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常见的数据分析图表

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

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Excel图表和数据分析

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

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1.1用图表分析单变量数据

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）． ?

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数据分析图表的设计原则

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

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用ppt图表分析人口数据

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。

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GEE图表——基于sentinel-2和GRIDMETDROUGHT数据的时序图表分析

对于GRIDMET数据的分析可以包括以下几个步骤： 1. 数据获取：从GRIDMET数据库或其他数据源获取所需的气象数据。可以选择特定的时间范围和地理区域。 2....数据处理：对获取的数据进行预处理，包括数据清洗、填充缺失值、去除异常值等。可以使用Python或其他数据处理工具。 3. 数据分析：根据分析的目标选择适当的分析方法。...例如，可以计算平均温度和降水量，并绘制时间序列图进行观察和趋势分析。 4. 统计分析：使用统计方法对数据进行分析。可以计算平均值、标准差、相关系数等指标，以了解气象要素的变化和关联程度。 5....可视化：将分析结果可视化，以便更直观地理解数据。可以使用图表、地图或其他可视化工具来展示分析结果。对于DROUGHT数据的分析，主要是针对干旱指数进行研究和评估。...可以使用DROUGHT数据计算不同地区的干旱指数，并对不同地区的干旱程度进行比较。还可以使用DROUGHT数据来分析干旱事件的时空分布及其与气象要素的关系。

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【Python数据分析】可视化图表分析拉钩网招聘数据

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

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使用Python可视化图表分析行程数据

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。

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大数据分析系统eCharts图表演示

eCharts图表演示比如说，公司现在接一个项目，这个中信银行，针对之前所有的贷款、大小客户，要做出来图表系统（演示和查看）、报表系统（用来打印）。郑州的大数据产业局，黄强：图表系统。...图表在这个画布上进行绘制。 <!...这里用的原生js来获取main对象 var myChart = echarts.init(document.getElementById('main')); // 指定图表的配置项和数据...,x 轴的数据 data: ["衬衫","羊毛衫","雪纺衫","裤子","高跟鞋","袜子"] }, yAxis: {}...bar', data: [5, 20, 36, 10, 10, 20] }] }; // 使用刚指定的配置项和数据显示图表

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读图读什么——数据分析图表解密！

“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？

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数据分析入门系列教程-常用图表

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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数据分析自动化数据可视化图表

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。...为了低成本快速实现数据分析，就需要把数据收集、计算分析、展示分析结果的过程自动化。使用低代码平台框架，生成自动化分析数据方案，有效降低软件成本。...在浏览器项目管理窗口新建脚本代码步骤，重命名为“可视化分析图表”，引用highcharts.js图表库，JavaScript只需设定图表的各项参数，就可以生成带图表的Html源码。...1、页面显示数据分析结果示例中的代码生成一个柱形图，统计商家连锁店和线上网店销量。最后输出到浏览器的当前显示页面上，并可根据数据变化实时更新图表。...可以选择两种数据保存方式，一是把数据分析结果保存为Excel表格，添加需要保存的字段和内容；二是直接保存可视化图表页面。

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大数据分析工具Power BI（十二）：制作趋势分析图表

制作趋势分析图表一、折线图反应数据变化的趋势表，需求：使用折线图展示"2022年点播订单表"每日营收金额变化。...新建页面并命名为折线图，在可视化区域点击"折线图"，然后按照如下配置：图片美化图表格式，打开可视化区域中的"设置视觉对象格式"，按照如下步骤设置格式：视觉对象中打开"数据标签"，设置"值"中的单位为无视觉对象中打开...美化图表格式，打开可视化区域中的"设置视觉对象格式"，按照如下步骤设置格式：视觉对象中打开"数据标签"，设置"值"中的单位为无常规对象中修改"标题"为"2022年每月营收金额"并居中显示图片三、堆积面积图堆积面积图与分区图类似...，区别是分区图单独展示每个类别对应的数据，堆积面积图展示叠加的每个类别对应的数据，只是展示形式不同而已。...美化图表格式，打开可视化区域中的"设置视觉对象格式"，按照如下步骤设置格式：视觉对象中打开"数据标签"，设置选项"位置"为端内，设置"值"中的单位为无常规对象中修改"标题"为"2022年每月营收金额2"

