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  • 常见的数据分析图表

    千次阅读 2020-10-02 12:37:05
    常见的数据分析图表

    常见的数据分析图表

    一、常见图表种类

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    二、各种图表的适用范围和作用(图表来自于网络)

    1、饼状图:在想对基本比例进行比较的时候,饼状图比较有用;当扇形快的大小相似时,饼图用处不大。
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    2、条形图:相比饼状图更精确,对于各个类大小大致相同的情况下,条形图是理想的图形;垂直条形图用横轴表示类,用纵轴表示频数或百分数。水平条状图用横轴表示频数或百分数,用纵轴表示类,当类名比较长的时候,更方便。如果想同时体现出频数和百分数,可以使用分段条形图。如果想对比频数,可以使用堆积条形图。
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    标靶图:用于销售配额评估、实际花费与预算的比较情况、绩效优劣范围( 优/良/差)
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    3、直方图:分类型数据用条形图,数值型数据用直方图。直方图的横轴表示数据的范围,高度表示 频数密度= 频数/长方形宽度,直方图用面积表示频数
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    4、折线图:需要体现趋势时请使用折线图,例如基于时间的趋势。可以用折线图显示多批数据,每批数据用一条线表示。
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    5、箱线图:能在同一张图上体现出多个距和四分位数。箱显示出四分位数和四分位距的位置,线则显示出上下界。能在一张图上体现出多批数据,非常有利于比较。
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    6、散点图:表达两个数据之间的关系
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    气泡图:表达三个变量之间的关系
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    7、树形图:用方块的面积表示所占的比例
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    8、桑基图:表达数据的流向
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    9、热力图:通过颜色表达程度
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    9、雷达图:雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。
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    10、词云图:用于文本分析,表示文本中出现频率最多的内容
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  • 几种常见的数据可视化分析图表

    千次阅读 2019-08-22 16:55:17
    如何设计数据可视化分析图表,又有哪些数据可视化分析图表,下面我将展开说明。 数据可视化分析图表制作 1.掌握数据分析 数据可视化图表是数据分析结果的呈现形式,要制作数据可视化分析图表,首要的任务便是掌握...

    可视化技术的高速发展带动着数据的进步。数据可视化的数据分析图表,借助于可视化的大屏,将数据以图表的形式进行汇总分析,加快着用户对于数据的接受时间,同时对于整体的布局美观,也是一种合理化的设计。如何设计数据可视化分析图表,又有哪些数据可视化分析图表,下面我将展开说明。

    数据可视化分析图表制作

    1.掌握数据分析

    数据可视化图表是数据分析结果的呈现形式,要制作数据可视化分析图表,首要的任务便是掌握数据分析的能力,在数据分析的理解基础上,根据不同的需求,制作合适的数据分析图表。

    2.掌握数据可视化工具

    制作数据可视化图表,离不开工具的使用,对于新人来说,最基础的便是需要熟练掌握Excel,运用Excel制作合适的图表供可视化图表使用。

    3.选择合适的图表

    图表的类型非常丰富,根据数据之间的关系,选择对应的图表类型,才能“一图胜千言”,图表类型不合适,反而会对观者理解数据造成障碍。不同的图表,代表的数据类型不同,合适的图表对于可视化展示尤为重要。

    4.实践优化

    实践的操作,在失误中总结经验教训,对于设计可视化分析图表人员来说至关重要。单张可视化图表表达的意义是比较局限的,在不断的实践中将会有自己不同的见解,不断优化结构内容。

    数据可视化分析图表类型

    1.树形图

    树形图主要功能用于可视化整体与部分关系,以区块表示部分层级,在数据可视化分析中比较常见。

    2.相关性矩阵图

    相关性矩阵图是另外一款特征分析工具,用于计量不同特征(及因变量)间的相关程度,以颜色的深浅程度来呈现。

    3.核密度估计图

    密度估计是概率论中用于估计概率密度函数的一种非参数方法。核密度估计没有利用数据分布的先验知识,对数据分布不附加任何假定,是一种从数据样本本身出发研究数据分布特征的方法。

    4.直方图

    直方图根据x轴特征的组距值放入不同的直条,直条长短表示了每个直条组距含的数据多少。在数据可视化分析的图表中是最基本的使用图表类型。

    可视化数据分析图表的不同类型,决定着其不同的应用场景,在商业智能领域,Finebi的可视化图表的数据巨大,涵盖了全面的数据类型图表,同时也对于个性化的用户,可以自定义图表,满足个性化的需求。相信可视化的图表类型将会更加丰富。

    阅读更多,请点击原文   https://www.finebi.com/2019/jizhongchangjiandeshuju

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  • LoadRunner常见监视图表分析

    千次阅读 2009-08-29 22:10:00
    1、Running Vusers-whole scenario,虚拟用户数随场景的时间而增加。 要求登陆时间在10s以内,就需要测试出当多少用户并发登陆时达 到了10s。... 2、Trans Response Time-whole scenario,事务响应时间。3、Hits per

