图表：
1、柱形图：簇状柱形图、堆积柱形图、百分比堆积柱形图、三维簇状柱形图、三维堆积柱形图、三维百分比堆积柱形图、三维柱形图。
2、条形图：簇状条形图、堆积条形图、百分比堆积条形图、三维簇状条形图、三维堆积条形图、三维百分比堆积条形图。
3、折线图：折线图、堆积折线图、百分比堆积折线图、数据点折线图、堆积数据点折线图、百分比堆积数据点折线图、三维折线图。
4、饼图：饼图、三维饼图、复合饼图、分离型饼图、分离型三维饼图、复合条饼图。
5、XY散点图：散点图、平滑线散点图、无数据点平滑线散点图、折线散点图、无数据点折线散点图。
6、面积图：
7、圆环图
8、雷达图
9、曲面图
10、气泡图
11、股价图
12、圆柱图
13、圆锥图
14、棱锥图
15、自定义类型：彩色堆积图、彩色折线图、带深度的柱形图、对数图、分裂的饼图、管状图、黑白饼图、黑白面积图、黑白折线图-时间刻度……
具体的类型和用法，参照插入——图表，各个图表的详细描述。

常见的数据分析图表类型以及各自的使用场景！

常见的数据分析图表类型以及各自的使用场景。下面一起看一下吧。

材料/工具

数据图表

方法

• 柱状图。

  适用场景：适用场合是二维数据集，用于比较一段时间内的数据变化。

  优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。

  劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
  

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• 行政地图。

  使用场景：适用于有空间位置的数据分析。
  

  类型：气泡图、面积图2种类型。，
  

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• GIS地图。

  使用场景：根据经纬度，可做区域、全国甚至全球地图。
  

  类型：热力地图、轨迹地图、统计地图、气泡地图、点状地图等几种
  

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• 旭日图。

  适用场景：可以表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况，能便于细分溯源分析数据，真正了解数据的具体构成。

  优势：分层看数据很直观，逐层下钻看数据。

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• 漏斗图。

  适用场景：适用于业务流程多的流程分析，显示各流程的转化率。

  优势:网站分析中，通常用于分析转化率，不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率，能够直观地发现和说明问题所在。

  劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。

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• 饼图/环图。

  适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。

  优势：明确显示数据的比例情况，尤其合适渠道来源等场景。

  劣势：肉眼对面积大小不敏感。

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• 折线图。

  适用场景: 适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。

  优势：容易反应出数据变化的趋势。

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• 延伸图表。
  

  适用场景：不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。
  

  类型：堆积条形图、百分比堆积条形图。

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• 词云（标签云）。

  适用场景：可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。
  

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• 计量图。

  适用场景：一般用来显示项目的完成进度，直观展示项目的进度情况。
  

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• 桑基图。

  适用场景：是一种特定类型的流程图，适用于用户流量等数据的可视化分析。如下图，表示网站不同时间阶段不同用户的活跃程度变化流程以及最终的累计情况，图中流线的粗细象征着用户数的多少，十分直观。
  

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• 矩形树图。

  适用场景：在矩形树图中，各个小矩形的面积表示每个子节点的大小，矩形面积越大，表示子节点在父节点中的占比越大，整个矩形的面积之和表示整个父节点。通过钻取情况，可以清晰地知道数据的全局层级结构和每个层级的详情。 
  

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• 瀑布图。

  适用场景：适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系，最终展示一个累计值。

  优势：展示两个数据点之间的演变过程，还可以展示数据是如何累计的。

  劣势：没有柱状图、条形图的使用场景多。

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• 条形图。

  适用场景：显示各个项目之间的比较情况。

  优势：每个条都清晰表示数据，直观。

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• 雷达图。

  适用场景：适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序，数据点一般6个左右，太多的话辨别起来有困难。

  优势：主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。

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• 散点图。

  适用场景：适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。

  优势：对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是最佳图表类型。

  劣势：在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。

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• 对比条形图。

  适用场景：在对多列数据进行对比时，而且数据标签比较长的话，一般会采用条形图做对比。
  

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• 指标卡。

  适用场景：很直观告诉看图者数据的最终结果，一般是昨天、上周等，还可以看不同时间维度的同环比情况。
  

用ppt怎么做数据分析图

下面简单演示一下操作步骤。

软件：WPS的PPT文档

1、首先我们打开ppt，点击顶上菜单【插入】。

2、接着点击选择【图表】。

3、选择要做数据分析的图，点击【插入】。

4、接着我们用鼠标右键点击图表，选择【数据】。

5、然后数据，点击左上角的按钮【保存】即可。

希望对您有所帮助，如有疑问记得留言哦，谢谢。

数据分析图表类型主要有哪些呢

常用图表类型：柱形图（直方图）、折线图、饼图、条形图、雷达图等，近年来比较酷炫的图表有词云、漏斗图、数据地图、瀑布图。

数据图表泛指在屏幕中显示的，可直观展示统计信息属性（时间性、数量性等），对知识挖掘和信息直观生动感受起关键作用的图形结构，是一种很好的将对象属性数据直观、形象地＂可视化＂的手段。

