通过统计分析的方法把收集

㈠ 犯罪学的实证研究方法

犯罪学的实证研究方法如下：

统计分析法：通过收集和分析大量的犯罪数据，探讨犯罪的规律和趋势，以及犯罪与社会、经济、文化等因素的关系。

实证研究法：通过实地调查和观察，收集犯罪现象的实际情况和相弯纯关因素，以验证犯罪学理论的正确性和适用性。

实验研究法：通过设计实验，模拟犯罪行为和相关因素，以验证犯罪学理论的正确性和适用性。

比较研究法：通春磨过比较不同国家、地区、文化背景等的犯罪现象和相关因素，探讨犯罪的差异和共性，以及犯罪预防和控制的有效策略。

犯罪统计方法的要点和特点是：(1)将犯罪现象个别量抽象为一般量,以一般量来研究犯罪现象量的变化规律.(2)描述犯罪现象动态发展的量的轨迹,以这一轨迹分析犯罪现象的历史、现状,预测其未来趋势.(3)寻找犯罪现象与其他现象之间量的相互关系,以这扒闹斗—关系来观察与犯罪现象密切相关的其他现象,以便从整体上认识犯罪现象。

㈡ 常用统计学方法

感知机 二分类

二分类的线性分类模型，也是判别模型。
目的是求出把训练数据进行线性划分的分离超平面。
感知机是神经网络和支持向量机的基础。
学习策略：极小化损失函数。损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离。
基于随机梯度下降法对损失函数的最优化算法，有原始形式和对偶形式。

K近邻法 K-nearest neighbor, K-NN 多分类和回归

是一种分类和回归方法，有监督学习。在训练数据集中找到和新的输入实例最接近的K个实例，这k个实例的多数类别就是这个新实例的类别。
三要素：K的选择，距离度量，分类决策规则。
实现方法：kd树（二叉树）快速搜索K个最近邻的点。
K值选择：反映了对近似误差和估计误差的权衡。交叉验证选择最优的K值，K小，模型复杂，K大，模型简答。

朴素贝叶斯法 多分类 用于NLP

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。首先学习输入输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。
后验概率最大等价于0-1损失函数的期望风险最小化。
是典型的生成学习方法，由训练数据求出联合概率分布，再求出条件概率分布（后验概率）。
概率估计方法是：极大似然估计或者贝叶斯估计。
基本假设是条件独立性

决策树 decision tree 多分类，回归

是一种分类和回归算法。包括三个步骤：特征选择，决策树生成和决策树的修剪，常用算法：ID3，C4.5，CART

逻辑斯地回归和最大熵模型 多分类

本质就是给线性回归添加了对数函数
它的核心思想是，如果线性回归的结果输出是一个连续值，而值的范围是无法限定的，那我们有没有办法把这个结果值映射为可以帮助我们判断的结果呢。
而如果输出结果是 (0,1) 的一个概率值，这个问题就很清楚了。我们在数学上找了一圈，还真就找着这样一个简单的函数了，就是很神奇的sigmoid函数(如下)：
逻辑回归用于二分类和多分类
逻辑斯地分布是S型曲线
最大熵模型：熵最大的模型是最好的模型。
X服从均匀分布时候，熵最大
最大熵模型的学习等价于约束最优化问题。
对偶函数的极大化等价于最大熵模型的极大似然估计。
模型学习的最优化算法有：改进的迭代尺度法IIS，梯度下降法，牛顿法，或者拟牛顿法

支持向量机 二分类

线性可分支持向量机利用间隔最大化求最优分离超平面。
函数间隔

㈢ 数据分析的方法有哪些

数据分析是指通过统计分析方法对收集到的数据进行分析，将数据加以汇总、理解并消化，通过数据分析可以帮助人们作出判断，根据分析结果采取恰当的对策，常用的数据分析方法如下：

将收集到的数据通过加工、整理和分析的过程，使其转化为信息，通常来说，数据分析常用的方法有列表法和作图法，所谓列表法，就是将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理数据最常用的一种方法；

表格设计应清楚表明对应关系，简洁明了，有利于发现要相关量之间的关系，并且在标题栏中还要注明各个量的名称、符号、数量级和单位等；

而作图法则能够醒目地表达各个物理量间的变化关系，从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，一些复杂的函数关系也可以通过一定的变化用图形来表现。

