常见的数据分析图表 一、常见图表种类 二、各种图表的适用范围和作用（图表来自于网络） 1、饼状图：在想对基本比例进行比较的时候，饼状图比较有用；当扇形快的大小相似时，饼图用处不大。...标靶图：用于销售配额评估、实际花费与预算的比较情况、绩效优劣范围（ 优/良/差） 3、直方图：分类型数据用条形图，数值型数据用直方图。...可以用折线图显示多批数据，每批数据用一条线表示。 5、箱线图：能在同一张图上体现出多个距和四分位数。箱显示出四分位数和四分位距的位置，线则显示出上下界。...9、雷达图：雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。...10、词云图：用于文本分析，表示文本中出现频率最多的内容 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/135568.html原文链接：https://javaforall.cn
从理论指导角度，数据分析可以划分为基于统计学的和基于数据挖掘的数据分析方法，很显然基于统计学的相对容易理解一些，而数据挖掘对高等数学要求会高一些，相信毕业十几年的同学很可能连A*X**2+B*X+C=0...从分析的出发点看，数据分析可以划分为基于业务驱动的和基于纯数学驱动的数据分析，业务驱动是建立在对业务理解的基础上，有些经验论的色彩，大多情况下是验证自己的想法，或者更方便找出业务问题和业绩；而基于纯数学驱动基本上都是通过某些挖掘算法找出数字之间的规律...从分析的输出上，数据分析可以以图表、文字、表格、业务推导过程或者一系列高深的数学公式的方式呈现，显而易见图表给人的印象是最深刻的，表格次之，文字效果最差，最后是那些没人看得懂的过程或公式；Excel的优势恰恰就是表格和图表...，通过插件做一些简单的数据分析，通过VBA和不厌其烦的调试也可以做一些”专业“的图表，这也是我们的目的。...关于图表类型的选择，互联网上的大拿们说的已经够多了，在此提及有凑字数的嫌疑，不过还是要强调一点，图表类型的选择明智与否与你对业务数据的理解和你的分析思路密切相关，如果选择了不恰当的图表，恰恰表示你还没做好数据分析的准备工作
单变量:表达式、方程式、函数或者一元多项式等 数据：http://www.presidency.ucsb.edu/data/sourequests.php美国总统历年在国情咨文中对国会提起的诉求数量...一、获取数据 本次使用到的数据量并不多，不过还是按照常规思路，通过爬虫获取。...', re.S) 23 i = re_i.findall(tr) 24 x.append(int(i[1].strip())) # 从每条数据中取出所需要的两个数据年份和诉求数量...= '' else 0) # 当匹配到空字符串时就是数据缺失部分，用0代替 26 print(x,y) # 查看结果发现第一组和第四组数据有误，看源码发现他们两个的分类名不是使用的center标签...，观察其分布情况，发现有一个极大的异常点，和两个为零的异常点（获取数据时的缺失值，默认填充为0）． ?
对人力资源从业者来说，进行人力资源数据分析的难点是对对于一些数据分析方法的掌握，和相关的一些软件的操作，以及一些数据分析的思维，其中最基础的是数据的视觉化呈现，我们日常看到的数据都是以数字为主...，我们要做的是通过图表的形式，把这些数据进行简化，进行视觉化的呈现，今天我们来讲讲如何在EXCEL中进行图表设计和原则。...图表如果去分的话会有两种类型的图表，一种是概念类的，这种图表是通过一些SMART的图，或者一些美化过的经过设计的图，来进行视觉化的数据的展示，这种图相对于职场的数据分析来说，做图比较有难度，因为会涉及到一些专业的设计的软件...另外一种图表是资料图，这种图更多是在EXCEL的基础上，根据数据进行商业图表的设计，比如我们常规使用的 柱状图，折线图，面积图，条形图等，这些图相对来说在设计制作上比较的简单，更多是要求使用者有这种数据分析的思维...---------------------------------------------------------------------------- 原则 1： 简化去干扰 在我们进行数据分析图表设计的时候
