对图标分析的方法和技巧

㈠ 5种相关分析方法

相关分析（Analysis of Correlation）是网站分析中经常使用的分析方法之一。通过对不同特征或数据间的关系进行分析，发现业务运营中的关键影响及驱动因素。并对业务的发展进行预测。本篇文章将介绍5种常用的分析方法。在开始介绍相关分析之前，需要特别说明的是相关关系不等于因果关系。

相关分析的方法很多，初级的方法可以快速发现数据之间的关系，如正相关，负相关或不相关。中级的方法可以对数据间关系的强弱进行度量，如完全相关，不完全相关等。高级的方法可以将数据间的关系转化为模型，并通过模型对未来的业务发展进行预测。下面我们以一组广告的成本数据和曝光量数据对每一种相关分析方法进行介绍。

以下是每日广告曝光量和费用成本的数据，每一行代表一天中的花费和获得的广告曝光数量。凭经验判断，这两组数据间应该存在联系，但仅通过这两组数据我们无法证明这种关系真实存在，也无法对这种关系的强度进行度量。因此我们希望通过相关分析来找出这两组数据之间的关系，并对这种关系进度度量。

1，图表相关分析（折线图及散点图）

第一种相关分析方法是将数据进行可视化处理，简单的说就是绘制图表。单纯从数据的角度很难发现其中的趋势和联系，而将数据点绘制成图表后趋势和联系就会变的清晰起来。对于有明显时间维度的数据，我们选择使用折线图。

为了更清晰的对比这两组数据的变化和趋势，我们使用双坐标轴折线图，其中主坐标轴用来绘制广告曝光量数据，次坐标轴用来绘制费用成本的数据。通过折线图可以发现，费用成本和广告曝光量两组数据的变化和趋势大致相同，从整体的大趋势来看，费用成本和广告曝光量两组数据都呈现增长趋势。从规律性来看费用成本和广告曝光量数据每次的最低点都出现在同一天。从细节来看，两组数据的短期趋势的变化也基本一致。

经过以上这些对比，我们可以说广告曝光量和费用成本之间有一些相关关系，但这种方法在整个分析过程和解释上过于复杂，如果换成复杂一点的数据或者相关度较低的数据就会出现很多问题。

比折线图更直观的是散点图。散点图去除了时间维度的影响，只关注广告曝光量和费用成本这里两组数据间的关系。在绘制散点图之前，我们将费用成本标识为X，也就是自变量，将广告曝光量标识为y，也就是因变量。下面是一张根据每一天中广告曝光量和费用成本数据绘制的散点图，X轴是自变量费用成本数据，Y轴是因变量广告曝光量数据。从数据点的分布情况可以发现，自变量x和因变量y有着相同的变化趋势，当费用成本的增加后，广告曝光量也随之增加。

折线图和散点图都清晰的表示了广告曝光量和费用成本两组数据间的相关关系，优点是对相关关系的展现清晰，缺点是无法对相关关系进行准确的度量，缺乏说服力。并且当数据超过两组时也无法完成各组数据间的相关分析。若要通过具体数字来度量两组或两组以上数据间的相关关系，需要使用第二种方法：协方差。

2，协方差及协方差矩阵

第二种相关分析方法是计算协方差。协方差用来衡量两个变量的总体误差，如果两个变量的变化趋势一致，协方差就是正值，说明两个变量正相关。如果两个变量的变化趋势相反，协方差就是负值，说明两个变量负相关。如果两个变量相互独立，那么协方差就是0，说明两个变量不相关。以下是协方差的计算公式：

下面是广告曝光量和费用成本间协方差的计算过程和结果，经过计算，我们得到了一个很大的正值，因此可以说明两组数据间是正相关的。广告曝光量随着费用成本的增长而增长。在实际工作中不需要按下面的方法来计算，可以通过Excel中COVAR()函数直接获得两组数据的协方差值。

协方差只能对两组数据进行相关性分析，当有两组以上数据时就需要使用协方差矩阵。下面是三组数据x，y，z，的协方差矩阵计算公式。

协方差通过数字衡量变量间的相关性，正值表示正相关，负值表示负相关。但无法对相关的密切程度进行度量。当我们面对多个变量时，无法通过协方差来说明那两组数据的相关性最高。要衡量和对比相关性的密切程度，就需要使用下一个方法：相关系数。,

