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数据的收集与统计图-课件2024-01-25

数据收集基础统计图概述常见统计图类型及特点数据可视化工具介绍实例分析：如何选择合适的统计图展示数据总结与展望目录

01数据收集基础

初级数据：通过直接调查或实验获取的数据。数据类型定性数据：描述性质的数据，如文本、图像等。数据来源次级数据：从已有的研究、报告或数据库中获取的数据。定量数据：可以量化的数据，如数值、计数等。010203040506数据来源与类型

通过设计问卷，收集受访者的意见、态度等。问卷调查通过面对面的交流，深入了解受访者的观点和经验。访谈调查数据收集方法

在自然环境中观察并记录行为或现象。在控制条件下观察并记录实验对象的行为或反应。数据收集方法实验观察自然观察

文献检索通过检索数据库、图书馆等获取相关文献资料。内容分析对文献资料进行内容分析，提取有用信息。数据收集方法

准确性数据是否真实反映了实际情况。完整性数据是否包含了所需的所有信息。数据质量与预处理

数据之间是否存在矛盾或不一致的情况。一致性数据是否及时反映了必威体育精装版情况。及时性数据质量与预处理

数据清洗数据转换数据标准化缺失值处理数据质量与预处除重复、错误或无效的数据。将数据转换为适合分析的形式，如数值型、分类型等。消除量纲影响，使不同特征具有可比性。对缺失值进行填充或删除等操作。

02统计图概述

统计图是根据统计数字，用几何图形、事物形象和地图等绘制的各种图形。定义它具有直观、形象、生动、具体等特点。统计图可以使复杂的统计数字简单化、通俗化、形象化，使人一目了然，便于理解和记忆。作用统计图定义与作用

分类条形图、折线图、扇形图、散点图等。用一个单位长度（如1厘米）表示一定的数量，根据数量的多少画成长短不同的直条，然后把这些直条按一定的顺序排列起来。用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少描出各点，然后把各点用线段顺次连接起来。用整个圆的面积表示总数，用扇形面积表示各部分所占总数的百分数。用点的密度和变化趋势表示两指标之间的直线和曲线关系。条形图扇形图散点图折线图统计图分类与内容

注释详细在图形下方或旁边加上必要的注释和说明，以便读者更好地理解图形所表达的内容。标题简明标题要简明扼要，准确地表达图形所反映的内容。比例适当图形的大小要适当，各部分的比例要协调，以便进行比较和分析。目的明确要清楚地表达出作者的思想和意图，根据统计表的内容和目的来选择适当的图形。图形美观要美观大方，色彩和谐，使观察者一目了然，留下深刻印象。统计图绘制原则

03常见统计图类型及特点

柱状图与条形图柱状图以矩形的长度表示数据的大小，矩形宽度固定，高度或长度与数据值成比例。适用于表示不同类别数据的数量或占比。条形图与柱状图类似，但条形图的矩形横向排列，适用于类别名称较长或数据项较多的情况。特点直观展示数据的数量或占比，易于比较不同类别之间的差异。

用线段连接各数据点，表示数据随时间或其他变量的变化趋势。适用于展示连续型变量的动态变化。折线图面积图特点在折线图的基础上，将各数据点与横轴之间的区域填充颜色，强调数据变化的幅度和趋势。能够清晰地展示数据的动态变化，反映变量之间的关系。030201折线图与面积图

将数据表示为圆形中的扇形区域，扇形面积与数据值成比例。适用于展示数据的占比和分布情况。饼图在饼图的基础上，将中心部分挖空，形成环形。适用于需要同时展示多个不同分类数据的占比情况。环形图直观展示数据的占比和分布情况，易于比较不同分类之间的差异。特点饼图与环形图

气泡图在散点图的基础上，用气泡的大小表示第三个变量的值。适用于展示三个连续型变量之间的关系。散点图用点的位置表示两个变量之间的关系，点的分布可以反映变量之间的相关性和趋势。适用于展示两个连续型变量之间的关系。特点能够直观地展示变量之间的关系和趋势，反映数据的分布规律。散点图与气泡图

04数据可视化工具介绍

123Excel提供多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，方便用户根据数据类型和需求选择合适的图表。图表类型丰富Excel的数据透视表功能可以轻松地对大量数据进行汇总、分析和可视化，帮助用户发现数据中的规律和趋势。数据透视表通过条件格式功能，用户可以快速标识出数据中的特定值或范围，使数据更加直观易懂。条件格式Excel数据可视化功能

Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一，提供丰富的绘图函数和工具，支持绘制各种静态、动态和交互式的图表。MatplotlibSeaborn基于Matplotlib库，提供更高级别的接口和更多样化的图表风格，适合用于制作统计图形。SeabornPlotly是一个交互式的Python数据可视化库，支持创建高质量的动态图表和交互式Web应用。PlotlyPython数据可视化库

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