经社部的官网还发布了详细数据：https://population.un.org/wpp/Download/Standard/Population/ 。...打开文件，找到2021年全世界的人口分布数据，图中的这一行： 这一行将2021年总共80亿人口拆分成了0岁、1岁、2岁......99岁、100+岁这101个区间，然后我们提取出数据，利用ppt内置的图表组件渲染出横向柱状图...但这是非常不准确的，很多变量没有控制，所以换一种更直接的数据：人口年吞吐量。
电子商务为何需要做数据分析?电子商务又该如何做数据分析?电子商务发展的速度越来越快，这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司的老板而言，想要自己永远跟着趋势走，数据分析是必然的。...一般来说，电商网站的数据分析包括：流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。 1 流量分析 电子商务就是贩卖流量的生意，低成本的流量来源是保证企业盈利的重要条件。...3 站内数据分析 站内数据流分析，主要用来分析购物流程是否顺畅和产品分布是否合理，一般如下： 页面流量排名：主要查看产品详情页的流量，特别是首页陈列的产品详情页。...场景转化分析：从首页-列表页-详情页-购物车-订单提交页-订单成功页，的数据流分析。...站内搜索分析：这个反应的是用户关心的产品有哪些，产品调整的最直接数据。 用户离开页面分析：用户在那些也页面离开最多？是首页还是频道页？是购物车还是订单提交页。
前言 上一节我们单纯使用 matplotlib 制作出以下图表： 每年小麦产量柱状图 使用不同颜色标记最小与最大值的柱子 但是，如果只是制作标准的图表，我们有许多其他的选择。...这一节我们就来看看，如何使用 seaborn 生成标准图表，然后结合 matplotlib 做出定制效果。 特别是多系列的情况下，会有一些技巧。 本文目标图表是这样子： 2个系列。...2类："原始" 、"修改" 行10：合并成一份数据 行12：避免数据太多，图表不利于阅读，我只保留1750年以后的数据 现在数据成这样子： 每个年份都有2行记录，字段"type"可以区分他们 使用 seaborn...这里把数据中的"type"字段映射 图表成这样子： 显然没有标记出最大值的柱子 同时也提示执行有错误 如果我们查看图表的容器就能看出关键： 原来，seaborn 柱子分成2组。...这是非常合理的 但数据范围索引，却是在整个数据共27行中查找 显然，我们需要是2组的范围索引： 语义非常清晰直白 但是，怎么准确从图表容器中找到需要的 BarContainer： 行7与行12：里面的
在人力资源数据分析中，人效的数据分析一般是做的频率比较少的，一般我们是一年做一次的人效分析，而且相对来说一般的HR 也很少做这个分析，一般都是HRD或者VP来做一年的人力资源的人效分析，所谓的人效的分析是指人力资源在公司的运营财务数据中的效率...在进行这些的人效指标的之前，我们要先了解公司的财务信息，因为人效的指标分析很多都是建立在公司的财务数据上，所以你要了解一年公司的营业收入，成本，净利润，人力成本，工资成本等这些数据，所以我们开头说人效成本一般是人力高层进行分析的...，因为这次财务数据都是公司的机密信息，没在获得财务数据以后，我们就可以从3个维度进行数据分分析。...1、首先我们要了解总的人效数据，我要知道一年人力成本多少钱，公司成本多少钱钱，我工资花了多少钱，这些是做下面人效分析的基础 2、第二个维度我我们要去分析各项人力成本的占比，我们要了解人力成本在公司总的成本的占比...，我们要去计算人数和人力成本，人数和公司运营成本之间的关系，因为人力成本和公司的人数应该是一个正向的数据关系，我们通过是这个分析，能判断出公司今年的人力成本和人数是否正常，并且可以预测明年的人力成本数据
回归分析是统计学里的一个数据分析的方法，可能很多小伙伴不清楚什么是回归分析，我们先来介绍下 ? ?...回归分析在薪酬数据分析中的应用，就是我们可以通过这种数据分析的方法来分析职级和对应的薪酬是否是合理的，我们通过案例来做讲解。...数据--数据分析工具 ? 然后打开数据分析工具，找到回归分析 ? 点击确认，选择Y值和X值的数据，并且勾选下面的显示图表，X值是指职级，Y值是指薪资。 ?...点击确认，会生产这样几张图表，黄色的表示的是一个标准的线性的函数，蓝色的是我们实际的数据的函数。...我们要关注的是 表里的一个R值，这个值越接近1，说明数据的拟合度越高，这个模型就有效，这个R值会以一个公式的形式出现的下面的图表里。
