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图表数据分析怎么做,举实例给你说清楚

作者:FineBI

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发布时间:2022.9.1

现在工作离不开图表数据分析,但是图表数据分析却容易出错。而且容易出现错误的地方不是在对数据的处理上,而是在对图表的选择上。

要正确的做好图表数据分析就要选择合适的图表再进行分析。下面跟大家说说怎么解决这个难题,做好图表数据分析:

废话不多说,想解决这个难题,就来跟我看下在日常工作中,会常用到的可视化图表,针对这些图表,我都列举了相应的适用场景和例举图表,告诉大家怎么进行图表数据分析,内容很干,记得收藏备用。

1、占比类型

在有关比例的可视化中,我们主要对每一部分的大小占总数的百分比感兴趣,占比可以显示部分和整体的关系,比如:

  • 公司某款产品的销售额占总销售额的超过30%
  • 5月份,A产品的销售量占公司总销售量的首位
  • 2001年客户市场份额少于整个行业的10%

你的主题中只要包括如下词汇如:占比、总数百分比、占百分比多少等字样时,可以肯定你是在制作一个部分和整体的关系图表。

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2、比较与排序类型

人们习惯于对比和排序,我们需要比较类别间的大小、高低,它们是相同的,还是比其它类别多或少

  • 2020年公司内所有部门的绩效排名
  • 这个季度草莓奶茶和蜜桃奶茶的销量高低
  • 2021年一季度中国的 GDP 和美国 GDP 的增速对比

我们可以从排名、大于、小于、高于、低于、相同之类的词汇中找到类别比较的线索。

图表数据分析,finebi,可视化数据分析华东、华北地区销量对比

3、时间趋势类型

时间序列数据无处不在,我们通过时间序列数据来观察这些事物是如何变化的。例如:

  • 近6个月的股价变动
  • 过去5年我司的盈利状况
  • 过去10年的薪资水平均处于一个小幅增长的态势
  • 21世纪的前20年,中国的贫困人口占总人口的比例持续降低
  • 利率在过去的7个季度中上下波动

时间序列对比关系的触发词有:变化、增长、下降、减少、波动等,常见模式如下:

  • 趋势性:数据随时间变化的呈整体上升下降的趋势
  • 季节性:数据在每年的特定季度、月份、周、日的数据波动
  • 周期性:数据存在不固定频率的上升和下降时,表示该序列有周期性,通常与商业活动有关

图表数据分析,finebi,可视化数据分析2006 年到 2012 年的居民消费支出趋势

4、频率分布类型

这种对比关系表示有多少个项目或类别符合一个数字发展的范围,比如:

  • 1500 多个景点的中差评率分布
  • 我司有多少员工的月薪超过 5 万元,有多少员工的月薪处于 3-5 万元之间,有多少员工的月薪在 1-3 万元区间等。
  • 有多少员工的年龄小于 25 岁,25-30 员工人数有多少、超过 30 岁的员工人数有多少等。
  • 我司 10 月份的客户订单金额主要集中在 20 万-30 万元之间;
  • 多数客户订单的交付时长在 4-6 周之间;

这种对比关系的关键词包括:x 到 y 的范围,密度,频率,分布等。

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以上是图表数据分析的实例展示,大家要清楚适合的场合,这样才能正确的进行图表数据分析。当然在选择制作图表的时候,可以选择已经有很多的图表类型选择的工具进行,这样只需要导入数据,选择正确的图表,就能够进行图表数据分析了。

这里尤其推荐bi工具,门槛低,非常容易就能进行图表数据分析。finebi这样的:

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