3，相关系数

第三个相关分析方法是相关系数。相关系数(Correlation coefficient)是反应变量之间关系密切程度的统计指标，相关系数的取值区间在1到-1之间。1表示两个变量完全线性相关，-1表示两个变量完全负相关，0表示两个变量不相关。数据越趋近于0表示相关关系越弱。以下是相关系数的计算公式。

其中rxy表示样本相关系数，Sxy表示样本协方差，Sx表示X的样本标准差，Sy表示y的样本标准差。下面分别是Sxy协方差和Sx和Sy标准差的计算公式。由于是样本协方差和样本标准差，因此分母使用的是n-1。

Sxy样本协方差计算公式：

Sx样本标准差计算公式：

Sy样本标准差计算公式：

下面是计算相关系数的过程，在表中我们分别计算了x，y变量的协方差以及各自的标准差，并求得相关系数值为0.93。0.93大于0说明两个变量间正相关，同时0.93非常接近于1，说明两个变量间高度相关。

在实际工作中，不需要上面这么复杂的计算过程，在Excel的数据分析模块中选择相关系数功能，设置好x，y变量后可以自动求得相关系数的值。在下面的结果中可以看到，广告曝光量和费用成本的相关系数与我们手动求的结果一致。

相关系数的优点是可以通过数字对变量的关系进行度量，并且带有方向性，1表示正相关，-1表示负相关，可以对变量关系的强弱进行度量，越靠近0相关性越弱。缺点是无法利用这种关系对数据进行预测，简单的说就是没有对变量间的关系进行提炼和固化，形成模型。要利用变量间的关系进行预测，需要使用到下一种相关分析方法，回归分析。,

4，一元回归及多元回归

第四种相关分析方法是回归分析。回归分析（regression analysis)是确定两组或两组以上变量间关系的统计方法。回归分析按照变量的数量分为一元回归和多元回归。两个变量使用一元回归，两个以上变量使用多元回归。进行回归分析之前有两个准备工作，第一确定变量的数量。第二确定自变量和因变量。我们的数据中只包含广告曝光量和费用成本两个变量，因此使用一元回归。根据经验广告曝光量是随着费用成本的变化而改变的，因此将费用成本设置为自变量x，广告曝光量设置为因变量y。

以下是一元回归方程，其中y表示广告曝光量，x表示费用成本。b0为方程的截距，b1为斜率，同时也表示了两个变量间的关系。我们的目标就是b0和b1的值，知道了这两个值也就知道了变量间的关系。并且可以通过这个关系在已知成本费用的情况下预测广告曝光量。

这是b1的计算公式，我们通过已知的费用成本x和广告曝光量y来计算b1的值。

以下是通过最小二乘法计算b1值的具体计算过程和结果，经计算，b1的值为5.84。同时我们也获得了自变量和因变量的均值。通过这三个值可以计算出b0的值。

以下是b0的计算公式，在已知b1和自变量与因变量均值的情况下，b0的值很容易计算。

将自变量和因变量的均值以及斜率b1代入到公式中，求出一元回归方程截距b0的值为374。这里b1我们保留两位小数，取值5.84。

在实际的工作中不需要进行如此繁琐的计算，Excel可以帮我们自动完成并给出结果。在Excel中使用数据分析中的回归功能，输入自变量和因变量的范围后可以自动获得b0（Intercept）的值362.15和b1的值5.84。这里的b0和之前手动计算获得的值有一些差异，因为前面用于计算的b1值只保留了两位小数。

这里还要单独说明下R Square的值0.87。这个值叫做判定系数，用来度量回归方程的拟合优度。这个值越大，说明回归方程越有意义，自变量对因变量的解释度越高。

将截距b0和斜率b1代入到一元回归方程中就获得了自变量与因变量的关系。费用成本每增加1元，广告曝光量会增加379.84次。通过这个关系我们可以根据成本预测广告曝光量数据。也可以根据转化所需的广告曝光量来反推投入的费用成本。获得这个方程还有一个更简单的方法，就是在Excel中对自变量和因变量生成散点图，然后选择添加趋势线，在添加趋势线的菜单中选中显示公式和显示R平方值即可。