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从数据表到图表分析，这个实用的图表推荐框架令你如虎添翼

选自arXiv 作者：Grady Matthias Oktavian 机器之心编译编辑：陈萍面对数据表时，很多人通常不清楚应该创建什么样的图表分析。...在这种场景中，你需要一个智能助手，可以帮你更好的生成图表分析。为多维数据集创建图表（表格）是销售、人力资源、投资、工程、科研、教育等许多领域的常见应用。...为了执行常规分析和发现见解，人们花费大量时间构建不同类型的图表来展示不同的观点。这个过程通常需要数据分析方面的专业知识和广泛的知识储备来创建适当的图表。有没有可能通过智能的方式来创建图表呢？...它能够学习共享表的表示形式，以便在所有图表类型的推荐任务中获得更好的性能和效率，这是通过在图表类型之间的统一操作空间上定义图表模板来实现的；对于涉及从表中选择数据字段以填充模板的结构化预测问题（生成分析操作序列...在较小的图表类型上，增强效果清晰可见，召回率提升了约 12％。数据不平衡的问题得到了解决，因为较小图表类型的有限数据仅用于训练小的解码器部分，而无需担心编码器部分。 ?

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使用图表分析2020北京积分落户的数据

对于年年陪跑的我，还是耐不住寂寞做了下分析，假设我们看到的数据是这样的，有公示编号和姓名，出生年月，公司和积分，而且今年还对积分的明细做了公示。...对于这些信息，我们可以分析出什么呢，我做了下拆解： 1）分析这些牛人的分数段 2）分析这些牛人的年龄段 3）分析哪些公司的中签牛人多 4）分析中签牛人的公司类型 1）中签牛人的分数段 ?...相比于前两年，分数有了明显提高，如下是第一次积分落户的分数段数据，集中在90-95，亚历山大。 ? 如果想换种方式看分数占比和总数的比例，可以使用如下的图来表达： ?...如下是完整的数据列表，我的天，85后只有4位，恭喜他们。...这个数据，包括名次和前2年差别不大。 ? 4）分析中签牛人的公司类型可以看到绝大多数的公司都是有限公司，此外一些出版社，研究院和事务所，大学也有有一定的比例。

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seaborn常用的10种数据分析图表

内置示例数据集 seaborn内置了十几个示例数据集，通过load_dataset函数可以调用。其中包括常见的泰坦尼克、鸢尾花等经典数据集。...# 查看数据集种类 import seaborn as sns sns.get_dataset_names() import seaborn as sns # 导出鸢尾花数据集 data = sns.load_dataset...sns.scatterplot import seaborn as sns sns.set() import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 小费数据集...'tips') ax = sns.scatterplot(x='total_bill',y='tip',data=tips) plt.show() 2、条形图函数sns.barplot 显示数据平均值和置信区间...import seaborn as sns sns.set() import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 小费数据集 tips = sns.load_dataset

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大数据分析工具Power BI（十五）：制作地图分析图表

制作地图分析图表一、地图地图的功能比较单一，适用于只创建一个地图来展示不同地理位置的数据情况。需求：使用地图展示"2022年点播订单表"不同城市的总营收金额。...图片2、绘制地图图片创建地图后位置字段需要指定数据类型为对应的城市、县等，否则不能正常展示地图。...3、设置气泡颜色以上地图展示了每个城市对应的营收情况，气泡大的营收越高，可以设置气泡的颜色来表示营收大小图片美化图表格式，打开可视化区域中的"设置视觉对象格式"，按照如下步骤设置格式：视觉对象中"气泡..."大小设置为5像素视觉对象中打开"类别标签" 常规对象中修改"标题"为"城市营收总金额"加粗并居中显示图片二、着色地图着色图就是通过对地图上的地理位置进行着色来区分不同地理位置的数据信息。...新建页面并命名为着色地图，在可视化区域点击"着色地图"，然后按照如下配置：1、设置"省份信息"表中"省份名称"数据类别为"位置"图片2、绘制着色地图图片3、设置地图颜色图片最终效果如下：图片