制作成图表过程：

1、制作图表前应首先对数据进行整理和分析。对数据进行有效的整理，是为了得到有用的信息，为了方便地解读数据。

2、选择适当的图表类型。

3、适当地修饰图表，使它能更好地传递信息。

4、结合图表分析数据，找到数据间的比例关系及变化趋势，对研究对象做出合理的推断和预测。

以上内容参考 百度百科—数据图表

数据分析|如何对年终销售数据进行可视化分析,快速搞定统计图表

数据分析，对年终销售数据进行可视化分析，快速搞定统计图表的方法如下：

年终将近，又到拿数据来做总结汇报时。作为销售部的管理者或是销售人员，你还在拿着一张零散的销售数据表给领导看？

又如何找出它们的数据特征，通过分析数据去总结、汇报和指导销售工作？作为不太懂软件IT技术的一枚销售人，我也曾面对这样的苦恼，不担心销售工作，就怕做统计图表，把很多时间都耗费在这上面了。

而现在用其他部门同事推荐的这个SeaTable表格就解决了我的烦恼，即使是我们部门的一线销售人员，也可以上手使用，它不需要你会函数公式，更不需要面对一个个专业术语，什么各种时间销售情况对比、销售指标完成度、销售人员业绩分析等都可以快速搞定。简单易用，大大提高了工作效率。

先给大家介绍下，它是一款新型的协同表格和信息管理工具，功能丰富。在数据可视化方面，有基础的统计功能，也有地图、图库、日历、时间线甘特图、看板等可视化插件，更有内置BI功能的高级统计插件，全部免费使用。而且图表还可以导出为图片。

本文就来分享我是如何用它的高级统计来对销售数据快速进行可视化分析的。分析角度、图表类型仅供参考，大家可结合业务灵活使用。它有数字卡片、各种比较方式、地图等很多图表类型。

销售数据整理

首先来看基础的数据整理，下图是我用SeaTable表格记录的年终销售数据表，为便于后续演示，对数据做了简化和脱敏处理（在数据源上，它也支持导入导出Excel等文件并转换为合适的列类型）。这里介绍下销售数据表中的列：

1、订单编号：用的是自动序号列类型，每当增加行时就会按设置的格式自动记录唯一的订单序号。

2、日期：用的是日期类型里的国际标准格式，双击单元格就可以选择日期，粘贴的日期也会自动识别为标准格式。

3、产品：用的是单选类型，分为A、B两个产品。

4、金额：用的是数字类型里的人民币格式，用于记录订单的金额。同样是自动识别格式。

5、客户省份：用的是地理位置类型里的省份填写方式，双击单元格就可以选择省份。它有6种填写方式，也支持自动识别。

6、销售人员：用的是协作人类型，双击单元格就可以选择一个或多个共享用户。

再来看子表内的数据整理，这个销售数据表记录的是A、B两种产品从2020年到2021年的销售数据，共计155行，每一行就是一个销售订单。

为便于切换查看不同年份的销售数据，也为后续生成统计图表更加方便，我首先对数据按年进行筛选。新建这两个表格视图，并用工具栏的过滤器为视图增加过滤条件。

2020年视图条件，如下图：对日期列，选择时间段是去年（也可以输入起止时间来过滤）。是不是很方便。

快速创建销售数据可视化分析图表。用环图来可视化销售额季度占比。比如要从零散的数据中统计出2020年、2021年各自的季度销售额占比情况，这用环图来可视化就很直观。从表格的插件里，一键添加高级统计插件（可放置到表格工具栏，方便随时打开查看），就可以进去点击环图来设置了。

比如2020年销售额季度占比，视图选择之前增加的2020视图（里面都是2020年的销售数据），分组选择对日期列按季度自动分组，然后选择对销售金额列按总和进行归总，即可通过环图来直观地展示出2020年每季度的销售总额、占比。相比在表格中去单纯的查看数字要更一目了然。

如何用图表进行数据分析

1、柱状图

柱状图是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计图表，用纵向条纹表示数据分布的情况，用来比较两个或以上的价值(不同时间或者不同条件)，只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。对于比较两种或更多同性质数据的具体变化和发展趋势有着比较好的效果。