自从我改行做数据分析，发现要学习的东西很多，转行并不是一件容易的事情。空缺的知识特别多。所以自己记录自己的一些学习和工作心得。...1、总得来说数据分析流程就3个基本步骤： 输入-->计算-->输出 所以在数据分析中不管是做架构设计还是算法设计这三个基本步骤是不可缺少的；仿佛我们的计算机也是这个最基本的运行流程。...一、输入： 那么在数据分析领域我们输入的是什么呢 当然是数据，文本数据，结构化数据，非结构化数据（音频、视频），具体对象是我们在数据分析中的表数据，或者数据流。...第二步，找出唯一属性，能唯一定义每一条数据的，这个字段往往能和其他表的字段关联； 二、计算： 计算大多数时候是交，并、差、过滤等操作。可具体描述数据碰撞流程。...三、输出： 计算完需要用一个结果表将数据接收。
前言 上次我们爬了拉钩网的数据，现在我们来分析下，看看哪些公司的招聘信息具体需求都是哪些，让我们用可视化图表展示 导入所需模块 import numpy as np import pandas as pd...SimHei'] from pyecharts.globals import ThemeType 有疑问的同学，或者想要Python相关资料的可以加群：1039649593 找管理员领取资料和一对一解答 清洗数据...导入数据 df = pd.read_csv('data.csv', encoding='UTF-8') df.head() 查看整体性描述 df.info() df.describe()...提取出最低薪资 df['m_min'] = df['薪资'].str.extract('(\d+)K')#提取出最高薪资 df['m_max'] = df['m_max'].apply('float64')#转换数据类型
具体在分析过程中还存在着以下的应用场景： 1、用户典型路径识别与用户特征分析 用户特征分析中常常使用的都是一些如性别、地域等人口统计数据或订单价、订单数等运营数据，用户访问路径数据为我们了解用户特征打开了另一扇大门...二、路径分析数据获取 ---- 互联网行业对数据的获取有着得天独厚的优势，路径分析所依赖的数据主要就是服务器中的日志数据。...四、路径分析常见思路与方法 ---- 1、朴素的遍历统计与可视化分析探索 通过解析布点获得的用户行为路径数据，我们可以用最简单与直接的方式将每个用户的事件路径点击流数据进行统计，并用数据可视化方法将其直观地呈现出来...2、基于关联分析的序列路径挖掘方法 提到关联规则分析，必然免不了数据挖掘中的经典案例“啤酒与尿布”。...今后有机会可能会以案例方式分享如何做用户路径分析，展示分析过程中的步骤与思路，希望能和大家多多交流。
很多同学很困惑，到底什么算“深入”分析？为什么自己做的数据分析总被嫌弃“不够深入”。今天系统解答一下。举一个最常见的分析需求：业绩下降了，分析下原因。这是各个公司的销售、运营、产品都最爱问的问题。...很多做分析的，只是列出一个下降的业绩曲线，然后写了一大堆完全无法用数据论证的理由，什么宏观环境、消费习惯等等。开局一张图，原因全靠猜。...如此种种囧境，就是缺少监控意识，过于死磕一次分析细节所导致的。 遭遇计划外的剧烈波动，先查数据质量，确保不是数据质量问题报了假警。...单靠内部数据写写代码跑跑数很难验证想法。所以做商业分析，还得多方面下功夫才行，各个数据各司其职才是最好的。 深入分析多久来一次 针对“业绩下降了，分析下原因”，以上就是深入分析的过程。...很多企业里没有分析经验沉淀；业务和数据脱节缺少沟通；业务过于强势，强词夺理；数据的领导是技术出身，自己也不知道咋分析；做数据的同学止于跑数，没有机会参与调研，更离一线万里之遥。
但无论怎么样的决策，优惠组合套装都离不开数据支撑，而这背后的原理就是涉及到数据挖掘中的关联分析。...结合本人的参与的电商数据挖掘、零售大商场的数据挖掘经验，分享一点我对关联分析的所谓经验，帮助他人或帮助自己不断提高。 第一、关联分析具体能用来做什么呢？...第二、如何做好关联分析呢？ 1. 必须进行大量的产品梳理工作，区分不同等级的层次关系，并且给相应的产品打上合适的标签。产品梳理是一项纯手工的并且需要耗费大量的人力及时间才能完成的。...做好关联分析或数据运营，请从产品梳理工作开始。 2. 建议选取SAS EM模块里面的关联分析模块。合适的工具是做好关联分析的关键。...个人使用过SPSS Clementine里面的关联分析模块，其实其对数据格式要求很严格，但不符合常规的数据库录入的基础源数据，操作也不算很简单。