以上介绍的是两个变量的一元回归方法，如果有两个以上的变量使用Excel中的回归分析，选中相应的自变量和因变量范围即可。下面是多元回归方程。

5，信息熵及互信息

最后一种相关分析方法是信息熵与互信息。前面我们一直在围绕消费成本和广告曝光量两组数据展开分析。实际工作中影响最终效果的因素可能有很多，并且不一定都是数值形式。比如我们站在更高的维度来看之前的数据。广告曝光量只是一个过程指标，最终要分析和关注的是用户是否购买的状态。而影响这个结果的因素也不仅仅是消费成本或其他数值化指标。可能是一些特征值。例如用户所在的城市，用户的性别，年龄区间分布，以及是否第一次到访网站等等。这些都不能通过数字进行度量。

度量这些文本特征值之间相关关系的方法就是互信息。通过这种方法我们可以发现哪一类特征与最终的结果关系密切。下面是我们模拟的一些用户特征和数据。在这些数据中我们忽略之前的消费成本和广告曝光量数据，只关注特征与状态的关系。

对于信息熵和互信息具体的计算过程请参考我前面的文章《 决策树分类和预测算法的原理及实现 》，这里直接给出每个特征的互信息值以及排名结果。经过计算城市与购买状态的相关性最高，所在城市为北京的用户购买率较高。

到此为止5种相关分析方法都已介绍完，每种方法各有特点。其中图表方法最为直观，相关系数方法可以看到变量间两两的相关性，回归方程可以对相关关系进行提炼，并生成模型用于预测，互信息可以对文本类特征间的相关关系进行度量。

㈡ 用wps表格制作组合图表分析复杂数据的方法

wps表格组合图表能够帮助用户处理分析各种复杂的数据，特别是在制作一些汇总数据的时候，使用wps表格制作这种图表将会更加的方便。如果你也需要制作一些特殊的组合图表，那么就和小编一起来看看具体的制作方法吧。
wps表格制作组合图表分析方法
1.打开wps表格文件。如图
2.选中要制作表格的数据。如图
3.选择菜单栏里的“插入”，然后在下方工具栏里点击“图表”。如图
4.此时弹出一个“插入图表”对话框，在左侧选择图表类型“组合图”，右侧可以看到预览效果，然后右下方选择哪几个图表来组合，选择好后点击”确定“。如图
5.双击图表标题，可以进行为图表命名标题，然后右侧的可以设置图表元素和颜色等。如图
6.一个完整的组合图表就做好了。如图
wps如何插入图表：
我们先制作一个数据表格，把数据填入表格中。如果你是新手，那么希望你制作一个与图片中相同的表格，在下面的课程中有些操作方便我的讲解!
在软件顶部菜单栏中，点击【插入】，在插入的功能区，我们选择【图表】。
点击图表后在弹出的窗口中，选择柱形下的第一个图表，然后选择【下一步】!
进入到【源数据窗口】，在数据区域的输入框后方，点击那个选择图标。
点击后窗口便缩小至输入框大小，我们把鼠标放到1号的数据表格中，点击鼠标不放一直拖动鼠标到10号数据表格中。这时在源数据的输入框中，我们发现有一条读取数据的代码，然后再点击输入框右边的图标，还原窗口!
在还原窗口中，我们可以看到数据区域已经出现图表样式和数据分析结果。这里我们点击【完成】。
总结：以上就是全部的wps表格制作组合图表的相关内容了，大家现在是否已经了解了呢?

