對圖標分析的方法和技巧

㈠ 5種相關分析方法

相關分析（Analysis of Correlation）是網站分析中經常使用的分析方法之一。通過對不同特徵或數據間的關系進行分析，發現業務運營中的關鍵影響及驅動因素。並對業務的發展進行預測。本篇文章將介紹5種常用的分析方法。在開始介紹相關分析之前，需要特別說明的是相關關系不等於因果關系。

相關分析的方法很多，初級的方法可以快速發現數據之間的關系，如正相關，負相關或不相關。中級的方法可以對數據間關系的強弱進行度量，如完全相關，不完全相關等。高級的方法可以將數據間的關系轉化為模型，並通過模型對未來的業務發展進行預測。下面我們以一組廣告的成本數據和曝光量數據對每一種相關分析方法進行介紹。

以下是每日廣告曝光量和費用成本的數據，每一行代表一天中的花費和獲得的廣告曝光數量。憑經驗判斷，這兩組數據間應該存在聯系，但僅通過這兩組數據我們無法證明這種關系真實存在，也無法對這種關系的強度進行度量。因此我們希望通過相關分析來找出這兩組數據之間的關系，並對這種關系進度度量。

1，圖表相關分析（折線圖及散點圖）

第一種相關分析方法是將數據進行可視化處理，簡單的說就是繪制圖表。單純從數據的角度很難發現其中的趨勢和聯系，而將數據點繪製成圖表後趨勢和聯系就會變的清晰起來。對於有明顯時間維度的數據，我們選擇使用折線圖。

為了更清晰的對比這兩組數據的變化和趨勢，我們使用雙坐標軸折線圖，其中主坐標軸用來繪制廣告曝光量數據，次坐標軸用來繪制費用成本的數據。通過折線圖可以發現，費用成本和廣告曝光量兩組數據的變化和趨勢大致相同，從整體的大趨勢來看，費用成本和廣告曝光量兩組數據都呈現增長趨勢。從規律性來看費用成本和廣告曝光量數據每次的最低點都出現在同一天。從細節來看，兩組數據的短期趨勢的變化也基本一致。

經過以上這些對比，我們可以說廣告曝光量和費用成本之間有一些相關關系，但這種方法在整個分析過程和解釋上過於復雜，如果換成復雜一點的數據或者相關度較低的數據就會出現很多問題。

比折線圖更直觀的是散點圖。散點圖去除了時間維度的影響，只關注廣告曝光量和費用成本這里兩組數據間的關系。在繪制散點圖之前，我們將費用成本標識為X，也就是自變數，將廣告曝光量標識為y，也就是因變數。下面是一張根據每一天中廣告曝光量和費用成本數據繪制的散點圖，X軸是自變數費用成本數據，Y軸是因變數廣告曝光量數據。從數據點的分布情況可以發現，自變數x和因變數y有著相同的變化趨勢，當費用成本的增加後，廣告曝光量也隨之增加。

折線圖和散點圖都清晰的表示了廣告曝光量和費用成本兩組數據間的相關關系，優點是對相關關系的展現清晰，缺點是無法對相關關系進行准確的度量，缺乏說服力。並且當數據超過兩組時也無法完成各組數據間的相關分析。若要通過具體數字來度量兩組或兩組以上數據間的相關關系，需要使用第二種方法：協方差。

2，協方差及協方差矩陣

第二種相關分析方法是計算協方差。協方差用來衡量兩個變數的總體誤差，如果兩個變數的變化趨勢一致，協方差就是正值，說明兩個變數正相關。如果兩個變數的變化趨勢相反，協方差就是負值，說明兩個變數負相關。如果兩個變數相互獨立，那麼協方差就是0，說明兩個變數不相關。以下是協方差的計算公式：

下面是廣告曝光量和費用成本間協方差的計算過程和結果，經過計算，我們得到了一個很大的正值，因此可以說明兩組數據間是正相關的。廣告曝光量隨著費用成本的增長而增長。在實際工作中不需要按下面的方法來計算，可以通過Excel中COVAR()函數直接獲得兩組數據的協方差值。

