减压方法的数据分析图

⑴ 怎么做数据分析图

以常用的大数据分析图工具Excel为例，首先要新建一个空白表格。然后要在新建好的空白表格中键入相应的数据，再通过鼠标右键设定单元格格式，把需要分析的数据填好在报表中。然后应用shift+鼠标左键选定你想要分析的区域，根据分析需求选择相应的函数和图表类型，即可做出想要的大数据分析图。

能绘制数据分析图的专用工具多了，比如用PPT，Echarts，FineReport，全是能够完成的。其实与其花许多时间在找专用工具，做图表，调颜色上，不如多思索该如何分析，如何将自己表达的内容说清楚。所以最好用方便的数据分析图工具——FineReport。只需拖拽即可生成你想要的图表，大大节省了时间。

比如，目前主流的软件——finereport，它小到填报、查询、部署、集成，大到可视化大屏、dashboard驾驶舱，应有尽有，功能很强大。最重要的是，因为这个工具，整个公司的数据架构都可以变得规范，下一步就是构建企业的大数据平台了。而且它是java编写的，支持二次开发，类Excel的设计器，无论是IT还是业务，上手都很简单：编辑sql优化、数据集复用简直都是小case，大大降低了报表开发的门槛。在企业中被关注最多的数据安全方面，FineReport支持多人同时开发同一套报表，并通过模板加锁功能防止编辑冲突;通过数据分析权限控制，保障数据安全。

⑵ 感觉压力大，有什么可以减压的方法么

工作（学习）压力很大怎么办？

错误的认知① ：如果我空余时间继续工作，可以减少工作时间的压力

现在工作和非工作的边界越来越模糊，工作通过网络不断渗透入我们的非工作时间。虽然这可能提高工作绩效，但是会增大我们的压力感。(Fritz, Yankelevich, Zarubin, & Barger, 2010)

当我们全身心投入工作时，会消耗很多的心理资源。而在工作学习之外的时间，进行一些课外活动、健身运动等，能有效地补充我们的心理资源，降低我们的压力感。

所以当你离开工作环境时，就别再心心念念地牵挂它了，找个合适的方法给自己减减压。简而言之，就是“Work hard, play hard（努力工作，快乐玩耍）”。

错误的认知② ：压力就是动力，动力越大效率越高

这句话其实说对了一半，当压力在合理的范围内，确实能够提高工作的效率 。但正如Peter Nixen 的人类绩效曲线所揭示的（如下图），工作压力与绩效之间呈现倒U 型曲线关系。

当压力超过了一定范围，反而会降低我们的工作绩效。

试一试以下这些科学的方法，能给你带来更多的帮助哦~

1. 直面挑战压力来源

当我们认为某一个问题是可以受我们控制时，我们会更倾向采用直面问题的方式来解决它，这个时候最需要做的，就是：不拖延，行动起来！通过改变自己的行为或环境，缓解压力。

例如，当我们一开始知道项目这周要做完，可能会很快地感到压力。但我们知道这件事情是力所能及的，这个时候直面问题的想法会产生，我们可以快速把事情拆分成小的步骤，安排好每个步骤和对应的时间节点，从第一个步骤入手执行下去，以此缓解项目给我们带来的压力。

但要注意的是，在短时间内使用直面问题的方式，能够有效地提高工作绩效，但长期使用的话，效果会有削弱。

2. 调节压力带来的负面情绪

当我们认为某一个问题无法控制的时，我们的情绪就会起主导作用，这个时候或许暂停下来，主动调节情绪，会更加有利于减轻压力带来的负面影响。

例如，和二三好友谈天说地，在蓝天白云下奔跑流汗或是痛哭一场发泄压力都会让我们在之后轻装上阵，更强大。

如果本方法能结合上一个方法共同使用，例如发泄情绪后冷静下来思考，发现问题的可控之处，再直面问题去解决，效果会更好噢~

3. 改变对压力和问题的看法

如何看待压力，可能也会影响到我们是否产生负面情绪：只有将当下的压力转化成受挫感时，负面情绪才会产生。

因此，当外界的问题让你感到压力满满时，我们可以尝试这个问题中比较积极的另一面。

比如在工作中，老板安排的活又杂又多，我们可认为这些是在锻炼自己的细心和耐心等等。

4. 向周围的人寻求支持

当你哭泣时找家人给你肩膀依靠，或者找朋友陪你讨论问题，这些都是高质量的社会支持。

社会支持可以缓冲压力事件对身心状况的影响，减轻心理应激反应，让精神不那么紧张。

所以，面对压力事件时，我们不妨从自己身边亲密的朋友、爱人和家人中汲取力量。一个个来自朋友温暖的拥抱，一声声加油的鼓励还有轻轻拭去眼角泪水的指尖，都将成为我们对抗压力时最坚固的堡垒。

