京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
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
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
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
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
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
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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28