㈢ 利用excel图表直观、易于理解的分析和预测数据

表格仅仅是Excel2000/XP组织数据的一种形式，如果你要更贴切地表示数据所反映的信息，可以利用excel图表直观、易于理解的分析和预测数据。
一、图表制作方法
由于数据是图表制作的基础，这里假设你的原始数据已经录入工作表，这样就可以选择下列图表制作方法“开练”了:类型的图表来说，你可以选中“图表类型”及其“子图表类型”。然后按下的“按下不放可查看示例”按钮，就可以在右侧看到数据生成的图表示例。查看“自定义类型”选项卡的图表示例更简单，你只要将其中的图表类型选中，就可以在选项卡右侧看到结果了。
1、直接制作
如果你要制作一个电视机销售数量随时间变化的簇状柱形图（默认图表），并将它插入当前工作簿的新工作表中。只要选中相关数据区域，按F11键即可。如果想将上述图表插入当前工作表，只须选中数据区域，单击工具栏中的“默认图表”按钮。
2、数据透视图报表
数据透视图报表是一种为数据提供图形化分析的交互式报表，可以通过
“数据”菜单下的“数据透视表和数据透视图”命令创建。这种图表的制作方法将会在此连载的后续篇章中介绍。
3、图表向导
这是Excel2000/XP提供的一种交互式图表制作方法，易于为初学者掌握，其功能可以满足绝大多数用户的需要，下面将重点介绍这种方法。
二、利用向导制作图表
单击Excel“插入”菜单下的“图表”命令，或者单击工具栏中的“图表向导”按钮，就可以打开“图表向导”，在它的指引下一步步建立图表了。
1、选择图表类型
“图表向导”第一步是选择你需要的图表类型，“标准类型”以及“自定义类型”选项卡分别提供了14（不含子图表）和20种图表。各种图表都有自己的最佳适用范围，例如柱形图显示一段时间内的数据变化或比较结果，用来反映数据随时间的变化很合适。条形图可以对数据进行比较，用来反映数据间的相对大小比较好。类型的图表来说，你可以选中“图表类型”及其“子图表类型”。然后按下的“按下不放可查看示例”按钮，就可以在右侧看到数据生成的图表示例。查看“自定义类型”选项卡的图表示例更简单，你只要将其中的图表类型选中，就可以在选项卡右侧看到结果了。
2、选择源数据
单击“下一步”按钮，即可打开对话框。由于数据是按“列”分类的（即数据字段在列），所以应该把“列”选中，然后将光标放进“数据区域”框内（其中自动生成的引用如果不合适可以删除）。根据你的制作需要，全部、部分或间隔选中工作表中的数据区域，则“=Sheet1!$B$3:$C$8”这样的引用就会出现在“数据区域”框内。话框中的“系列”选项卡用来添加新的数据区域和X轴标志等内容。如果你要将新的数据区域（即“系列”）加入图表，可以单击“添加”按钮，你就可以看到“系列”框中增加了一个“系列3”。将其选中后按上面介绍的方法将光标放入“值”框内，就可以根据需要选中工作表中的数据区域了。
最后，将光标放入“分类（X）轴标志”框，鼠标选中的“A3:A8”单元格，就可以看到X轴下方的“第一周”等字样。
3、选项设置
单击“下一步”按钮打开对话框，其中的六个选项卡供你输入或设置若干图表选项。例如“标题”选项卡可供你输入X轴和Y轴的名称（如“周”、“数量和售价”），“坐标轴”选项卡可以设置Y轴是否显示“刻度”等。这里的操作比较简单，你只要一边预览一边试就可以掌握。
三、图表深加工向导制作图表结束后，可以对图中的内容进行加工，从而使它变得更加美观。
1、图例
如果你感觉向导使用的图例字体和背景等不合适，可以用鼠标右键单击图表中的图例，选择快捷菜单中的“图例格式”命令。打开“图例格式”对话框，可以看到“图案”、“字体”、“位置”三个选项卡。“图案”选项卡用来设置图例的边框和内部填充色等属性。通过“字体”选项卡你可以像Word那样设置图例的字体、字号、字形等。“位置”选项卡提供了“靠下”、“右上角”等五个位置选项，你只需选中一个并“确定”，图例就会自动放到你需要的地方。当然，你也可以选中图例，然后用鼠标将它拖到图表的任何位置。如果你不需要图例，用右键快捷菜单中的“清除”命令可以删除它。
2、坐标轴
与“图例”相似，图表的坐标轴文字（如“周”或“数量和售价”）的属性也可以修改。你只要用鼠标右键单击坐标轴文字，选择快捷菜单中的“坐标轴格式”命令，即可打开“坐标轴格式”对话框。其中“图案”、“字体”两个选项卡的用途与“图例”相同。“对齐”选项卡用来设置坐标轴文本的对齐方式，和“单元格格式”、“对齐”选项卡基本相同，大家可以参照系列之二的有关介绍来操作。
3、图表区
如果你感觉图表的背景不够靓丽，只需用鼠标右键单击图表的背景，选择快捷菜单中的“图表区格式”命令打开对话框。其中“图案”选项卡可以设置图表区的边框样式、是否显示阴影和圆角等，还可以选择不同颜色或填充效果美化图表背景。“字体”选项卡可以修改图表的文字格式，使文字显示更加协调。“属性”选项卡用来设置“对象位置”和
“锁定”等等。你可以充分发挥自己的想象力，把图表打扮得漂漂亮亮。
4、修改图表类型
如果你感觉向导中选择的图表类型不合适，只要用鼠标右键单击图表中的任意位置，选择快捷菜单中的“图表类型”命令，即可打开对话框，你就可以再次选择图表类型了。
5、趋势线
为了准确了解数据的变化趋势，我们还可以给图表加上趋势线，具体操作方法是:用鼠标右键单击图表中需要添加趋势线的数据系列，选择快捷菜单中的“添加趋势线”命令，就可以在对话框中选择你需要的趋势线类型了。
说明:本文所有内容经过WindowsXP操作系统中的Excel2000验证。由于ExcelXP的图表功能与Excel2000差别很小，所以上面的介绍对ExcelXP完全适用。