5. 多多尝试有氧运动

锻炼，尤其是有氧运动，例如游泳、跑步、跳舞，可以降低我们身体对压力的反应。面对复杂的人际关系、堆积如山的文件作业，我们产生的焦虑和抑郁都会在锻炼后大大降低。

对于压力大到失眠的人而言，运动还能使你睡得更香，感觉更棒。

6. 学会放松下来

定期的按摩、瑜伽、冥想、发展业余爱好、听音乐等放松的方法，都能帮助我们成功地应对压力。

学会放松，让自己的心放松得像一团晒过暖暖阳光的棉花，哪怕压力直愣愣地冲向你，也丝毫伤害不了你。

⑶ 减压有哪些有效的方法

减压的方法有很多呀，比如音乐减压、芳香减压、运动减压、 办公室减压、综合减压、咀嚼减压等，另外还有：
1、转移注意VS喋喋不休
喋喋不休地诉苦并不适合每个人，反而可能引发其他健康问题。痛过之后，转移注意力更为有效。
2、吃黑巧克力VS不吃东西
因为怕长胖，很多人心情不好时不敢吃零食。但吃块黑巧克力可以缓解紧张的神经，减少压力激素。
3、随心所欲VS静心冥想
心情烦闷，大部分人都劝告自己深呼吸、冥想。然而研究显示，这一方法并非适合所有人。任何有助于忘掉烦恼的事情都可以尝试，冥想不管用，可以试试跑步等。
4、能睡就睡VS不消气不上床
以前，夫妻俩吵得不可开交时，都想先说清楚，和好了再睡觉。强迫自己讨论问题会限制自控能力和思考能力。不如暂时休战，先睡一觉，明天再“谈判”。
5、发泄脾气VS控制情绪
从小家长就教育我们要克制脾气，但是最新研究显示，把恐惧、愤怒情绪说出来，可以减少压力激素的分泌。比如堵车、受气时骂上几句。
6、逗宠物VS找朋友
心情不好，我们首先想到家人和朋友。然而，研究发现，逗逗宠物能更有效地降低因压力而上升的血压。
男人们不要束缚于传统的观念，可以做些新的尝试，接受一些适合自己的新兴解压方式，或许可以让身心得到更好地放松，从容地面对生活的各种挑战。

⑷ 9种常用的数据分析方法（实用干货，强烈建议收藏）

所谓公式拆解法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。
举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解

对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。

我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。

下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体上涨且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的销售额还是赶超。

A/Btest，是将Web或App界面或流程的两个或多个版本，在同一时间维度，分别让类似访客群组来访问，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析评估出最好版本正式采用。A/Btest的流程如下：

（1）现状分析并建立假设：分析业务数据，确定当前最关键的改进点，作出优化改进的假设，提出优化建议；比如说我们发现用户的转化率不高，我们假设是因为推广的着陆页面带来的转化率太低，下面就要想办法来进行改进了

（2）设定目标，制定方案：设置主要目标，用来衡量各优化版本的优劣；设置辅助目标，用来评估优化版本对其他方面的影响。

（3）设计与开发：制作2个或多个优化版本的设计原型并完成技术实现。

（4）分配流量：确定每个线上测试版本的分流比例，初始阶段，优化方案的流量设置可以较小，根据情况逐渐增加流量。

（5）采集并分析数据：收集实验数据，进行有效性和效果判断：统计显着性达到95%或以上并且维持一段时间，实验可以结束；如果在95%以下，则可能需要延长测试时间；如果很长时间统计显着性不能达到95%甚至90%，则需要决定是否中止试验。

（6）最后：根据试验结果确定发布新版本、调整分流比例继续测试或者在试验效果未达成的情况下继续优化迭代方案重新开发上线试验。
流程图如下：

通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。象限法是一种策略驱动的思维，常与产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。比如，下图是一个广告点击的四象限分布，X轴从左到右表示从低到高，Y轴从下到上表示从低到高。

高点击率高转化的广告，说明人群相对精准，是一个高效率的广告。高点击率低转化的广告，说明点击进来的人大多被广告吸引了，转化低说明广告内容针对的人群和产品实际受众有些不符。高转化低点击的广告，说明广告内容针对的人群和产品实际受众符合程度较高，但需要优化广告内容，吸引更多人点击。低点击率低转化的广告，可以放弃了。还有经典的RFM模型，把客户按最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额 (Monetary)三个维度分成八个象限。