協方差只能對兩組數據進行相關性分析，當有兩組以上數據時就需要使用協方差矩陣。下面是三組數據x，y，z，的協方差矩陣計算公式。

協方差通過數字衡量變數間的相關性，正值表示正相關，負值表示負相關。但無法對相關的密切程度進行度量。當我們面對多個變數時，無法通過協方差來說明那兩組數據的相關性最高。要衡量和對比相關性的密切程度，就需要使用下一個方法：相關系數。,

3，相關系數

第三個相關分析方法是相關系數。相關系數(Correlation coefficient)是反應變數之間關系密切程度的統計指標，相關系數的取值區間在1到-1之間。1表示兩個變數完全線性相關，-1表示兩個變數完全負相關，0表示兩個變數不相關。數據越趨近於0表示相關關系越弱。以下是相關系數的計算公式。

其中rxy表示樣本相關系數，Sxy表示樣本協方差，Sx表示X的樣本標准差，Sy表示y的樣本標准差。下面分別是Sxy協方差和Sx和Sy標准差的計算公式。由於是樣本協方差和樣本標准差，因此分母使用的是n-1。

Sxy樣本協方差計算公式：

Sx樣本標准差計算公式：

Sy樣本標准差計算公式：

下面是計算相關系數的過程，在表中我們分別計算了x，y變數的協方差以及各自的標准差，並求得相關系數值為0.93。0.93大於0說明兩個變數間正相關，同時0.93非常接近於1，說明兩個變數間高度相關。

在實際工作中，不需要上面這么復雜的計算過程，在Excel的數據分析模塊中選擇相關系數功能，設置好x，y變數後可以自動求得相關系數的值。在下面的結果中可以看到，廣告曝光量和費用成本的相關系數與我們手動求的結果一致。

相關系數的優點是可以通過數字對變數的關系進行度量，並且帶有方向性，1表示正相關，-1表示負相關，可以對變數關系的強弱進行度量，越靠近0相關性越弱。缺點是無法利用這種關系對數據進行預測，簡單的說就是沒有對變數間的關系進行提煉和固化，形成模型。要利用變數間的關系進行預測，需要使用到下一種相關分析方法，回歸分析。,

4，一元回歸及多元回歸

第四種相關分析方法是回歸分析。回歸分析（regression analysis)是確定兩組或兩組以上變數間關系的統計方法。回歸分析按照變數的數量分為一元回歸和多元回歸。兩個變數使用一元回歸，兩個以上變數使用多元回歸。進行回歸分析之前有兩個准備工作，第一確定變數的數量。第二確定自變數和因變數。我們的數據中只包含廣告曝光量和費用成本兩個變數，因此使用一元回歸。根據經驗廣告曝光量是隨著費用成本的變化而改變的，因此將費用成本設置為自變數x，廣告曝光量設置為因變數y。

以下是一元回歸方程，其中y表示廣告曝光量，x表示費用成本。b0為方程的截距，b1為斜率，同時也表示了兩個變數間的關系。我們的目標就是b0和b1的值，知道了這兩個值也就知道了變數間的關系。並且可以通過這個關系在已知成本費用的情況下預測廣告曝光量。

這是b1的計算公式，我們通過已知的費用成本x和廣告曝光量y來計算b1的值。

以下是通過最小二乘法計算b1值的具體計算過程和結果，經計算，b1的值為5.84。同時我們也獲得了自變數和因變數的均值。通過這三個值可以計算出b0的值。

以下是b0的計算公式，在已知b1和自變數與因變數均值的情況下，b0的值很容易計算。

將自變數和因變數的均值以及斜率b1代入到公式中，求出一元回歸方程截距b0的值為374。這里b1我們保留兩位小數，取值5.84。

在實際的工作中不需要進行如此繁瑣的計算，Excel可以幫我們自動完成並給出結果。在Excel中使用數據分析中的回歸功能，輸入自變數和因變數的范圍後可以自動獲得b0（Intercept）的值362.15和b1的值5.84。這里的b0和之前手動計算獲得的值有一些差異，因為前面用於計算的b1值只保留了兩位小數。