㈣ 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。

㈤ 怎样用图表分析数据

怎样用图表分析数据

本文会给大家讲解：从入门到精通：如何用图表做好数据分析？

随着精益化运营的概念不断深入人心，数据分析已经成为了互联网人的必修课。相比于高深的概率统计、算法模型，简单、直观的图表工具得到了更为广泛的应用。

那么图表都有哪些类型？不同类型的图表又该怎么用？在这篇文章中我们结合互联网产品和运营的业务需求，由浅入深地给大家解答这些问题。

Part 1 | 初阶：维度和指标

初阶的图表简单易懂，能满足简单的数据分析需求，具体包括趋势、频数、比重、表格等类型。图表数据分析的前提就是将自己需要呈现的指标，以一定的维度拆分，在坐标系中以可视化的方式呈现出来。

1. 趋势图

趋势分析是最基础的图表分析，包括线图、柱状图、堆积图等多种形式。

线图可以观察一个或者多个数据指标连续变化的趋势，也可以根据需要与之前的周期进行同比分析。柱状图可以观察某一事件的变化趋势；如果将整体拆分可以做成堆积图，同时观察到部分所占比重及变化趋势。

图 1 - GrowingIO 周期对比线图：

首先是对业务的理解，能洞察数字背后的商业意义。其次是灵活选择维度拆分指标，在图表坐标系中以合适的形式进行可视化展示。最后一定要从图表数据分析中发现问题，并指导业务决策。在这样不断反复的过程中，不断优化我们的图表数据分析过程，用数据来驱动业务增长。


本文作者：GrowingIO 增长团队，集工程、产品、市场、分析多重角色于一身，负责拉新和用户活跃，用数据驱动业务增长。

㈥ 语文图表题分析，答题技巧及例题

.图表题
一审标题。标题往往是对整个图表内容的概括，反映了图表的主题。因此标题对我们答题起到了提示、指向作用。抓住了标题，就圈定了答题的范围，把握了答题的主题，明确了解题方向，答案就不会跑题。
二审图表。图表是得出结论或反映问题的主要依据。在审图表时，要特别重视数据变化。我们可对图表中的数据进行横向和纵向的比较，在比较中发现变化，发现差距，发现问题，从而得出结论。
三审要求。根据考题要求提供的“信息”，带着“问题”审读图表，使审读图表更具指向性，更准确地把握图表的中心（尤其是在有些图表没有标题，但在题目要求中告诉你这是一张什么图表时）。同时也只有根据要求答题，才能有的放矢，避免答题偏向。