通过象限分析法，将有相同特征的事件进行归因分析，总结其中的共性原因。例如上面广告的案例中，第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略，第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道；

（2）建立分组优化策略
针对投放的象限分析法可以针对不同象限建立优化策略，例如RFM客户管理模型中按照象限将客户分为重点发展客户、重点保持客户、一般发展客户、一般保持客户等不同类型。给重点发展客户倾斜更多的资源，比如VIP服务、个性化服务、附加销售等。给潜力客户销售价值更高的产品，或一些优惠措施来吸引他们回归。

帕累托法则，源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据分析中，则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。往往在使用二八法则的时候和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点分析，适用于任何行业。找到重点，发现其特征，然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化，提高效果。

一般地，会用在产品分类上，去测量并构建ABC模型。比如某零售企业有500个SKU以及这些SKU对应的销售额，那么哪些SKU是重要的呢，这就是在业务运营中分清主次的问题。

常见的做法是将产品SKU作为维度，并将对应的销售额作为基础度量指标，将这些销售额指标从大到小排列，并计算截止当前产品SKU的销售额累计合计占总销售额的百分比。

百分比在 70%（含）以内，划分为 A 类。百分比在 70~90%（含）以内，划分为 B 类。百分比在 90~100%（含）以内，划分为 C 类。以上百分比也可以根据自己的实际情况调整。

ABC分析模型，不光可以用来划分产品和销售额，还可以划分客户及客户交易额等。比如给企业贡献80%利润的客户是哪些，占比多少。假设有20%，那么在资源有限的情况下，就知道要重点维护这20%类客户。

漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。

上图是经典的营销漏斗，形象展示了从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节。相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。所以整个漏斗模型就是先将整个购买流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体购买转化率的目的。

整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。比如分析电商的转化，我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的用户，专门绘制他们的转化模型，缩短路径提升用户体验。

还有经典的黑客增长模型，AARRR模型，指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即用户获取、用户激活、用户留存、用户收益以及用户传播。这是产品运营中比较常见的一个模型，结合产品本身的特点以及产品的生命周期位置，来关注不同的数据指标，最终制定不同的运营策略。

从下面这幅AARRR模型图中，能够比较明显的看出来整个用户的生命周期是呈现逐渐递减趋势的。通过拆解和量化整个用户生命周期各环节，可以进行数据的横向和纵向对比，从而发现对应的问题，最终进行不断的优化迭代。

用户路径分析追踪用户从某个开始事件直到结束事件的行为路径，即对用户流向进行监测，可以用来衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，其最终目的是达成业务目标，引导用户更高效地完成产品的最优路径，最终促使用户付费。如何进行用户行为路径分析？

（1）计算用户使用网站或APP时的每个第一步，然后依次计算每一步的流向和转化，通过数据，真实地再现用户从打开APP到离开的整个过程。
（2）查看用户在使用产品时的路径分布情况。例如：在访问了某个电商产品首页的用户后，有多大比例的用户进行了搜索，有多大比例的用户访问了分类页，有多大比例的用户直接访问的商品详情页。
（3）进行路径优化分析。例如：哪条路径是用户最多访问的；走到哪一步时，用户最容易流失。
（4）通过路径识别用户行为特征。例如：分析用户是用完即走的目标导向型，还是无目的浏览型。
（5）对用户进行细分。通常按照APP的使用目的来对用户进行分类。如汽车APP的用户可以细分为关注型、意向型、购买型用户，并对每类用户进行不同访问任务的路径分析，比如意向型的用户，他进行不同车型的比较都有哪些路径，存在什么问题。还有一种方法是利用算法，基于用户所有访问路径进行聚类分析，依据访问路径的相似性对用户进行分类，再对每类用户进行分析。

以电商为例，买家从登录网站／APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。而在用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程，例如提交订单后，用户可能会返回首页继续搜索商品，也可能去取消订单，每一个路径背后都有不同的动机。与其他分析模型配合进行深入分析后，能为找到快速用户动机，从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。
用户行为路径图示例：

用户留存指的是新会员/用户在经过一定时间之后，仍然具有访问、登录、使用或转化等特定属性和行为，留存用户占当时新用户的比例就是留存率。留存率按照不同的周期分为三类，以登录行为认定的留存为例：
第一种 日留存，日留存又可以细分为以下几种：
（1）次日留存率：（当天新增的用户中，第2天还登录的用户数）/第一天新增总用户数
（2）第3日留存率：（第一天新增用户中，第3天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数
（3）第7日留存率：（第一天新增用户中，第7天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数
（4）第14日留存率：（第一天新增用户中，第14天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数
（5）第30日留存率：（第一天新增用户中，第30天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数