這里還要單獨說明下R Square的值0.87。這個值叫做判定系數，用來度量回歸方程的擬合優度。這個值越大，說明回歸方程越有意義，自變數對因變數的解釋度越高。

將截距b0和斜率b1代入到一元回歸方程中就獲得了自變數與因變數的關系。費用成本每增加1元，廣告曝光量會增加379.84次。通過這個關系我們可以根據成本預測廣告曝光量數據。也可以根據轉化所需的廣告曝光量來反推投入的費用成本。獲得這個方程還有一個更簡單的方法，就是在Excel中對自變數和因變數生成散點圖，然後選擇添加趨勢線，在添加趨勢線的菜單中選中顯示公式和顯示R平方值即可。

以上介紹的是兩個變數的一元回歸方法，如果有兩個以上的變數使用Excel中的回歸分析，選中相應的自變數和因變數范圍即可。下面是多元回歸方程。

5，信息熵及互信息

最後一種相關分析方法是信息熵與互信息。前面我們一直在圍繞消費成本和廣告曝光量兩組數據展開分析。實際工作中影響最終效果的因素可能有很多，並且不一定都是數值形式。比如我們站在更高的維度來看之前的數據。廣告曝光量只是一個過程指標，最終要分析和關注的是用戶是否購買的狀態。而影響這個結果的因素也不僅僅是消費成本或其他數值化指標。可能是一些特徵值。例如用戶所在的城市，用戶的性別，年齡區間分布，以及是否第一次到訪網站等等。這些都不能通過數字進行度量。

度量這些文本特徵值之間相關關系的方法就是互信息。通過這種方法我們可以發現哪一類特徵與最終的結果關系密切。下面是我們模擬的一些用戶特徵和數據。在這些數據中我們忽略之前的消費成本和廣告曝光量數據，只關注特徵與狀態的關系。

對於信息熵和互信息具體的計算過程請參考我前面的文章《 決策樹分類和預測演算法的原理及實現 》，這里直接給出每個特徵的互信息值以及排名結果。經過計算城市與購買狀態的相關性最高，所在城市為北京的用戶購買率較高。

到此為止5種相關分析方法都已介紹完，每種方法各有特點。其中圖表方法最為直觀，相關系數方法可以看到變數間兩兩的相關性，回歸方程可以對相關關系進行提煉，並生成模型用於預測，互信息可以對文本類特徵間的相關關系進行度量。

㈡ 用wps表格製作組合圖表分析復雜數據的方法

wps表格組合圖表能夠幫助用戶處理分析各種復雜的數據，特別是在製作一些匯總數據的時候，使用wps表格製作這種圖表將會更加的方便。如果你也需要製作一些特殊的組合圖表，那麼就和小編一起來看看具體的製作方法吧。
wps表格製作組合圖表分析方法
1.打開wps表格文件。如圖
2.選中要製作表格的數據。如圖
3.選擇菜單欄里的「插入」，然後在下方工具欄里點擊「圖表」。如圖
4.此時彈出一個「插入圖表」對話框，在左側選擇圖表類型「組合圖」，右側可以看到預覽效果，然後右下方選擇哪幾個圖表來組合，選擇好後點擊」確定「。如圖
5.雙擊圖表標題，可以進行為圖表命名標題，然後右側的可以設置圖表元素和顏色等。如圖
6.一個完整的組合圖表就做好了。如圖
wps如何插入圖表：
我們先製作一個數據表格，把數據填入表格中。如果你是新手，那麼希望你製作一個與圖片中相同的表格，在下面的課程中有些操作方便我的講解!
在軟體頂部菜單欄中，點擊【插入】，在插入的功能區，我們選擇【圖表】。
點擊圖表後在彈出的窗口中，選擇柱形下的第一個圖表，然後選擇【下一步】!
進入到【源數據窗口】，在數據區域的輸入框後方，點擊那個選擇圖標。
點擊後窗口便縮小至輸入框大小，我們把滑鼠放到1號的數據表格中，點擊滑鼠不放一直拖動滑鼠到10號數據表格中。這時在源數據的輸入框中，我們發現有一條讀取數據的代碼，然後再點擊輸入框右邊的圖標，還原窗口!
在還原窗口中，我們可以看到數據區域已經出現圖表樣式和數據分析結果。這里我們點擊【完成】。
總結：以上就是全部的wps表格製作組合圖表的相關內容了，大家現在是否已經了解了呢?

