数据分析常用的20种图表.pptxVIP

数据分析常用的20种图表

CATALOGUE目录图表基础知识常用比较类图表常用分布类图表常用关系类图表常用时间序列类图表高级数据分析图表

图表基础知识01

图表是一种将数据可视化表示的工具，通过图形、线条、颜色等元素展示数据的分布、趋势和关系。图表定义帮助用户更直观地理解数据，揭示数据背后的规律和趋势，辅助决策和分析。图表作用图表定义及作用

分类根据表现形式和用途，图表可分为条形图、折线图、饼图、散点图、雷达图等多种类型。特点不同类型的图表具有不同的特点，如条形图适合比较不同类别数据的大小，折线图适合展示数据随时间的变化趋势，饼图适合展示数据的占比关系等。图表分类与特点

根据数据的类型、分布和数量等特点选择合适的图表类型。数据特点分析目的简洁明了根据分析的目的和需求选择能够直观表达数据关系的图表。选择简洁明了的图表，避免使用过于复杂或难以理解的图表。030201图表选择原则

常用比较类图表02

柱状图由矩形条构成，不同类别的数据通过矩形条的高度或长度来表示。适用于展示不同类别数据之间的对比关系，可以直观地看出各个类别的数据大小。简单易懂，易于比较不同类别数据之间的差异。当数据类别过多时，可能会导致图表过于拥挤，难以阅读。基本构成适用场景优点注意事项

基本构成适用场景优点注意事项折线线段和点构成，展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。适用于展示时间序列数据或连续变量数据的变化趋势，可以清晰地看出数据的波动情况。能够直观地展示数据的趋势和波动情况，便于预测未来趋势。当数据波动较大时，可能会使得折线图看起来过于复杂，难以解读。

基本构成适用场景优点注意事项散点图由散点构成，每个点代表一个数据点，展示两个变量之间的关系。能够直观地展示两个变量之间的关系，便于发现数据中的规律和趋势。适用于展示两个连续变量之间的关系，可以判断它们之间是否存在相关性。当数据点过多时，可能会导致散点图过于拥挤，难以分辨单个数据点。

注意事项当变量过多时，可能会导致雷达图过于复杂，难以解读；同时，由于雷达图的绘制方式，可能会使得不同变量之间的比较存在一定程度的失真。基本构成由多个轴线和数据点构成，每个轴线代表一个变量，数据点连接成多边形展示多个变量的综合情况。适用场景适用于展示多个变量的综合情况，可以全面地了解数据的整体表现。优点能够同时展示多个变量的信息，便于进行综合评估和比较。雷达图

常用分布类图表03

直方图是一种展示数据分布的图表，它将数据分成若干连续的区间，并用矩形条的高度表示每个区间的频数或频率。定义直方图常用于展示连续变量的分布情况，如身高、体重、成绩等。应用场景直方图能够直观地展示数据的分布形态，如正态分布、偏态分布等，有助于判断数据的集中趋势和离散程度。优点在绘制直方图时，需要合理设置区间的宽度和起始点，避免数据信息的丢失或误解。注意事项直方图

定义箱线图是一种展示数据分散情况的图表，它通过绘制五个统计量（最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值）的线段和矩形框来展示数据的分布情况。箱线图常用于比较多个数据集之间的分散情况和异常值情况。箱线图能够直观地展示数据的分散程度和异常值情况，有助于判断数据的稳定性和可靠性。在绘制箱线图时，需要注意异常值的处理和数据集之间的可比性。应用场景优点注意事项箱线图

核密度估计图定义核密度估计图是一种通过平滑的曲线展示数据分布情况的图表，它利用核函数对数据点进行加权处理，从而得到数据分布的密度函数。优点核密度估计图能够平滑地展示数据的分布情况，避免了直方图中区间划分带来的信息损失。应用场景核密度估计图常用于展示非参数分布的数据分布情况，如未知分布类型的数据集。注意事项在绘制核密度估计图时，需要选择合适的核函数和带宽参数，以获得更好的拟合效果。

第二季度第一季度第四季度第三季度定义应用场景优点注意事项热力图热力图是一种通过颜色变化展示数据分布情况的图表，它将数据值映射到颜色空间中，通过颜色的深浅来表示数据值的大小。热力图常用于展示二维数据矩阵中的数值分布情况，如地图上的气温分布、用户行为数据等。热力图能够直观地展示二维数据矩阵中的数值分布情况，有助于发现数据中的规律和趋势。在绘制热力图时，需要选择合适的颜色映射方式和色彩范围，以获得更好的视觉效果和解释性。同时还需要注意数据矩阵的规范化和缺失值处理等问题。

常用关系类图表04

饼图含义饼图是一种将数据按照不同的分类进行划分，并用扇形的面积表示每个分类所占比例的图形。适用场景适用于展示数据中不同分类的占比情况，例如市场份额、用户分布等。优缺点饼图直观易懂，能够清晰地展示各个分类的占比情况。但是，当分类过多时，扇形的面积会变得很小，难以区分。

环形图是一种将饼图的中心部分挖空，形成环形的图形。与饼图类似，也是用扇形的面积表示每个分类