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㈣ 如何分析 分析技巧和方法简介

1.逆向思维法。逆向思维法是从反面思考问题，从“不可能”的角度去分析问题，找出问题的瓶颈和根本原因。

1.明确分析目的。在进行分析前，首先需要明确分析的目的和范围，明确要分析的问题和要求，以便有针对性地开展分析工作。

3.比较分析法。比较分析法是将不同的事物进行对比，找出它们之间的异同点，了解事物的特点和发展趋势。

2.收集和整理资料。在进颤滑行分析时需要茄毁腊收集和整理相关的资料，了解问题的背景、现状、发展趋势等信息。

4.统计分析法。统计分析法是通过收集和整理数据，进行定量分析，找出事物的规律和趋势。

3.分析资料。在收集和整理资料后，需要进行余银分析，找出事物的本质、特点、规律等。

㈤ 社会调查报告材料的分析方法

对社会调查报告材料的分析，应该说是调查研究中的一个十分关键的步骤，是能否将社会调查报告材料化为研究成果的关键所在。所谓社会调查报告材料分析，就是用科学的方法审查、剖析调查材料中包含的被研究对象的状况、特点、社会背景、基本结构、本质属性与成因、组成因素与相互亏氏关系，以及运动机制和结论的过程。对社会调查报告的调查材料进行分析研究，最基本的类型是定性分析和定量分析，应该用辩证的观点对待事物，对质和量两个方面进行综合考察。

(一)社会调查报告材料的定性分析

社会调查报告材料的定性分析是据事论理，用思辩的方式，依靠个人经验判断能力和直观材料，确定社会现象或事物发展变化的性质和趋向.以划清事物性质界限的方法。定性分析的根本的方法是哲学方法，即揭示事物发展的一般规律的方法。除此之外，还可采用系统方法、逻辑方法，常用的方法有:

1.社会调查报告材料分析——矛盾分析法

即运用唯物辩证法对立统一的原理，具体分析事物内部矛盾及其运动状况，从而认识客观事物的方法。其具体作法分三个步骤:

①从调查所得的大量材料中找到事物的矛盾，即找到问题。因为问题即是应该消除或缩小的差距，差距就是矛盾。

②对事物存在的矛盾进行分类，看它们是属于:历史遗留——现实产生;客观存在——主观思想;自然条件——人为造成;局部——全局;根本——枝节;眼前——长远的矛盾。

③分析矛盾的对立面，考察矛盾的主要方面与矛盾其它方面互相依存、斗争、转化的条件，从而把握矛盾的特性。

2.社会调查报告材料分析——比较分析法

做社会调查报告常用的比较方法有横向比较和纵向比较;常用的分类方法为:先进行比较，弄清事物的异同，根据共同点将事物归集为一大类，然后再根据差异将大类划分为几个小类，依此类推，事物就被区分为具有一定从属关系的，不同层次的大小类别，明确地反映出客观事物之间的区别和联系。

3.社会调查报告材料分析——因素分析法

即指从社会调查报告材料中寻找出对事物产生、发展、运动起作用的要素，通过系统分析和科学的归纳，探寻到对事物变化起着关键作用的要素系列，掌握决定事物变化的原因，从而了解事物的本质及其运动规律的方法。运用因素分析法，首先应进行总体分析。

第一步是把蕴藏在现象之中的各个方面的基本因素清理出来，并在初步分析的基础上，将它们按一定的标准组成一个有机的多层面的网络结构。影响事物变化有种种因素，归纳起来可以划分为外因(客观因素)和内因(主观因素)两大因素系列，在这销游散一层面下，又可以从不同角度将因素分为:主要因素、次要因素;积极因素、消极因素;一般因素、特殊因素;直接因素、间接因素;必然因素、偶然因素;历史因素、现实因素;起始因素、终极因素;潜在因素、诱发因素;阶级因素、经济因素、社会因素、学校因素(或工作单位因素)、家庭因素、个人因素等。各个系列因素有可能相互交织，错综复杂，显现出一种网络状态。

