怎么做数据分析图?

发布网友 发布时间：2022-03-24 00:02

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懂视网 时间：2022-03-24 04:24

数据对比分析表的做法如下：

　　

　　1、首先，打开Excel，打开左上角文件的标签栏。

　　

　　2、进入到底部的“选项”。

　　

　　3、接下来找到“加载项”，然后在加载项中找到“分析工具库”。

　　

　　4、然后点击底部的“转到”。

　　

　　5、在这个界面勾选“分析工具库”然后确定。

　　

　　6、接着就可以在顶部工具栏的“数据”一栏下找到“数据分析”选项了。

　　

　　7、单击打开，这里有很多简单的数据分析功能，单击需要使用的功能确定，然后按照要求使用即可。

　　

　　

热心网友 时间：2022-03-24 01:32

以常用的大数据分析图工具Excel为例，首先要新建一个空白表格。然后要在新建好的空白表格中键入相应的数据，再通过鼠标右键设定单元格格式，把需要分析的数据填好在报表中。然后应用shift+鼠标左键选定你想要分析的区域，根据分析需求选择相应的函数和图表类型，即可做出想要的大数据分析图。

能绘制数据分析图的专用工具多了，比如用PPT，Echarts，FineReport，全是能够完成的。其实与其花许多时间在找专用工具，做图表，调颜色上，不如多思索该如何分析，如何将自己表达的内容说清楚。所以最好用方便的数据分析图工具——FineReport。只需拖拽即可生成你想要的图表，大大节省了时间。

比如，目前主流的软件——finereport，它小到填报、查询、部署、集成，大到可视化大屏、dashboard驾驶舱，应有尽有，功能很强大。最重要的是，因为这个工具，整个公司的数据架构都可以变得规范，下一步就是构建企业的大数据平台了。而且它是java编写的，支持二次开发，类Excel的设计器，无论是IT还是业务，上手都很简单：编辑sql优化、数据集复用简直都是小case，大大降低了报表开发的门槛。在企业中被关注最多的数据安全方面，FineReport支持多人同时开发同一套报表，并通过模板加锁功能防止编辑冲突;通过数据分析权限控制，保障数据安全。

热心网友 时间：2022-03-24 02:50

一 选择工具

可选择的数据分析工具有很多,常见的图表类利用excel即可完成,如果想炫酷一点可利用HubSpot、Xplenty等数据可视化工具完成

二 如何使用 

以excel为例,可以生成柱状图、饼状图、折线图、散点图，数据分析图表等,

常见的6种数据分析图表及应用方式：

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*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。