图表分析法显示哪些内容?

1. 图表分析法显示哪些内容?

图表分析法是利用统计图表形式显示社会现象的情况，并从各方面比较、分析和研究社会经济现象的量的变化及其规律性的一种分析方法。这种方法可以将错综复杂的社会经济现象的清晰扼要的形式显示出来，可以使统计分析工作通俗化。


通过统计图表显示的内容很多，主要有如下几方面：对比统计指标在不同地区、时间条件下的数量表现。分析总体的内部结构。反映现象的发展趋势。揭示现象间的依存关系。 显示总体单位的分配状况。检查计划的执行情况。显示现象在地区上的分布状况。通常使用的有：比较图、表，经济指标动态曲线图，计划完成进度指示图，经济指标的函数关系图 (相关图) 等。

2. 什么是图表分析

图表分析就是技术形态分析，根据k线或macd等做未来走势的预测。基本面分析就是对上市公司的财务数据，国家政策面，世界宏观经济等分析，推测市场的运行方向。
图表分析法是利用统计图表形式显示社会现象的情况，并从各方面比较、分析和研究社会经济现象的量的变化及其规律性的一种分析方法。这种方法可以将错综复杂的社会经 济现象的清晰扼要的形式显示出来，可以使统计分析工作通俗化。通过统计图表显示的内容很多，主要有如下几方面： (1) 对比统计指标在不同地区、时间条件下的数量表现。(2) 分析总体的内部结构。(3)反映现象的发展趋势。(4) 揭示现象间的依存关系。 (5) 显示总体单位的分配状况。(6)检查计划的执行情况。(7)显示现象在地区上的分布状况。通常使用的有：比较图、表，经济指标动态曲线图，计划完成进度指示图，经济指标的函数关系图 

3. 图表分析理论（图表分析怎么做）

您好,现在我来为大家解答以上的问题。图表分析理论，图表分析怎么做相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧！1、数据的收集、录...    
  您好,现在我来为大家解答以上的问题。图表分析理论，图表分析怎么做相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧！
  1、数据的收集、录入、表格的设置，例如：2、选择要进行分析的图据范围。
  2、如图：EXCEL--插入--图形3、设置次导航，点击【转化率】---点【右键】弹出菜单----点击【设置数据系列格式】如图：4、将转化率，改成曲线图。
  3、点击数据图---右键---选择【更改系列图标类型】，如下图确定提交。
  4、OK了。

4. 使用图表分析的好处

亲，有以下好处。1.能够让我们更加的直观看到我们所需要的数据库被建立。
2.能够比文字更简洁的描述出我们所想要表达的内容。
3.我们可以通过图表很好的将一些事物中隐藏的联系,进行关联,使得我们能够发现众多数据中的小秘密,让他们不仅仅只是一堆杂乱无章的数字而已。
4.图表的使用还能够让我们的文章内容更的严谨,使得我们的数据可信度更高。【摘要】
使用图表分析的好处【提问】
亲，有以下好处。1.能够让我们更加的直观看到我们所需要的数据库被建立。
2.能够比文字更简洁的描述出我们所想要表达的内容。
3.我们可以通过图表很好的将一些事物中隐藏的联系,进行关联,使得我们能够发现众多数据中的小秘密,让他们不仅仅只是一堆杂乱无章的数字而已。
4.图表的使用还能够让我们的文章内容更的严谨,使得我们的数据可信度更高。【回答】
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5. 图表做好如何分析

图表做好分析的方法如下：
数据制作的图表上对于数据的表达是比较直观的，所以进行图表分析，首先要对这些较为直观的方向做一个基础解读，一般图表数据分析制作后可以明显地表示出数据的变化趋势，比如在这一段时间内数据是上升还是下降，这些都是属于基础解读的部分。
深层解读就是对浅层分析出来的内容做一个具体的分析，分析是什么原因造成的在图表数据分析制作中的数据变化，以及该数据对于后续发展定位的具体影响是什么样的，深层解读出来的内容，对于公司后续发展和定位都是有着较大引导作用的，所以对这一部分的内容是一定要重视的。

图表分析的优点
1、提升人对数据理解能力
统计图表进行数据分析，将数据变成图片，人们透过视觉化的符号，也就是统计图表展现出来的图形对比，能更快读取原始数据，提升人对数据的理解能力。
2、文字少，分析结果简洁明了
用统计图进行数据分析，统计图的文字成分低，不会像写作一样做文字描述及文本铺陈，图表中的文字往往只用来诠释或标注数据，出处，或是更重要的标题等，因而数据分析结果在呈现上更加简洁明了。
3、标题明确
统计图表会配有简洁的标题，使人一目了然就知道图表显示的是何种数据，节约阅览人的时间。