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数据分析 | 数据可视化图表，BI工具构建逻辑

所以随着业务线的不断发展，对数据分析的要求越来越高，也就诞生现在比较常见的BI分析工具和BI分析师。...借助常用的图表进行组合展示，但是也有一些注意事项如下：可视化的数据要关联核心的有业务价值的数据；图表的展现注意简单，明了，图表的本质就是让数据更直观；不要为了追求系统花哨，可以大批量添加图表；二...离线或实时计算通过大数据分析手段，离线计算或者实时计算，获取业务报表数据，注入OLAP实时分析计算库，使用大数据分析场景。 2、定制化BI工具 ?...基本搭建思路：管理数据源，建立数据表之间关系，维护特定数据集；创建可拖拉拽的报告面板，用来承载单个图表组合；封装不同的图表的处理逻辑，规则展示，关联数据集字段；封装图表样式，例如大小、颜色、背景...、交互等可配置；图表关联分析数据集，报告面板组合多个图表生成报告；实际的开发过程是非常复杂的，管理各个业务线的数据源，联合分析，适配各种图表规范和样式，都是一个十分漫长的过程。

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原来销售数据分析图表应该这么做

前几天在浏览微博的时候，看到某家公司的月度的销量数据的一个数据展示的图表，觉得挺有意思，为什么说有意思呢，因为这家公司在数据图表的呈现上给人的感觉就是这家公司每个月的销售数据都是增长的数据，我们先来看看这家公司对外的一个数据分析图表...这个图表来源于该公司的对外的一个数据展示，在这个图表里我们可以看到貌似好像每个月的销售数据都是增长的，但是你细心的分析下发现他每个月的数据都是月份数据的叠加，2月的数据是 1月+2月， 3月的数据是...所有通过这个图表，不管每个月的销售数据是怎么样，基本上我们看到的图表貌似都是增长的。所有我们想来改一改这个图表，改成一个正常的数据图。...-2.14% 5月 6711 -391 -5.51% 6月 8083 1372 20.44% 7月 7931 -152 -1.88% 根据这个数据，我们来做每月的数据图表，里面包含两个关键的指标...，呈现的效果如下：这个图表才是真实的每月的销售数据，我们可以看到每个月的销售数据和每个月销售数据的增幅，所以在做数据分析，图表呈现的时候，数据分析的思路，逻辑才是最关键的。

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学会5个图表，让数据分析简洁高效

图表突破了语言文字的局限性，二维图表升级了我们表达的能力，用图可意会“不可言传”之意。假设你是专业的数据分析师，老板让你给予交易记录制作一个分析报告，你会怎么做呢？...第一步，认识数据认识数据是我们做分析的第一步，只有认识了数据，我们才能进行：假设-验证，然后得出结论。1，数据记录包含哪些字段信息：日期、地域（大区及城市）、商品类目、客户、成交及优惠金额。...总结：由全局了解到逐步带着假设细分数据，用合适的图表验证和表达重要信息。选择使用什么样的图表完全取决于你想要明确表达的信息是什么，并不是数据本身，也不是计量标准。...分析步骤：认识数据、找到数据中的信息、判断分析维度及度量的关系、选择合适的图表表达信息。图表字体要比报告的字体大4倍，图表应该比普通的表格简洁两倍。信息完全可以用文字来单独表达就不要滥用图表。...数据分析-R实战52数据分析-R实战 · 目录上一篇多元回归：残差分析与异常值诊断下一篇一个SQL，让人头秃

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