R语言绘图基础 | 直方图和散点图怎么画？

2020-10-21

作者：丁点helper 来源： 丁点帮你 前面2篇R语言相关的文章以泰坦尼克号的数据为例，介绍了描述性统计中用到的计算操作，以及柱形图的绘制操作。今天我们继续聊聊如何在R中绘制直方图和散点图。 绘制直方 ...

Python数据可视化：Matplotlib 直方图、箱线图、条形图、热图、折线图、散点图。。。

2017-10-26

 Python数据可视化：Matplotlib 直方图、箱线图、条形图、热图、折线图、散点图。。。 使用Python进行数据分析，数据的可视化是数据分析结果最好的展示方式，这里从Analytic Vidhya中找到的相关数据，进 ...

R语言数据可视化之数据分布图(直方图、密度曲线、箱线图、等高线、2D密度图)

2016-05-05

R语言数据可视化之数据分布图(直方图、密度曲线、箱线图、等高线、2D密度图) 数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为：望闻问切。而数据分析师分析数据的过程也有点相似，我们需要望：看看数据长什么样;闻： ...

数字图像处理中的灰度直方图是是什么？

2020-07-20

直方图你一定知道，那么灰度直方图呢?你了解吗?灰度直方图，顾名思义，就是先统计出来一幅图像中每一个像素出现的次数，之后再把每一个像素出现的次数除以总的像素个数，得到的结果就是这个像素的出现频率，最后再 ...

如何使用seaborn绘制好看的直方图和密度图？

2020-07-15

seaborn是一款常用的python可视化库，基于matplotlib，相比matplotlib，seaborn绘制的多数图表都具有统计学意义，如分布、关系、统计、回归等，今天小编跟大家分享的是如何使用seaborn绘制直方图和密度图。 Sea ...

手把手教你用直方图、饼图和条形图做数据分析（Python代码）

2020-06-24

导读：对数据进行质量分析以后，接下来可通过绘制图表、计算某些特征量等手段进行数据的特征分析。 作者：张良均 谭立云 刘名军 江建明 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） 内容摘编自《Python数据 ...

python可视化：matplotlib绘制直方图进阶篇

2020-06-03

在上篇文章中介绍了matplotlib绘制直方图的前五个参数，实际上直方图一共有十几个参数，剩下的参数利用这篇文章解释清楚，让大家能够将如何绘制直方图理解的透透的。 bottom参数 这个参数的含义也很直观，底 ...

你了解matplotlib吗？直方图基础篇！

2020-06-03

首先按照惯例先来认识下直方图是谁，以下是从维基百科搬运过来的直方图的定义： 在统计学中，直方图（英语：Histogram）是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，它的两个坐标分别是统计样本和该 ...

Excel-直方图（频率分布）分析

2017-10-25

Excel-直方图（频率分布）分析 直方图又称频率分布图，是一种显示数据分布情况的柱形图，即不同数据出现的频率。通过这些高度不同的柱形，可以直观、快速地观察数据的分散程度和中心趋势，从而分析流程满足客户 ...

如何在Excel里实现一张图显示多系列直方图

2016-08-13

如何在Excel里实现一张图显示多系列直方图 我们在分析的时候，经常需要设计模拟器，特别是在结合分析和离散选择模型中，通过模拟分析市场份额进行测算！当然，有时候我们特别希望根据不同的选择显示不同的数据 ...

用Excel做数据分析—直方图

2015-12-16

用Excel做数据分析—直方图 使用Excel自带的数据分析功能可以完成很多专业软件才有的数据统计、分析，这其中包括：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性 ...

用Excel做数据分析——直方图_数据分析师

2015-05-06

用Excel做数据分析——直方图_数据分析师 使用Excel自带的数据分析功能可以完成很多专业软件才有的数据统计、分析，这其中包括：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断 ...

从“杂乱”到“有序”：CDA数据分析师视角下的数据的描述性统计

2026-04-20

很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法，却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上，80%的商业分析问题，用描述性统计就能解决。 引言：为什么描述性统计是数据分析的“基本功”？ 小张是一名 ...

【CDA干货】数据分析与数据挖掘：必备工具与核心技能全解析

2026-04-17

在数字化时代，数据已成为企业决策的核心驱动力，数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段，广泛应用于互联网、金融、医疗、零售等各个领域。数据分析聚焦“解读数据、发现规律”，回答“是什么、为什么”；数 ...

【CDA干货】基于3σ原则的数据异常值处理：原理、实操与应用

2026-04-08

在数据分析全流程中，数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提，而异常值作为数据集中的“异类”，往往会干扰统计检验、模型训练的结果，导致结论失真。无论是学术研究中的实验数据、企业运营中的业务数据，还是日常 ...

【CDA干货】Python数据处理与图形可视化：核心模块实操指南

2026-04-07

在数据分析全流程中，数据处理是基础，图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格式，后者则将抽象的数据规律转化为直观、易懂的图形，两者相辅相成，共同支撑数据分析 ...

CDA数据分析师：方差分析与F检验，多组数据差异验证的核心实战方法

2026-03-24

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中，多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验证不同营销渠道的用户转化率是否存在显著差异、对比多类门店的日均销售额表现、分析不 ...

CDA数据分析师：精通统计制图，让数据规律直观可感、决策有据可依

2026-03-20

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的全流程工作闭环中，统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带，更是CDA一级、二级认证的核心考核模块。不同于单纯追求视觉效果的普通可视化，统计制图是以统 ...

【CDA干货】线性回归拟合性判断实战指南：从指标解读到实操落地

2026-03-10

线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法，广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景（如前文销售额预测中的多元线性回归）。但并非构建完线性回归模型就万事大吉——若模型拟合性不佳，即使变量选择 ...

【CDA干货】方法验证核心统计：重复性用卡方分析，准确度用t检验（实操全指南）

2026-03-04

在实验检测、质量控制、科研验证等场景中，“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法、改进的实验流程，还是沿用的标准方法，都需要通过验证确认其可行性。而方法验证的核 ...