2、折线图

折线图可以显示随着时间变化而变化的数据，因此折线图适用于分析时间间隔大小相同情况下数据的变化情况。一般情况下，折线图中的类别数据是沿水平轴均匀分布的，所有信息的具体数据值沿垂直轴均匀分布。通常折线图和柱形图一起使用分析数据数据效果更佳，既有具体值的对比，又有整体发展趋势的比较，琐碎处和大局都兼顾到了。

3、条形图

条形图可以理解为横过来的柱状图，是主要用来分析对比各个项目之间的比较情况。当需要用图表分析的数据横向项目比较少，纵向值跨度又比较大的时候，就需要用条状图了。

4、饼图

饼图，顾名思义，就是用来比较所分“大饼”的分量，一般用来显示每一数值与总量的占比。分析市场占比份额之类的数据，用饼图是最适合不过了。FineReport有三维饼图、复合饼图、牵引线等饼图类型，可看到更详细的分饼效果。

5、地图

地图主要用来展示地理背景的业务数据，你需要分析的数据随着地图展现出来。基本上宏观分析展现各省市业务数据的时候，数据地图就用上场了。

使用统计图表进行数据分析有什么优点

1、提升人对数据理解能力

统计图表进行数据分析，将数据变成图片，人们透过视觉化的符号，也就是统计图表展现出来的图形对比，能更快读取原始数据，提升人对数据的理解能力。

2、文字少，分析结果简洁明了

用统计图进行数据分析，统计图的文字成分低，不会像写作一样做文字描述及文本铺陈，图表中的文字往往只用来诠释或标注数据，出处，或是更重要的标题等，因而数据分析结果在呈现上更加简洁明了。

3、标题明确

统计图表会配有简洁的标题，使人一目了然就知道图表显示的是何种数据，节约阅览人的时间。

4、便于理解数据关系

统计图表中显示的数据，不论以点状，线状呈现在双轴座标系统里，都也会有文字标示，也就是都有数据标签，方便观看者解读和比对它在两座标之间的位置和关系。

扩展资料：

使用统计图表进行数据分析需要注意的事项：

1、合理安排统计表的结构。

2、图形大体上为4:3的一个矩形，过长或过高的图形都有可能歪曲数据，给人留下错误的印象
图表应有编号和标题。

2、图形的编号一般使用阿拉伯数字，如表1、表2等等。

4、图表的标题应明示出表中数据所属的时间(when)、地点(where)和内容(what)，即通常所说的3W准则。表的标题通常放在表的上方；图的标题可放在图的上方，也可放在图的下方。

数据分析中常用的图形有哪几种

数据分析中常用的图形如下：

一、占比关系图表

1、饼图：饼图是一个划分为几个扇形的圆形统计图表，通常用来展现数据的分类和占比情况。比如想要突出表示某个部分在整体中所占比例，尤其该部分所占比例达到总体的25%或50%时。

2、环形图：展现数据的分类和占比情况，相比饼图，环形图的可读性更高，可以把重要数据放在中间。

3、百分比堆积条形图：对比同一个分组数据内不同分类的占比，分组多

4、百分比堆积柱形图：对比同一个分组数据内不同分类的占比，分组少

5、矩形树状图：清晰地显示层次结构，通过矩形面积、排列的不同来展示层次内部的占比关系

二、项目对比关系图表

1、柱形图

2、条形图

3、堆积条形图：表示多个类别里的各构成的对比，表明组成整体的成分情况

4、旋风图：对比分类数据的数值大小，表明两个不同成分的特点，如进口百分比与出口百分比

5、范围条形图：表示多个类别间的由低到高的数值范围，而不是表示单个数值，适合用于表示多个类别间的数值范围间的比较。

6、词云：展现文本信息，对出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出

7、雷达图：将多个分类的数据量映射到坐标轴上，对比某项目不同属性的特点。了解同类别的不同属性的综合情况，以及比较不同类别的相同属性差异。

使用统计图表进行数据分析有什么优点

1、统计图表进行数据分析，将数据变成图片，人们透过视觉化的符号，也就是统计图表展现出来的图形对比，能更快读取原始数据，提升人对数据的理解能力。

2、总之，统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。条形统计图的优点是能够直观反映变量的数量差异，便于比较数量差异，研究数量差异问题。

3、总之，统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。条形统计图的优点是能够直观反映变量的数量差异，便于比较数量差异，研究数量差异问题。以下为详细解释两者定义及作用。

4、图表以可视化形式来辅助大脑快速处理信息当我们在使用数据可视化时，就是在发挥人脑对视觉信息快速处理的优势。

5、能够使人们一眼看出各个数据的大小。易于比较数据之间的差别。单式条形统计图和复式条形统计图的相同点是都能让人清楚地看出数量的多少。

6、不同事物的扇形用不同的颜色表示，更显得清晰，易懂，反映出部分数量与总量之间的关系。它可以用于各年级学生数与全校学生总人数之的比较。