第二步就是通过对这一网络的分析，从总体上考察研究对象，分析出现某一社会现象的综合原因。这就要求实事磨搭求是地把握诸因素的内部联系，把握其特征和转化规律，对事物的总体进行多维的、系统的，内因与外因，客观与微观相结合的辩证的分析。其次是进行关系分析。即对因素与因素之间的各种关系进行分析。要着重分析因素之间的因果关系、功能关系、转化关系、共因关系。共因往往是事物存在或变化的最根本的原因，如诸多腐败现象的产生，其共因是私欲恶性膨胀，再进一步深究，就可找出其根本原因是权力作祟.从而找到问题的关键，抓住了事物的本质。再次是进行因素树分析。即以某一种关键性的因素系列为主要分析目标，予以系统的多层次的剖析，按因素之间的联系绘出因素树图，即:社会调查报告(社会实践调查报告)材料的因素分析法——因素树图

这样逐层深人，直至找出最基础的原始性要点，即具体行为表现。

定性分析除了以上方法外，还有分析综合法、归纳演绎法、科学抽象法、社区研究法(是以分析社区人口集体与特定生活环境、社会条件之间的相互关系，探讨社区的社会构成、社会功能、价值观念、日常生活及发展变化的方法)、历史研究法等多种方法。

(二)社会调查报告材料的定量分析

社会调查报告的定量分析是对社会现象或事物的规模、范围、程度、速度等方面数量关系的情况和变化，进行变量计算和考察分析，弄清其数量特征的方法。简言之，就是从事物数量方面入手进行分析研究。目前，在调查研究中进行定量分析已越来越普遍，使用定性、定量相结合的方法已成为大势所趋，也是调查研究走向完善的标志。定量分析的 基本方法有:

1.社会调查报告材料分析——统计分析法

即运用统计学的原理，对社会调查报告所得的数据资料进行综合处理，分析现象在一定时间、地点、条件下的数量关系，以揭示事物的性质、特点及其变化规律的过程和方法。统计分析法包括描述分析和统计推论两个部分。

①描述分析，是把收集到的数据整理加工，找出其中的规律以及现象之间的关系.并用统计量对这些资料进行描述。它主要包括:编制次数分布表.绘制次数分布曲线，测绘现象的集中趋势的离散趋势以及现象之间的相关关系等。例如:我们研究城市居民近五年来生活水平提高的情况，根据调查所得的材料，把每户居民年收人划分为六个等级:2万元以上，17000～20000元，14000～17000元，11000～14000元，8000～11000元，8000元以下。然后计算每一个等级中有多少户居民，这就是事件次数分布统计。计算各等级居民在全体居民中所占的比重。就是比例分布统计。计算全体居民的平均收人，就是对这个数列的集中趋势的统计。计算全体居民平均相差多少钱，就是离散趋势的统计。

②统计推论，则是指在随机抽样调查的基础上，根据样本资料对全体进行推论。它常用的方法有两种:区间估计，统计假设检验。

2.社会调查报告材料分析——社会测量法

社会调查报告的社会测量法即通过测量和评定某一社会群体或团体中社会关系或社会意向的一种方法。社会测量法分社会关系测量和社会意向测量两种具体方法。社会关系测量法较为常用，是指将所研究的某一社会团体内部成员相互吸引或排斥的关系状态数量化，从而分析其人际关系的一种方法。运用此法可分五个步骤。

其一，确定选择标准，有六种类型:①工作标准，以测量工作团体内部的关系;②娱乐标准，以测量娱乐群体内部的关系;③社交标准，以测量社交群体内部的关系;④生活标准，以测量生活团体内部的关系;⑤学习标准.以测量学习团体内部的关系;⑥服从标准，以测量被领导与领导之间的关系。

其二，选择指示项。一个标准，可以拟出多个指示项。如服从标准可拟出:你认为本单位谁当领导最合适?谁威信?你最不服谁的领导?等等。

其三，制作测试答卷。给出选择标准;限定选择数目;交代测试目的、选择范围(团体之内)，说明对测量结果保密等。

其四，填答试卷。当面填写，当场收回。

其五，对试卷进行整理分析。

对社会调查报告材料的选择，要注意:

1.运用典型材料说明观点。典型材料是代表性的材料，它显示着事物和现象的某些本质特征，有着以一当十的力量。

2.运用综合材料说明观点。将一组有可比性的材料进行对比(今昔、成败、好坏、新旧、内外、先进与落后、正确与错误等)，能使观点更加鲜明突出，增加说服力。

3.用精确的统计数据说明观点。统计数据具有很强的概括力和表现力，恰当地加以运用，可以增强社会调查报告的科学性、准确性和说服力。

㈥ 数据分析的方法有哪些

数据分析是指通过统计分析方法对收集到的数据进行分析，将数据加以汇总、理解并消化，通过数据分析可以帮助人们作出判断，根据分析结果采取恰当的对策，常用的数据分析方法如下：

将收集到的数据通过加工、整理和分析的过程，使其转化为信息，通常来说，数据分析常用的方法有列表法和作图法，所谓列表法，就是将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理数据最常用的一种方法；

表格设计应清楚表明对应关系，简洁明了，有利于发现要相关量之间的关系，并且在标题栏中还要注明各个量的名称、符号、数量级和单位等；

而作图法则能够醒目地表达各个物理量间的变化关系，从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，一些复杂的函数关系也可以通过一定的变化用图形来表现。

想要了解更多关于数据分析的问题，可以咨询一下CDA认证中心。CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。

㈦ "统计学的基本研究方法"

统计学的基本研究方法是( ABC )。

A. 大量观察法

B. 统计分组法

C. 综合指标法

D. 数理分析法

拓展资料：

（一）大量观察法

这是统计活动过程中搜集数据资料阶段（即统计调查阶段）的基本方法：即要对所研究现象总体中的足够多数的个体进行观察和研究，以期认识具有规律性的总体数量特征。大量观察法的数理依据是大数定律，大数定律是指虽然每个个体受偶然因素的影响作用不同而在数量上几存有差异，但对总体而言可以相互抵消而呈现出稳定的规律性，因此只有对足够多数的个体进行观察，观察值的综合结果才会趋向稳定，建立在大量观察法基础上的数据资料才会给出一般的结论。统计学的各种调查方法都属于大量观察法。

（二）、统计分组法

由于所研究现象本身的复杂性、差异性及多层次性，需要我们对所研究现象进行分组或分类研究，以期在同质的基础上探求不同组或类之间的差异性。统计分组在整个统计活动过程中都占有重要地位，在统计调查阶段可通过统计分组法来搜集不同类的资料，并可使抽样调查的样本代表性得以提高（即分层抽样方式）；在统计整理阶段可以通过统计分组法使各种数据资料得到分门别类的加工处理和储存，并为编制分布数列提供基础；在统计分析阶段则可以通过统计分组法来划分现象类型、研究总体内在结构、比较不同类或组之间的差异（显着性检验）和分析不同变量之间的相关关系。统计学中的统计分组法有传统分组法、判别分析法和聚类分析法等。

（三）、综合指标法

统计研究现象的数量方面的特征是通过统计综合指标来反映的。所谓综合指标，是指用来从总体上反映所研究现象数量特征和数量关系的范畴及其数值，常见的有总量指标、相对指标，平均指标和标志变异指标等。综合指标法在统计学、尤其是社会经济统计学中占有十分重要的地位，是描述统计学的核心内容。如何最真实客观地记录、描述和反映所研究现象的数量特征和数量关系，是统计指标理论研究的一大课题。

㈧ 数据的分析涉及到的思想方法

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国着名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。
定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。
具体方法
数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步：
1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。
分析方法
1、列表法
将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。
2、作图法
作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（内插法）或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到，若用半对数坐标纸，以lgR为纵轴，以1/T为横轴画图，则为一条直线。
3、数据分析主要包含：
1. 简单数学运算（Simple Math）
2. 统计（Statistics）
3. 快速傅里叶变换（FFT）
4. 平滑和滤波（Smoothing and Filtering）
5.基线和峰值分析(Baseline and Peak Analysis)

数据来源
1、搜索引擎蜘蛛抓取数据；
2、网站IP、PV等基本数据；
3、网站的HTTP响应时间数据；
4、网站流量来源数据。
数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

识别需求
识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。

收集数据
有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：
①将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据；
②明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据；
③记录表应便于使用； ④采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。
分析数据
分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：
老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；
新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图；

过程改进
数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：
①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；
②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析；
③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；
④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；
⑤数据分析所需资源是否得到保障。

㈨ 数学统计方法有哪些

统计分析 方法 以数学为基础，具有严密的结构，需要遵循特定的程序和规范，从确立选题、提出假设、进行抽样、具体实施，一直到分析解释数据，得出结论，都须符合一定的逻辑和标准。下面我给大家整理了关于数学统计方法有哪些，希望对你有帮助!