㈢ 利用excel圖表直觀、易於理解的分析和預測數據

表格僅僅是Excel2000/XP組織數據的一種形式，如果你要更貼切地表示數據所反映的信息，可以利用excel圖表直觀、易於理解的分析和預測數據。
一、圖表製作方法
由於數據是圖表製作的基礎，這里假設你的原始數據已經錄入工作表，這樣就可以選擇下列圖表製作方法“開練”了:類型的圖表來說，你可以選中“圖表類型”及其“子圖表類型”。然後按下的“按下不放可查看示例”按鈕，就可以在右側看到數據生成的圖表示例。查看“自定義類型”選項卡的圖表示例更簡單，你只要將其中的圖表類型選中，就可以在選項卡右側看到結果了。
1、直接製作
如果你要製作一個電視機銷售數量隨時間變化的簇狀柱形圖（默認圖表），並將它插入當前工作簿的新工作表中。只要選中相關數據區域，按F11鍵即可。如果想將上述圖表插入當前工作表，只須選中數據區域，單擊工具欄中的“默認圖表”按鈕。
2、數據透視圖報表
數據透視圖報表是一種為數據提供圖形化分析的互動式報表，可以通過
“數據”菜單下的“數據透視表和數據透視圖”命令創建。這種圖表的製作方法將會在此連載的後續篇章中介紹。
3、圖表向導
這是Excel2000/XP提供的一種互動式圖表製作方法，易於為初學者掌握，其功能可以滿足絕大多數用戶的需要，下面將重點介紹這種方法。
二、利用向導製作圖表
單擊Excel“插入”菜單下的“圖表”命令，或者單擊工具欄中的“圖表向導”按鈕，就可以打開“圖表向導”，在它的指引下一步步建立圖表了。
1、選擇圖表類型
“圖表向導”第一步是選擇你需要的圖表類型，“標准類型”以及“自定義類型”選項卡分別提供了14（不含子圖表）和20種圖表。各種圖表都有自己的最佳適用范圍，例如柱形圖顯示一段時間內的數據變化或比較結果，用來反映數據隨時間的變化很合適。條形圖可以對數據進行比較，用來反映數據間的相對大小比較好。類型的圖表來說，你可以選中“圖表類型”及其“子圖表類型”。然後按下的“按下不放可查看示例”按鈕，就可以在右側看到數據生成的圖表示例。查看“自定義類型”選項卡的圖表示例更簡單，你只要將其中的圖表類型選中，就可以在選項卡右側看到結果了。
2、選擇源數據
單擊“下一步”按鈕，即可打開對話框。由於數據是按“列”分類的（即數據欄位在列），所以應該把“列”選中，然後將游標放進“數據區域”框內（其中自動生成的引用如果不合適可以刪除）。根據你的製作需要，全部、部分或間隔選中工作表中的數據區域，則“=Sheet1!$B$3:$C$8”這樣的引用就會出現在“數據區域”框內。話框中的“系列”選項卡用來添加新的數據區域和X軸標志等內容。如果你要將新的數據區域（即“系列”）加入圖表，可以單擊“添加”按鈕，你就可以看到“系列”框中增加了一個“系列3”。將其選中後按上面介紹的方法將游標放入“值”框內，就可以根據需要選中工作表中的數據區域了。
最後，將游標放入“分類（X）軸標志”框，滑鼠選中的“A3:A8”單元格，就可以看到X軸下方的“第一周”等字樣。
3、選項設置
單擊“下一步”按鈕打開對話框，其中的六個選項卡供你輸入或設置若干圖表選項。例如“標題”選項卡可供你輸入X軸和Y軸的名稱（如“周”、“數量和售價”），“坐標軸”選項卡可以設置Y軸是否顯示“刻度”等。這里的操作比較簡單，你只要一邊預覽一邊試就可以掌握。
三、圖表深加工向導製作圖表結束後，可以對圖中的內容進行加工，從而使它變得更加美觀。
1、圖例
如果你感覺向導使用的圖例字體和背景等不合適，可以用滑鼠右鍵單擊圖表中的圖例，選擇快捷菜單中的“圖例格式”命令。打開“圖例格式”對話框，可以看到“圖案”、“字體”、“位置”三個選項卡。“圖案”選項卡用來設置圖例的邊框和內部填充色等屬性。通過“字體”選項卡你可以像Word那樣設置圖例的字體、字型大小、字形等。“位置”選項卡提供了“靠下”、“右上角”等五個位置選項，你只需選中一個並“確定”，圖例就會自動放到你需要的地方。當然，你也可以選中圖例，然後用滑鼠將它拖到圖表的任何位置。如果你不需要圖例，用右鍵快捷菜單中的“清除”命令可以刪除它。
2、坐標軸
與“圖例”相似，圖表的坐標軸文字（如“周”或“數量和售價”）的屬性也可以修改。你只要用滑鼠右鍵單擊坐標軸文字，選擇快捷菜單中的“坐標軸格式”命令，即可打開“坐標軸格式”對話框。其中“圖案”、“字體”兩個選項卡的用途與“圖例”相同。“對齊”選項卡用來設置坐標軸文本的對齊方式，和“單元格格式”、“對齊”選項卡基本相同，大家可以參照系列之二的有關介紹來操作。
3、圖表區
如果你感覺圖表的背景不夠靚麗，只需用滑鼠右鍵單擊圖表的背景，選擇快捷菜單中的“圖表區格式”命令打開對話框。其中“圖案”選項卡可以設置圖表區的邊框樣式、是否顯示陰影和圓角等，還可以選擇不同顏色或填充效果美化圖表背景。“字體”選項卡可以修改圖表的文字格式，使文字顯示更加協調。“屬性”選項卡用來設置“對象位置”和
“鎖定”等等。你可以充分發揮自己的想像力，把圖表打扮得漂漂亮亮。
4、修改圖表類型
如果你感覺向導中選擇的圖表類型不合適，只要用滑鼠右鍵單擊圖表中的任意位置，選擇快捷菜單中的“圖表類型”命令，即可打開對話框，你就可以再次選擇圖表類型了。
5、趨勢線
為了准確了解數據的變化趨勢，我們還可以給圖表加上趨勢線，具體操作方法是:用滑鼠右鍵單擊圖表中需要添加趨勢線的數據系列，選擇快捷菜單中的“添加趨勢線”命令，就可以在對話框中選擇你需要的趨勢線類型了。
說明:本文所有內容經過WindowsXP操作系統中的Excel2000驗證。由於ExcelXP的圖表功能與Excel2000差別很小，所以上面的介紹對ExcelXP完全適用。