第二种 周留存，以周度为单位的留存率，指的是每个周相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。

第三种 月留存，以月度为单位的留存率，指的是每个月相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。留存率是针对新用户的，其结果是一个矩阵式半面报告（只有一半有数据），每个数据记录行是日期、列为对应的不同时间周期下的留存率。正常情况下，留存率会随着时间周期的推移而逐渐降低。下面以月留存为例生成的月用户留存曲线：

聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。在用户研究中，很多问题可以借助聚类分析来解决，比如，网站的信息分类问题、网页的点击行为关联性问题以及用户分类问题等等。其中，用户分类是最常见的情况。

常见的聚类方法有不少，比如K均值（K-Means），谱聚类（Spectral Clustering），层次聚类（Hierarchical Clustering）。以最为常见的K-means为例，如下图：

可以看到，数据可以被分到红蓝绿三个不同的簇（cluster）中，每个簇应有其特有的性质。显然，聚类分析是一种无监督学习，是在缺乏标签的前提下的一种分类模型。当我们对数据进行聚类后并得到簇后，一般会单独对每个簇进行深入分析，从而得到更加细致的结果。

⑸ 减压的方式有哪些呢

压力是每个人都会有的，有的人面对压力积极的找方法缓解，而有的人却会被压力打垮了。压力对于人们的危害很大，所以压力大需要及时的缓解。那么什么样的方法是减压最好的方法呢?今天小编就为大家讲解一下各国人们都是如何减压的!

上述就是几个国家人们不同的减压方法，其实并不是你压力大，而是你还没有找到适合自己的减压的方法。每天所承受的压力是不同的，所以减压的方法并不是所有的都是合适你的。上述的这些方法都是非常不错的减压方法，所以大家可以试试哦!

⑹ 有什么减压的方法呢

现代人的生活节奏越来越快，物价房价飞涨，人们都想为了一车一房而奋斗着，压力也不免得很大，身体也由于一天压力大，处以一个亚健康状态。那么有什么方法来有效的减压呢？以下我通过我的经验来分享有效减压的方式。

一、运动

最好旅游也是一个减压的方式，多出去亲近大自然，拥抱大自然。去看看山山水水，看看各地的风土人情。在我们旅游的途中也可以呼吸一些新鲜的空气感受不一样的生活氛围，而且在旅游的过程让我们也会感悟很多，因为在路途中会遇见不一样事和人。还以一些困惑很久的事在旅途中就能够一下领悟开来也有助于一个有效的减压。

四、有一个好的生活作息规律

有一个好的生活作息规律也是能够缓解压力。“早睡早身体好”是一个不变的定律。我们晚上放不下手机，对于手机又很大的依赖性，或者有很多困扰的事情导致晚上很晚才睡。而早上要是没事就好很晚才起床，一觉起来发现已是中午，想着自己的目标还有很远不免觉得很焦躁，压力会更大。所以应该养成一个好的生活作息规律，让每天我们都有一个好的精神面貌来迎接下一天的困难和阻碍。

⑺ 常减压蒸馏原理流程图

原料油在蒸馏塔里按蒸发能力分成沸点范围不同的油品(称为馏分)，这些油有的经调合、加添加剂后以产品形式出厂，相当大的部分是后续加工装置的原料，因此，常减压蒸馏又被称为原油的一次加工。以下是我为大家整理的关于常减压蒸馏原理流程图，给大家作为参考，欢迎阅读!

常减压蒸馏原理流程图

常减压蒸馏基本概念

1、 基本概念

1.1饱和蒸汽压

任何物质(气态、液态和固态)的分子都在不停的运动，都具有向周围挥发逃逸的本领，液体表面的分子由于挥发，由液态变为气态的现象，我们称之为蒸发。挥发到周围空间的气相分子由于分子间的作用力以及分子与容器壁之间的作用，使一部分气体分子又返回到液体中，这种现象称之为冷凝。在某一温度下，当液体的挥发量与它的蒸气冷凝量在同一时间内相等时，那么液体与它液面上的蒸气就建立了一种动态平衡，这种动态平衡称为气液相平衡。当气液相达到平衡时，液面上的蒸气称为饱和蒸汽，而由此蒸气所产生的压力称为饱和蒸汽压，简称为蒸汽压。蒸气压的高低表明了液体中的分子离开液面气化或蒸发的能力，蒸气压越高，就说明液体越容易气化。