    1、Running Vusers-whole scenario,虚拟用户数随场景的时间而增加。

       要求登陆时间在10s以内,就需要测试出当多少用户并发登陆时达 到了10s。假如,当20个用户并发登陆时平均登陆时间(Avg)正好达到了10s,侧20个用户可以写到测试报告中。

     

    2、Trans Response Time-whole scenario,事务响应时间。

    3、Hits per Second-whole scenario,页面每秒命中次数;
    4、Resources-last 60 sec,最后60秒资源使用情况。

        如Processor%Processor Time:CPU利用率,可以查看处理器是否处于饱和状态,如果该值持续超过95%,就表示当前系统的瓶颈为CPU,可以考虑增加一个处理器或更换一个性能更好的处理器。

     

    其他:

     

    系统吞吐量Total Throughoutput(bytes)的含义是:在整个测试过程中,从服务器返回给客户端的所有字节数量。其单位是Byte/s,即每秒钟流经系统的字节数。我们可以记录最大值,来说明系统所能容纳的最大数据流量。如吞吐量随用户数增加而增加,说明网络状况良好;如果用户数不断增加,而吞吐量却变化不大,说明可能是网络带宽有一定限制,要升级硬件。

     

    总点击数Total Hits:按照客户端向后台发出了多少次请求计算,在访问一次页面中,假设该页面里面包含5张图片,那么用户只需点击鼠标一次就能访问该页面,而LR视该次访问的点击量为1+5=6次

    吞吐率=吞吐量/测试时间
    点击率=点击量/测试时间

     

     

     

     

     

     

     

     

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    持续更新中。。。

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    作者| 诸葛君

    你知道哪些做数据分析的图表?柱状图、饼状图、折线图、散点图,数据分析图表有很多,用excel就可以生成,但是本文我想告诉你的是,通过这些图表该怎么做分析?

    常见的6种数据分析图表及应用方式:

    1.柱状图:用于做比较

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    柱状图是最基础的一种图表,通过柱子来表现数据的高度,进而比较不同数据之间的差异,一眼可以看到数据量的大小对比,一般来说,柱状图的横轴是时间轴,纵轴是数据轴。

    但柱状图并不是万能的,需要基于某一个主题比较数据量的变化,比如不同月份的新增用户,不同渠道的新增用户,但如果将活跃用户、留存用户、新增用户这三个维度放在一张柱状图里比较,就没有太大意义。

    2.折线图:看数据变化的趋势

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    折线图一般基于时间维度看数据量的变化趋势,发现整体走向和单体突出数据,比如通过折线图可以看出全年的新增用户变化情况,找出数据变化的高点和低点,而柱状图则用来对比不同高点之间的变化,进而找原因。

    折线图可以将不同纬度的数据放在一起比较,比如新增用户、活跃用户、流失用户三条用户变化曲线放在一起,就可以观察三者之间的彼此影响,例如新增用户量大时有没有对活跃用户带来提升,流失情况是否严重,进而得出活动效果的综合评价。

    3.饼状图:用来看各部分的占比

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    饼状图和柱状图在应用上有一定的重合,例如不同渠道带来的新增用户量,饼状图和柱状图都可以表现,但饼状图看的是单一渠道转化用户的占比,柱状图更容易发现不同渠道转化用户的差距。

    饼状图的应用重点在于发现单体因素在整体因素中的占比,例如活跃用户在整体用户中的占比,但如果用多个单体因素做饼状图,可能导致数据特征不明显。

    4.散点图:用于2维数据的比较

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    散点图可以用于3维数据的表现,同时可以进行2维数据的比较。例如将不同活动带来的新增用户和留存用户进行比较时,横轴为留存用户,纵轴为新增用户,而点则表示不同的活动主题。

    从而可以看出不同活动主题的用户转化和留存情况,一般我们将数据大的维度作为纵轴,更有利于屏幕的展示。

    5.气泡图:用户3维数据的比较

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    气泡图是对散点图的升级,通过散点图中点的大小来表现第三维数据,例如将上文案例中,横轴为留存用户,纵轴为新增用户,点为活动主题,而点的大小为活跃用户数量,活跃用户越高的活动点越大,可以看出不同活动在新增、留存和活跃3个维度的数据差异。

    6.雷达图:思维以上数据的对比

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    雷达图可以应用于多维度数据对比,比如在分析不同用户的行为特征时,我们可以从启动次数、使用时长、购物次数、浏览商品数量、下单金额等多个维度进行分析,那么反映到图表上就可以看出不同用户群组特征在不同维度的差异。

    雷达图一方面可以发现不同群组用户的特征对比,另一方面可以总结不同用户的特征,例如还是以上几个维度,我们可以以1个指标为关键指标,如下单金额指标,观察出下单金额高的用户在浏览商品数量、使用时长等方面的表现,进而找到提升下单金额的方法,如提高用户的商品浏览数量。

    总结:数据分析的图表多种多样,不同图表之间也可以进行组合分析,如将柱状图和折线图组合,折线图反应的是整体变化趋势,柱状图反应的是关键节点的数据差异,可以从一张图标上观察到两个维度的数据对比。

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空空如也

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