㈣ 怎麼做圖表數據分析圖

方法/步驟

1、首先打開excel，電腦在安裝操作系統的時候都會默認安裝上三大辦公軟體，但是一般默認的版本都是2003版的，如果想使用高版本的excel先要卸載掉低版本的，然後再下載安裝高版本的。

注意事項

1、更換office的時候需要卸載掉原先的，然後在安裝新版本的office,避免不同版本軟體之間的沖突導致無法使用的現象。
2、雖然圖表的類型有很多種，但是並不是每種類型都適合自己當前的數據，需要結合自己的數據選擇最適合的圖表類型進行製作。

㈤ 怎樣用圖表分析數據

怎樣用圖表分析數據

本文會給大家講解：從入門到精通：如何用圖表做好數據分析？

隨著精益化運營的概念不斷深入人心，數據分析已經成為了互聯網人的必修課。相比於高深的概率統計、演算法模型，簡單、直觀的圖表工具得到了更為廣泛的應用。

那麼圖表都有哪些類型？不同類型的圖表又該怎麼用？在這篇文章中我們結合互聯網產品和運營的業務需求，由淺入深地給大家解答這些問題。

Part 1 | 初階：維度和指標

初階的圖表簡單易懂，能滿足簡單的數據分析需求，具體包括趨勢、頻數、比重、表格等類型。圖表數據分析的前提就是將自己需要呈現的指標，以一定的維度拆分，在坐標系中以可視化的方式呈現出來。

1. 趨勢圖

趨勢分析是最基礎的圖表分析，包括線圖、柱狀圖、堆積圖等多種形式。

線圖可以觀察一個或者多個數據指標連續變化的趨勢，也可以根據需要與之前的周期進行同比分析。柱狀圖可以觀察某一事件的變化趨勢；如果將整體拆分可以做成堆積圖，同時觀察到部分所佔比重及變化趨勢。