1数学统计方法有哪些

数学统计方法有哪些?掌握、了解统计分析的基本特征，对于我们进行统计分析具有重要的意义。采用统计分析方法进行研究，是研究达到高水平的客观要求，应用统计分析方法进行科学研究。

2统计分析方法特征

直观性：现实世界是复杂多样的，其本质和规律难以直接把握，统计分析方法从现实情境中收集数据，通过次序、频数等直观、浅显的量化数字及简明的图表表现出来，这些数据的处理，将我们的调研与客观世界紧密相连，从而提示和洞悉现实世界的本质及其规律。

科学性：统计分析方法以数学为基础，具有严密的结构，需要遵循特定的程序和规范，从确立选题、提出假设、进行抽样、具体实施，一直到分析解释数据，得出结论，都须符合一定的逻辑和标准。

可重复性：可重复性是衡量研究质量与水平高低的一个客观尺度，用统计分析方法进行的研究皆是可重复的。从课题的选取、抽样的设计，到数据的收集与处理，皆可在相同的条件下进行重复，并能对研究所得的结果进行验证。

3数学统计图介绍

条形统计图：用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少画成长短不同的直条，然后把这些直线按照一定的顺序排列起来。优点：很容易看出各种数量的多少。注意：画条形统计图时，直条的宽窄必须相同。取一个单位长度表示数量的多少要根据具体情况而确定; 复式条形统计图中表示不同项目的直条，要用不同的线条或颜色区别开，并在制图日期下面注明图例。制作条形统计图的一般步骤:

(1)根据图纸的大小，画出两条互相垂直的射线。

(2)在水平射线上，适当分配条形的位置，确定直线的宽度和间隔。

(3)在与水平射线垂直的深线上根据数据大小的具体情况，确定单位长度表示多少。

(4)按照数据的大小画出长短不同的直条，并注明数量。

折线统计图“用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少描出各点，然后把各点用线段顺次连接起来。优点：不但可以表示数量的多少，而且能够清楚地表示出数量增减变化的情况。注意：折线统计图的横轴表示不同的年份、月份等时间时，不同时间之间的距离要根据年份或月份的间隔来确定。制作折线统计图的一般步骤:

(1)根据图纸的大小，画出两条互相垂直的射线。

(2)在水平射线上，适当分配折线的位置，确定直线的宽度和间隔。

(3)在与水平射线垂直的深线上根据数据大小的具体情况，确定单位长度表示多少。

(4)按照数据的大小描出各点，再用线段顺次连接起来，并注明数量。

扇形统计图：用整个圆的面积表示总数，用扇形面积表示各部分所占总数的百分数。优点：很清楚地表示出各部分同总数之间的关系。制扇形统计图的一般步骤：

1)先算出各部分数量占总量的百分之几。

2)再算出表示各部分数量的扇形的圆心角度数。

3)取适当的半径画一个圆，并按照上面算出的圆心角的度数，在圆里画出各个扇形。

4)在每个扇形中标明所表示的各部分数量名称和所占的百分数，并用不同颜色或条纹把各个扇形区别开。

4数学的统计方法

统计表：统计调查所得来的原始资料，经过整理，得到说明社会现象及其发展过程的数据，把这些数据按一定的顺序排列在表格中，就形成“统计表

统计图：统计图是根据统计数字，用几何图形、事物形象和地图等绘制的各种图形。它具有直观、形象、生动、具体等特点。统计图可以使复杂的统计数字简单化、通俗化、形象化，使人一目了然，便于理解和比较。

条形统计图：条形统计图是用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少画成长短不同的直条，然后把这些直条按一定的顺序排列起来。从条形统计图中很容易看出各种数量的多少。

2)扇形统计图：扇形统计图是用整个圆表示总数(单位“1”)，用圆内各个扇形的大小表示各部分量占总量的百分之几，扇形统计图中各部分的百分比之和是单位“1”。

3)折线统计图：以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图，叫作折线统计图。(折线变化幅度越大，数量关系变化越大)与条形统计图比较，折线统计图不仅可以表示数量的多少，而且可以反映数据的增减变化情况,。

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