㈦ 政治图表分析说明题的解题小技巧

一、分析说明题的特点

1、要求考生分析出整个材料的中心思想。

2、分析能力，作为一种考试目标，可以被分成要素分析、关系分析和组织原理分析等三种类型或三级水平。（注：第一级水平，要求学生把材料分解为各个组成部分，鉴别交流内容的各个要求，或对它们进行分类。第二级水平，要求学生弄清各要素之间的相互关系，确定它们的相互联结和相互作用；第三级水平，则要求学生识别把交流内容组合成一个整体的那些组织原理、排列和结构。如，根据作品所展示的内容，排论作者的意图、观点或思想感情特性的能力等。）今年分析说明题偏重于考查第二、三组，因为要素分析是关系分析、组织原理分析的基础，如果考生不能清楚地分析出材料中各个要素的话，就无法正确描述要素之间的关系，或者推出材料的中心思想。

3、在试题设问方面，考生必须在读懂材料（图表和文字）的基础上分析回答。

二、高考的分析说明题事实上大体分为两种题型 ，一种是图表数据式材料分析题，一种是材料说明题（包括引文式，例如来自党和政府的文件，还有叙述材料论述题）分析题。

三、图表数据式材料分析题的解题思路

（一）“看”。看设问，浏览资料

1、首先主要看设问。审设问，不同设问决定了不同的答题方向。学生在答题时一定把问题看三篇，把问题当作一道作文题来审，把握是从哪个方向来答题

2、其次浏览资料。

（1）审标题（表格名称）标题是图表的“眼睛”，它会告诉你图表反映的问题是什么。

（2）审图表（表格内的项目和数据）关键是找到数据变化的规律。

（3）审附注（解释性的和补充性的）这是考生最容易忽视的。它往往提醒图表内容的'关键。

（4）注意特定年份的意义（如78年（改革开放）、97年（香港回归）、05年（免除农业税）

（二）“比”。比数据，找结论。

1、纵向比较，前后数据之间比较

2、横向比较，左右数据的比较

3、同类比较，即同类数据之间比较，可把国有经济和集体经济看成一类公有制经济，把个体经济、私营经济和其他经济看成另一类即非公有制经济。

4、整体比，即表与表之间的比较。

第二步比数据，学生一定要运语言来概括数据，不能用数据说明题目，也就是把数字用文字表达出来，别外除了描述数据的变化规律之后，一定要得出结论。

（三）“析”。分析原因，找措施。

数据呈现的是现象，或反映出来的问题，到了第二、三问一般都要进一步深层次的分析。大家在进一步分析时，一定要找到课本知识点与材料的结合点，还可引用社会热点、联系实际问题加以发挥创造。

㈧ 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。

㈨ K线图与日线图的分析技巧

日线图是表示股票一天之内涨跌的图示。日K线图多以交易日为单位来画，而要想研判中期行情，常要借助周K线、月K线甚至年K线。
炒股有一个常用的方法：看股票K线。股市一直是风险比较大的，可以用K线找一些“规律”，这样可以更好的进行投资决策，获取收益。
来给朋友们讲解一下K线，教大家如何分析它。
分享之前，先免费送给大家几个炒股神器，能帮你收集分析数据、估值、了解最新资讯等等，都是我常用的实用工具，建议收藏：炒股的九大神器免费领取（附分享码）
一、 股票K线是什么意思？
K线图还有许多其他的叫法，如蜡烛图、日本线、阴阳线等，最为普遍常见的叫法是--K线，它本来是要用来表现米价每天的变化的，再后来，股票、期货、期权等证券市场都开始使用它。
k线主要由实体和影线组成，它是看起来类似一条柱状的线条。影线在实体上方的部分叫上影线,下方的部分叫下影线，实体分阳线和阴线。
Ps：影线代表的是当天交易的最高和最低价，实体表示的是当天的开盘价和收盘价。
其中阳线常常可以被红色、白色柱体或者黑框空心表示，然而阴线通常用实体柱做代表，颜色一般为绿色、黑色或者蓝色，