圖 1 - GrowingIO 周期對比線圖：

首先是對業務的理解，能洞察數字背後的商業意義。其次是靈活選擇維度拆分指標，在圖表坐標系中以合適的形式進行可視化展示。最後一定要從圖表數據分析中發現問題，並指導業務決策。在這樣不斷反復的過程中，不斷優化我們的圖表數據分析過程，用數據來驅動業務增長。


本文作者：GrowingIO 增長團隊，集工程、產品、市場、分析多重角色於一身，負責拉新和用戶活躍，用數據驅動業務增長。

㈥ 語文圖表題分析，答題技巧及例題

.圖表題
一審標題。標題往往是對整個圖表內容的概括，反映了圖表的主題。因此標題對我們答題起到了提示、指向作用。抓住了標題，就圈定了答題的范圍，把握了答題的主題，明確了解題方向，答案就不會跑題。
二審圖表。圖表是得出結論或反映問題的主要依據。在審圖表時，要特別重視數據變化。我們可對圖表中的數據進行橫向和縱向的比較，在比較中發現變化，發現差距，發現問題，從而得出結論。
三審要求。根據考題要求提供的「信息」，帶著「問題」審讀圖表，使審讀圖表更具指向性，更准確地把握圖表的中心（尤其是在有些圖表沒有標題，但在題目要求中告訴你這是一張什麼圖表時）。同時也只有根據要求答題，才能有的放矢，避免答題偏向。

㈦ 政治圖表分析說明題的解題小技巧

一、分析說明題的特點

1、要求考生分析出整個材料的中心思想。

2、分析能力，作為一種考試目標，可以被分成要素分析、關系分析和組織原理分析等三種類型或三級水平。（註：第一級水平，要求學生把材料分解為各個組成部分，鑒別交流內容的各個要求，或對它們進行分類。第二級水平，要求學生弄清各要素之間的相互關系，確定它們的相互聯結和相互作用；第三級水平，則要求學生識別把交流內容組合成一個整體的那些組織原理、排列和結構。如，根據作品所展示的內容，排論作者的意圖、觀點或思想感情特性的能力等。）今年分析說明題偏重於考查第二、三組，因為要素分析是關系分析、組織原理分析的基礎，如果考生不能清楚地分析出材料中各個要素的話，就無法正確描述要素之間的關系，或者推出材料的中心思想。

3、在試題設問方面，考生必須在讀懂材料（圖表和文字）的基礎上分析回答。

二、高考的分析說明題事實上大體分為兩種題型 ，一種是圖表數據式材料分析題，一種是材料說明題（包括引文式，例如來自黨和政府的文件，還有敘述材料論述題）分析題。

三、圖表數據式材料分析題的解題思路

（一）「看」。看設問，瀏覽資料

1、首先主要看設問。審設問，不同設問決定了不同的答題方向。學生在答題時一定把問題看三篇，把問題當作一道作文題來審，把握是從哪個方向來答題

2、其次瀏覽資料。

（1）審標題（表格名稱）標題是圖表的「眼睛」，它會告訴你圖表反映的問題是什麼。

（2）審圖表（表格內的項目和數據）關鍵是找到數據變化的規律。

（3）審附註（解釋性的和補充性的）這是考生最容易忽視的。它往往提醒圖表內容的'關鍵。

（4）注意特定年份的意義（如78年（改革開放）、97年（香港回歸）、05年（免除農業稅）

（二）「比」。比數據，找結論。

1、縱向比較，前後數據之間比較

2、橫向比較，左右數據的比較

3、同類比較，即同類數據之間比較，可把國有經濟和集體經濟看成一類公有制經濟，把個體經濟、私營經濟和其他經濟看成另一類即非公有制經濟。

4、整體比，即表與表之間的比較。

第二步比數據，學生一定要運語言來概括數據，不能用數據說明題目，也就是把數字用文字表達出來，別外除了描述數據的變化規律之後，一定要得出結論。

（三）「析」。分析原因，找措施。

數據呈現的是現象，或反映出來的問題，到了第二、三問一般都要進一步深層次的分析。大家在進一步分析時，一定要找到課本知識點與材料的結合點，還可引用社會熱點、聯系實際問題加以發揮創造。

