
在前面提到的內容中我們不難發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析能夠在企業(yè)發(fā)揮很大的作用,但是對于數(shù)據(jù)分析還是需要學習很多的知識,尤其是在進行數(shù)據(jù)分析的時候需要重視細節(jié)。因為數(shù)據(jù)分析需要嚴謹?shù)膽B(tài)度,如果忽視了細節(jié),那么就會一著不慎滿盤皆輸。在表達數(shù)據(jù)分析結果的時候我們會用到很多的圖表。這樣才能夠做好數(shù)據(jù)分析。在這篇文章中我們會為大家具體講講數(shù)據(jù)分析中用到的圖表。
我們在進行數(shù)據(jù)分析的時候,需要將數(shù)據(jù)應用到場景,這是因為每個行業(yè)都有對數(shù)據(jù)需求的相關場景,將數(shù)據(jù)帶入到場景里,才能真正實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動。提取確定的數(shù)據(jù)關鍵指標,根據(jù)不同的量度做出橫向或縱向的對比,如果能夠進行有針對性的分析,能夠幫助我們更加全面地把握數(shù)據(jù)價值。這就需要我們了解行業(yè)特點,熟悉業(yè)務,確定數(shù)據(jù)指標,選擇合適的圖表進行分析。
那么怎么做好圖表呢?對于不同的分析結果需要用不同的圖表來表達,圖表有很多,下面就給大家具體講一下各個圖表的實際情況。
首先說一下散點圖。散點圖是顯示若干數(shù)據(jù)系列中各數(shù)值之間的關系,適用于三維數(shù)據(jù)集,但其中只有兩維需要比較。散點圖的有點就是對于處理值的分布和數(shù)據(jù)點的分簇,散點圖都很理想。缺點就是在點狀圖中顯示多個序列看上去非?;靵y。
接著說條形圖,條形圖適合用于顯示各個項目之間的比較情況,可參考柱狀圖。優(yōu)勢也很明顯,每個條都清晰表示數(shù)據(jù),直觀。
餅狀圖適用于顯示各項的大小與各項總和的比例。優(yōu)點就是明確顯示數(shù)據(jù)的比例情況,尤其合適渠道來源等場景。缺點就是肉眼對面積大小不敏感。
雷達圖適用于雷達圖適用于多維數(shù)據(jù)(四維以上),且每個維度必須可以排序,數(shù)據(jù)點一般6個左右,太多的話辨別起來有困難。優(yōu)點主要用來了解公司各項數(shù)據(jù)指標的變動情形及其好壞趨向。
折線圖適合二維的大數(shù)據(jù)集,還適合多個二維數(shù)據(jù)集的比較。容易反應出數(shù)據(jù)變化的趨勢。
柱狀圖適用場合是二維數(shù)據(jù)集,但只有一個維度需要比較,用于顯示一段時間內的數(shù)據(jù)變化或顯示各項之間的比較情況。
還有很多圖,但是這些圖是比較流行的,這些圖表就能夠很好的表達出數(shù)據(jù)分析的結果了,希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭蠹以谶M行數(shù)據(jù)分析的時候一定要這一愛好數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)可視化,這樣才能夠做好數(shù)據(jù)分析。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結構數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結構數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結構數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結構數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結構化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結構數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10