另外，正当我们看到“十字线”时，就可以认为是实体部分转换成一条线
其实十字线是很容易理解的，它表示的是当天的的收盘价=开盘价。
把K线弄明白了，我们轻易可以抓住买卖点（对于股市方面，虽然说是没有办法知道具体的事情，但是K线有一定指导的意义的），对于新手来说是最好操纵的。
这里大家应该值得注意的是，K线分析比较复杂，如果你刚开始炒股，K线也不了解，建议用一些辅助工具来帮你判断一只股票是否值得买。
比如说下面的诊股链接，输入你中意的股票代码，就能自动帮你估值、分析大盘形势等等，我刚开始炒股的时候就用这种方法来过渡，非常方便：【免费】测一测你的股票当前估值位置？
有关于K线分析的技巧方面，接下来我就跟大家简单的说说，帮助你入门这个阶段抓紧过去。
二、怎么用股票K线进行技术分析？
1、实体线为阴线
这个时候主要关注的就是股票成交量如何，万一成交量不大，这就表示着股价可能会短期下降；而成交量很大，那多半股价要长期下跌了。
2、实体线为阳线
实体线为阳线这就表明了股价上涨动力更足，但是否是长期上涨，还要结合其他指标进行判断。
比如说大盘形式、行业前景、估值等等因素/指标，但是由于篇幅问题，不能展开细讲，大家可以点击下方链接了解：新手小白必备的股市基础知识大全

应答时间：2021-09-24，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

㈩ 如何做好图表分析题

1、要认真审题。阅读完整个资料之后，在掌握资料所提供信息的总体特征或突出特征的基础上，根据每一试题提出的具体问题，与图、表、文字资料中的具体数值相对照，通过分析、计算，得出正确答案。尤其是统计图，要看懂图，看清图外的标识代表什么。做题时，有时甚至要用到资料上没有直接给出的相关背景知识才能得出正确的答案。但需要提醒应试者注意的是，答题的直接依据是试题提供的资料，切记不要脱离资料本身所提供的信息，不要凭自己个人的经验或非试题提供的同类信息做出判断，否则会严重影响考试成绩。此外，还要明确的是，资料分析试题是以图、表或文字反映的信息为依据，应当把对图表与文字内容的阅读和理解作为正确答题的首要条件。审题时要仔细，以便达到快速、准确答题的目的。
2、尽量采用简便方法，以提高做题速度。如利用排除法，先将不可能的选项排除；有时四个选项的第一或第二个就肯定是正确答案。如果下面也没有诸如“以上都对”或“以上都错”的选项时，那就可以不管第二、三、四或第三、四个选项了，这样直接将其排除，可节省不少宝贵时间；在计算大数时，有时可以略去后几位，直接计算出大概的正确答案。
3、注意题中计算单位的一致性，勿掉入“陷阱”。如出现公里与里、公尺与尺混用的情况时，先按题目要统一起来再选择正确答案，不然易错选，或中了出题人设计的“圈套”。
4、注意“未给出”选项的作用。该选它时一定要选它为正确答案,不该选它时它只起干扰作用。

“综合速算法”包含了我们资料分析试题当中众多体系性不如前面九大速算技巧的速算方式，但这些速算方式仍然是提高计算速度的有效手段。

平方数速算：
牢记常用平方数，特别是11~30以内数的平方，可以很好地提高计算速度：
121、144、169、196、225、256、289、324、361、400
441、484、529、576、625、676、729、784、841、900

尾数法速算：
因为资料分析试题当中牵涉到的数据几乎都是通过近似后得到的结果，所以一般我们计算的时候多强调首位估算，而尾数往往是微不足道的。因此资料分析当中的尾数法只适用于未经近似或者不需要近似的计算之中。历史数据证明，国考试题资料分析基本上不能用到尾数法，但在地方考题的资料分析当中，尾数法仍然可以有效地简化计算。
错位相加/减：
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

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

“首数相同尾数互补”型两数乘积速算技巧：
积的头＝头×（头+1）；积的尾=尾×尾
例：“23×27”，首数均为“2”，尾数“3”与“7”的和是“10”，互补
所以乘积的首数为2×(2＋1)=6，尾数为3×7=21，即23×27=621