㈧ 如何用圖表進行數據分析

1、柱狀圖

柱狀圖是一種以長方形的長度為變數的表達圖形的統計圖表，用縱向條紋表示數據分布的情況，用來比較兩個或以上的價值(不同時間或者不同條件)，只有一個變數，通常利用於較小的數據集分析。對於比較兩種或更多同性質數據的具體變化和發展趨勢有著比較好的效果。

2、折線圖

折線圖可以顯示隨著時間變化而變化的數據，因此折線圖適用於分析時間間隔大小相同情況下數據的變化情況。一般情況下，折線圖中的類別數據是沿水平軸均勻分布的，所有信息的具體數據值沿垂直軸均勻分布。通常折線圖和柱形圖一起使用分析數據數據效果更佳，既有具體值的對比，又有整體發展趨勢的比較，瑣碎處和大局都兼顧到了。

3、條形圖

條形圖可以理解為橫過來的柱狀圖，是主要用來分析對比各個項目之間的比較情況。當需要用圖表分析的數據橫向項目比較少，縱向值跨度又比較大的時候，就需要用條狀圖了。

4、餅圖

餅圖，顧名思義，就是用來比較所分“大餅”的分量，一般用來顯示每一數值與總量的佔比。分析市場佔比份額之類的數據，用餅圖是最適合不過了。FineReport有三維餅圖、復合餅圖、牽引線等餅圖類型，可看到更詳細的分餅效果。

5、地圖

地圖主要用來展示地理背景的業務數據，你需要分析的數據隨著地圖展現出來。基本上宏觀分析展現各省市業務數據的時候，數據地圖就用上場了。

㈨ K線圖與日線圖的分析技巧

日線圖是表示股票一天之內漲跌的圖示。日K線圖多以交易日為單位來畫，而要想研判中期行情，常要藉助周K線、月K線甚至年K線。
炒股有一個常用的方法：看股票K線。股市一直是風險比較大的，可以用K線找一些「規律」，這樣可以更好的進行投資決策，獲取收益。
來給朋友們講解一下K線，教大家如何分析它。
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一、 股票K線是什麼意思？
K線圖還有許多其他的叫法，如蠟燭圖、日本線、陰陽線等，最為普遍常見的叫法是--K線，它本來是要用來表現米價每天的變化的，再後來，股票、期貨、期權等證券市場都開始使用它。
k線主要由實體和影線組成，它是看起來類似一條柱狀的線條。影線在實體上方的部分叫上影線,下方的部分叫下影線，實體分陽線和陰線。
Ps：影線代表的是當天交易的最高和最低價，實體表示的是當天的開盤價和收盤價。
其中陽線常常可以被紅色、白色柱體或者黑框空心表示，然而陰線通常用實體柱做代表，顏色一般為綠色、黑色或者藍色，

另外，正當我們看到「十字線」時，就可以認為是實體部分轉換成一條線
其實十字線是很容易理解的，它表示的是當天的的收盤價=開盤價。
把K線弄明白了，我們輕易可以抓住買賣點（對於股市方面，雖然說是沒有辦法知道具體的事情，但是K線有一定指導的意義的），對於新手來說是最好操縱的。
這里大家應該值得注意的是，K線分析比較復雜，如果你剛開始炒股，K線也不了解，建議用一些輔助工具來幫你判斷一隻股票是否值得買。
比如說下面的診股鏈接，輸入你中意的股票代碼，就能自動幫你估值、分析大盤形勢等等，我剛開始炒股的時候就用這種方法來過渡，非常方便：【免費】測一測你的股票當前估值位置？
有關於K線分析的技巧方面，接下來我就跟大家簡單的說說，幫助你入門這個階段抓緊過去。
二、怎麼用股票K線進行技術分析？
1、實體線為陰線
這個時候主要關注的就是股票成交量如何，萬一成交量不大，這就表示著股價可能會短期下降；而成交量很大，那多半股價要長期下跌了。
2、實體線為陽線
實體線為陽線這就表明了股價上漲動力更足，但是否是長期上漲，還要結合其他指標進行判斷。
比如說大盤形式、行業前景、估值等等因素/指標，但是由於篇幅問題，不能展開細講，大家可以點擊下方鏈接了解：新手小白必備的股市基礎知識大全