在炼油工艺中，根据油品的蒸气压数据，可以用来计算平衡状态下烃类气相和液相组成，也可以根据蒸气压进行烃类及其混合物在不同压力下的沸点换算、计算烃类液化条件等。

1.2气液相平衡

处于密闭容器中的液体，在一定温度和压力下，当从液面挥发到空间的分子数目与同一时间内从空间返回液体的分子数目相等时，就与液面上的蒸气建立了一种动态平衡，称为气液平衡。气液平衡是两相传质的极限状态。气液两相不平衡到平衡的原理，是气化和冷凝、吸收和解吸过程的基础。例如，蒸馏的最基本过程，就是气液两相充分接触，通过两相组分浓度差和温度差进行传质传热，使系统趋近于动平衡，这样，经过塔板多级接触，就能达到混合物组分的最大限度分离。

2、蒸馏方式

在炼油厂生产过程中，有多种形式蒸馏操作，但基本类型归纳起来主要有三种，即闪蒸、简单蒸馏和精馏

2.1闪蒸(平衡汽化)

加热液体混合物，达到一定的温度和压力，在一个容器的空间内，使之气化，气

液两相迅速分离，得到相应的气相和液相产物，此过程称为闪蒸。当气液两相有足够的接触时间，达到了汽液平衡状态，则这种气液方式称为平衡汽化。

2.2简单蒸馏(渐次汽化)

液体混合物在蒸馏釜中被加热，在一定压力下，当温度达到混合物的泡点温度时，液体即开始气化，生成微量蒸气，生成的蒸气当即被引出并经冷凝冷却后收集起来，同时液体继续加热，继续生成蒸气并被引出。这种蒸馏方式称为简单蒸馏或微分蒸馏，借助于简单蒸馏，可以使原料中的轻、重组分得到一定程度的分离。

2.3精馏

精馏是分离混合物的有效手段，精馏有连续式和间歇式两种，石油加工装置中都采用连续式精馏，而间歇式一般用于小型装置和实验室。

连续式精馏塔一般分为两段：进料段以上是精馏段，进料段以下是提馏段。精馏塔内装有提供气液两相接触的塔板和填料。塔顶送入轻组分浓度很高的液体，称为塔顶回流。塔底有再沸器，加热塔底流出的液体以产生一定量的气相回流，塔底的气相回流是轻组分含量很低而温度较高的气体。气相和液相在每层塔板或填料上进行传质和传热，每一次气液相接触即产生一次新的气液相平衡，使气相中的轻组分和液相中的重组分分别得到提浓，最后在塔顶得到较纯的轻组分，在塔底得到较浓的重组分，借助于精馏，可以得到纯度很高的产品。

实现精馏的必要条件有

(1)建立浓度梯度，液体混合物中各组分的相对挥发度有明显差异是实现精馏过程的必要条件。

(2)合理的温度梯度，塔顶加入轻组分浓度很高的回流液体、塔底用加热或汽提的方法产生热的蒸气。

(3)精馏塔内必须要有塔板或填料，它是提供气液充分接触的场所。

⑻ 数据分析图用excel怎么做

您好，方法

1、首先要建立规范的excel数据，如下图，中间为数据，左侧和顶部为科目，数据与左侧和顶部的科目可以一一对应。

⑼ word怎么制作数据分析图

有时我们做一些数学性报告时候，常常要用到一些统计和数据分析，应该怎么做数据分析图呢。本次我就教大家使用word文档进行方便快捷地制作数据分析图。

制作word数据分析图的方法步骤

制作数据分析图步骤一：点击word文档左上角，弹出的工具框，再点击图标。

制作数据分析图步骤二：点击你需要的类型图。我选择的是折线图，你的word文档里面会出现一个数据图。

制作数据分析图步骤三：同时右边会出现一个数据表格，将你需要的数据输入就ok了

制作数据分析图步骤四：输入数据之后 右边的word中会相应的折线图 。

制作数据分析图步骤五：在word工具栏的左上方 点击更换图标类型

⑽ 怎么做图表数据分析图

方法/步骤

1、首先打开excel，电脑在安装操作系统的时候都会默认安装上三大办公软件，但是一般默认的版本都是2003版的，如果想使用高版本的excel先要卸载掉低版本的，然后再下载安装高版本的。

注意事项

1、更换office的时候需要卸载掉原先的，然后在安装新版本的office,避免不同版本软件之间的冲突导致无法使用的现象。
2、虽然图表的类型有很多种，但是并不是每种类型都适合自己当前的数据，需要结合自己的数据选择最适合的图表类型进行制作。