数据图表有哪些类型

数据分析图表主要类型有柱状图，条形图，折线图，饼图，雷达图等等。

数据分析图表(数据分析图表怎么做)

柱状图利用柱高度反映数据差异，肉眼对高度差异很敏感，柱状图局限于适用规模数据集中。条形图可以显示各项目间比较情况柱状图类似作用，每条都清晰表示数据，很直观。折线图适合二维数据集适合二维数据集比较，容易反应数据变化趋势。饼图可以显示各项与各项总比例。

数据图表是一种特殊的数据分析技术，侧重于建模和知识发现，用于预测目的而并非纯粹的描述目的，而商业智能涵盖了很大程度上依赖于聚合的数据分析，主要侧重于商业信息。

关于数据图表

合理的数据图表，会更直观的反映数据间的关系，比用数据和文字描述更清晰、更易懂。将工作表中的数据转换成图表呈现，可以帮助我们更好地了解数据间的比例关系及变化趋势，对研究对象做出合理的推断和预测。

数据图表可以方便地查看数据的差异和预测趋势，使数据比较或数据变化趋势变得一目了然，有助于快速、有效地表达数据关系。图表是生成它的工作数据相链接的。

数据分析图表有哪些类型?

数据分析图表主要类型有柱状图，条形图，折线图，饼图，雷达图等等，柱状图利用柱高度反映数据差异，肉眼对高度差异很敏感，柱状图局限于适用规模数据集中。

条形图可以显示各项目间比较情况柱状图类似作用，每条都清晰表示数据，很直观。折线图适合二维数据集适合二维数据集比较，容易反应数据变化趋势。饼图可以显示各项与各项总比例。

数据分析图表类型主要有哪些呢?

数据分析图表主要类型有柱状图，条形图，折线图，饼图，雷达图等等，柱状图利用柱高度反映数据差异，肉眼对高度差异很敏感，柱状图局限于适用规模数据集中。

条形图可以显示各项目间比较情况柱状图类似作用，每条都清晰表示数据，很直观。折线图适合二维数据集适合二维数据集比较，容易反应数据变化趋势。饼图可以显示各项与各项总比例。

数据分析是一个检查、清理、转换和建模数据的过程，目的是发现有用的信息、告知结论和支持决策。数据分析有多个方面和方法，包括不同名称下的不同技术，并用于不同的商业、科学和社会科学领域。在当今的商业世界，数据分析在使决策更加科学并帮助企业更有效地运营方面发挥着作用。

数据挖掘是一种特殊的数据分析技术，侧重于建模和知识发现，用于预测目的而并非纯粹的描述目的，而商业智能涵盖了很大程度上依赖于聚合的数据分析，主要侧重于商业信息。

数据分析图表(数据分析图表怎么做)

数据分析图表怎样做？

1.柱状图

1）适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。

2）优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。

3）劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

4）延伸图表：堆积柱状图、百分比堆积柱状图，不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。

2.折线图

1）适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。

2）优势：容易反应出数据变化的趋势。

3.饼图（环图）

1）适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。

2）优势：明确显示数据的比例情况，尤其合适渠道来源等场景。

3）劣势：肉眼对面积大小不敏感。

数据图表均由BDP个人版制作而成！

数据分析图表(数据分析图表怎么做)

如何用图表进行数据分析?

1、柱状图

柱状图是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计图表，用纵向条纹表示数据分布的情况，用来比较两个或以上的价值(不同时间或者不同条件)，只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。对于比较两种或更多同性质数据的具体变化和发展趋势有着比较好的效果。

2、折线图

折线图可以显示随着时间变化而变化的数据，因此折线图适用于分析时间间隔大小相同情况下数据的变化情况。一般情况下，折线图中的类别数据是沿水平轴均匀分布的，所有信息的具体数据值沿垂直轴均匀分布。通常折线图和柱形图一起使用分析数据数据效果更佳，既有具体值的对比，又有整体发展趋势的比较，琐碎处和大局都兼顾到了。

3、条形图

条形图可以理解为横过来的柱状图，是主要用来分析对比各个项目之间的比较情况。当需要用图表分析的数据横向项目比较少，纵向值跨度又比较大的时候，就需要用条状图了。

4、饼图

饼图，顾名思义，就是用来比较所分“大饼”的分量，一般用来显示每一数值与总量的占比。分析市场占比份额之类的数据，用饼图是最适合不过了。FineReport有三维饼图、复合饼图、牵引线等饼图类型，可看到更详细的分饼效果。

5、地图

地图主要用来展示地理背景的业务数据，你需要分析的数据随着地图展现出来。基本上宏观分析展现各省市业务数据的时候，数据地图就用上场了。