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㈩ 如何做好圖表分析題

1、要認真審題。閱讀完整個資料之後，在掌握資料所提供信息的總體特徵或突出特徵的基礎上，根據每一試題提出的具體問題，與圖、表、文字資料中的具體數值相對照，通過分析、計算，得出正確答案。尤其是統計圖，要看懂圖，看清圖外的標識代表什麼。做題時，有時甚至要用到資料上沒有直接給出的相關背景知識才能得出正確的答案。但需要提醒應試者注意的是，答題的直接依據是試題提供的資料，切記不要脫離資料本身所提供的信息，不要憑自己個人的經驗或非試題提供的同類信息做出判斷，否則會嚴重影響考試成績。此外，還要明確的是，資料分析試題是以圖、表或文字反映的信息為依據，應當把對圖表與文字內容的閱讀和理解作為正確答題的首要條件。審題時要仔細，以便達到快速、准確答題的目的。
2、盡量採用簡便方法，以提高做題速度。如利用排除法，先將不可能的選項排除；有時四個選項的第一或第二個就肯定是正確答案。如果下面也沒有諸如「以上都對」或「以上都錯」的選項時，那就可以不管第二、三、四或第三、四個選項了，這樣直接將其排除，可節省不少寶貴時間；在計算大數時，有時可以略去後幾位，直接計算出大概的正確答案。
3、注意題中計算單位的一致性，勿掉入「陷阱」。如出現公里與里、公尺與尺混用的情況時，先按題目要統一起來再選擇正確答案，不然易錯選，或中了出題人設計的「圈套」。
4、注意「未給出」選項的作用。該選它時一定要選它為正確答案,不該選它時它只起干擾作用。

「綜合速演算法」包含了我們資料分析試題當中眾多體系性不如前面九大速算技巧的速算方式，但這些速算方式仍然是提高計算速度的有效手段。

平方數速算：
牢記常用平方數，特別是11~30以內數的平方，可以很好地提高計算速度：
121、144、169、196、225、256、289、324、361、400
441、484、529、576、625、676、729、784、841、900

尾數法速算：
因為資料分析試題當中牽涉到的數據幾乎都是通過近似後得到的結果，所以一般我們計算的時候多強調首位估算，而尾數往往是微不足道的。因此資料分析當中的尾數法只適用於未經近似或者不需要近似的計算之中。歷史數據證明，國考試題資料分析基本上不能用到尾數法，但在地方考題的資料分析當中，尾數法仍然可以有效地簡化計算。
錯位相加/減：
A×9型速算技巧：A×9=A×10-A；如：743×9=7430-743=6687
A×9.9型速算技巧：A×9.9=A×10+A÷10；如：743×9.9=7430-74.3=7355.7
A×11型速算技巧：A×11=A×10+A；如：743×11=7430+743=8173
A×101型速算技巧：A×101=A×100+A； 如：743×101=74300+743=75043

乘/除以5、25、125的速算技巧：
A×5型速算技巧：A×5=10A÷2；A÷5型速算技巧：A÷5=0.1A×2
例8739.45×5=87394.5÷2=43697.25
36.843÷5=3.6843×2=7.3686

A× 25型速算技巧：A×25=100A÷4；A÷ 25型速算技巧：A÷25=0.01A×4
例7234×25=723400÷4=180850
3714÷25=37.14×4=148.56

A×125型速算技巧：A×125=1000A÷8；A÷125型速算技巧：A÷125=0.001A×8
例8736×125=8736000÷8=1092000
4115÷125=4.115×8=32.92

減半相加：
A×1.5型速算技巧：A×1.5=A+A÷2；
例3406×1.5=3406＋3406÷2=3406＋1703＝5109

「首數相同尾數互補」型兩數乘積速算技巧：
積的頭＝頭×（頭+1）；積的尾=尾×尾
例：「23×27」，首數均為「2」，尾數「3」與「7」的和是「10」，互補
所以乘積的首數為2×(2＋1)=6，尾數為3×7=21，即23×27=621