这是学习笔记的第 2381篇文章 最近一直在想怎么分析一下个人的行程数据，看看能够从行程数据里面分析出点什么来。...，于是开始自己动手，第一个问题就是数据源，导航软件目前还不提供行程数据的导出，所以我是把7-8两个月的行程数据逐个照着导航行程整理出来了，大体的数据情况还可以，不过其中有些数据做了额外处理，比如时间的处理...，因为是如果是7:15，那么按照数字化显示就不能是7.15，而更合理的显示是7.4，还有行程时间，比如1:30，是需要统一按照分钟90分钟来整合的，整理后得到的数据如下： 首先我按照时间做了对行程的耗时做了分析...其实数据分析到了这里，还是有很大差异的，虽然或多或少的分析出来了一些内容，但是有些指标还是没有充分使用到，而且显示的指标情况还是不够清晰，所以打算使用seaborn进一步做下调整。...而要进一步探索这些数据指标间的关联，就需要引入略复杂的图PairGrid，可以把多个指标都放入，可以生成多个维度的分布图。 接下来需要对数据的指标情况进一步分析，引入检验和预测的功能。
这是基于数据的分析、模型的运用，但是都逃不过是对现实业务的理解的基础上。...下面就是这段时间以来写的文章的汇总： 一、数据采集监测和分析 1、数据采集 （1）论坛网站信息数据采集： 案例1：汽车之家网站奔驰宝马宝马信息采集 案例2：天涯论坛各个板块文章信息采集... 案例3：豆瓣电影、读书板块信息数据和评论数据采集 （2）电商网站商品和评论采集。...案例1：淘宝茶叶数据采集、竹浆纸数据采集、充电宝数据采集 案例2：京东小米手机数据采集、京东众筹商品数采集 案例3：大众点评泉州美食数据采集、58同城泉州租房信息数据采集 （3）微博、微信公众号文章数据采集...年点击率、阅读量前1000数据采集 2、网站、app数据客户来源、流失、行为、转化监测 案例1：某学习app、金融网站用户来源、流失、行为监测分析 案例2：知乎大v张佳玮更新监测及涨粉数据监测 3、数据分析
“字不如表，表不如图”，这八字诀在数据分析工作者眼中被视为秘籍，各种 数据分析图表，各种“忽悠”，数据会说谎，统计会撒谎，图表也会骗人。现在信息可视化如此流行，不面对图表都不行。...图表中所包含的信息量越来越大，读图读什么，是一个有必要说道说道的话题。 首先，上一张 数据分析图表，看看怎么读，读什么？ ? 数据化管理有一篇博客非常精彩，“数据的忽悠功能”。...数据源是一样的，占有率都是05年到10你那增加1.3%。第一张图乍一看市场占有率气势如虹，第二张却毫无亮点。是不是被忽悠到了？ 因此，我们有必要了解一下如何读图表，读图读什么？...看到图表后，读者首先应该看清楚刻度尺比例的安排，防止数据被“放大”或“放小”。 ? 更有欺骗性的是作者直接去掉坐标轴，这是不可取的做法，严重影响读者对图表的理解。...不要犹豫，为了增强图表的有效性，应该把图表的主题作为图表的标题来使唤了。看看上面的例子是不是就明白了呢。相关文章：如何确定图表的标题？
今天我们来学习下数据可视化，其实在前面的章节中，我们也接触到了一些数据可视化的知识，在分析数据集的时候，有效的可视化图表，可以帮助我们更好的了解数据。...条形图 条形图可以查看数据中不同类别之间的分布请求 盒式图 是由五个数值组成：最大值（max）、最小值（min）、中位数（median）和上下四分位数（Q3，Q1），可以帮助我们分析数据的差异性、离散程度和异常值等信息...，就是雷达图 地理图表 对于按照不同地理位置区分的数据，使用地理图表可以很直观的呈现数据信息 词云图 词云图是非常好的可视化图表，在分析评论等场景非常常见 视化图表分类 其实，我们也可以根据数据之间的关系...你也应该发现，在数据分析的过程中，大多数情况下使用 Seaborn 是比较方便的，它可以很好的结合 DataFrame 数据类型，而在最后的数据展示时，使用 Pyecharts（echarts）则是很好的选择...总结 今天我们一起学习了常用的可视化图表以及如何制作相关图表。对于 Matplotlib、Seaborn 和 Pyecharts 工具包的使用一定要熟练的掌握，在数据分析的过程中会经常使用。
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