6. 分析图表达技巧？

都说国外的设计师是艺术家，国内的设计师只能自嘲“画图狗”。如何做出艺术品般的建筑设计方案，如何巧妙地演示方案，让听者更容易接受你的设计方法、设计理念，不妨看下文的10种实用且易学的分析图表达方法。
1. 巧用纹理、色彩填充，突出重点
由内至外，同一色系的色彩逐步减淡，同样走向的方格密度逐渐增大，层次分明而不杂乱，一眼就可以看到整个地块的位置和周边建筑情况。
2. 重要节点彩色突出，线条粗细区分主次
交通分析图中，重要的换乘节点以橘色突出。以黑色粗线表示城市主干道，以深灰色细线表示支路，主次分明，纷繁而有序。
3. 圆圈标记重点，聚焦注意力
当展示范围比较大，又需要展示细节时，除了简化背景，也可以试试以多个不同半径的圆圈达到逐步聚焦的效果。
甚至在分析周边环境时，干脆只展示圆圈范围内的内容。
4. 圆圈数量+大小表示概率密度，清晰直观
下图为旧金山各个街道的受伤概率图，比单纯的数字表达更清晰直观，能够快速判断出哪里不适合建造车站、商场这类流量大的建筑。
5. 多图叠加，不同尺度地形同步了解
以建筑物为中心，逐步缩小比例尺，是不是有点儿像我们看地图时，滚动鼠标一步步放大的效果。多图叠加的形式，能在同一时间从不同尺度了解建筑物周边的地形。
6. 丰富的icon+多彩文字标示，通俗易懂
这个方法常用在功能空间说明中，icon有助于理解，鲜艳的色彩条便于区分，能够快速了解到各功能空间的排布。
7. 按元素分层，清晰直观
下图从上到下为每一种元素单独设一层，如屋顶、建筑主体、树木等，场地的现状和城市布局的逻辑性看起来会更加的直观清晰。
8.平立剖集中展示，视角更立体
以镜面的方式将平、立、剖面的内容展示到一张图上，更直观立体，我相信不是设计师，也能看懂。
9. 多元素联合示意，清晰易懂
利用绿植、人物、家具，摆件、多形态箭头等元素，演示各个区域的功能，以及室内外环境的相互作用，生动形象，清晰易懂。
10. 实物模型做底图，真实直观
无论是建筑物之间的距离还是光线走向，实物模型给人的感觉都比电子模型更加真实。你看下面的流线分析图是不是更生动直观？
在实物模型剖面图上标注节点做法，这样看上去就一点儿也不觉得枯燥了。
方案分析图的表达方法还有很多种，“走心”是关键，如何表达出自己的设计理念是根本。

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7. 数据分析图表怎样做？

1.柱状图
1）适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。
2）优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。
3）劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。


4）延伸图表：堆积柱状图、百分比堆积柱状图，不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。


2.折线图
1）适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。
2）优势：容易反应出数据变化的趋势。


3.饼图（环图）
1）适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。


2）优势：明确显示数据的比例情况，尤其合适渠道来源等场景。
3）劣势：肉眼对面积大小不敏感。
数据图表均由BDP个人版制作而成！

8. 怎样用图表分析数据

怎样用图表分析数据
本文会给大家讲解：从入门到精通：如何用图表做好数据分析？
随着精益化运营的概念不断深入人心，数据分析已经成为了互联网人的必修课。相比于高深的概率统计、算法模型，简单、直观的图表工具得到了更为广泛的应用。
那么图表都有哪些类型？不同类型的图表又该怎么用？在这篇文章中我们结合互联网产品和运营的业务需求，由浅入深地给大家解答这些问题。
Part 1 | 初阶：维度和指标初阶的图表简单易懂，能满足简单的数据分析需求，具体包括趋势、频数、比重、表格等类型。图表数据分析的前提就是将自己需要呈现的指标，以一定的维度拆分，在坐标系中以可视化的方式呈现出来。1. 趋势图趋势分析是最基础的图表分析，包括线图、柱状图、堆积图等多种形式。线图可以观察一个或者多个数据指标连续变化的趋势，也可以根据需要与之前的周期进行同比分析。柱状图可以观察某一事件的变化趋势；如果将整体拆分可以做成堆积图，同时观察到部分所占比重及变化趋势。图 1 - GrowingIO 周期对比线图：图 2 - GrowingIO （堆积）柱状图：产品经理和运营人员通过趋势图分析流量的实时走向，如每日 pv、uv、DAU 等基本数量指标以及停留时长、平均访问页面数等质量指标，可以及时把握产品的变化趋势。一旦趋势周期对比发生异常（异常高和异常低），我们需要及时介入排查原因、解决问题。2. 频数图根据业务需求对指标按照一定维度拆分，对比不同组别的频数，便于分清轻重缓急。图 3 - GrowingIO 条形图：条形图清晰展示了用户在不同类别上的频数，并且按照数量从大到小排序。上图展示的是某产品用户使用浏览器的频数分布，在资源有限的情况下产品可以先适配 Chrome 和 IE 浏览器以提升绝大部分用户体验。图 4 - GrowingIO 双向条形图：上面的双向条形图展示了某 B 端产品的客户平均停留时长极端情况（非常高和非常低），企业 1-5 非常活跃，可以让运营人员促进客户增购、续约，而企业 6-10 活跃度非常低，即将流失，需要运营人员立刻介入干预。3. 比重图比重分析主要是用来了解不同部分占总体的比例。横向比较，扇形图、环形图可以满足这类需求；纵向比较，百分比堆积图可以显示不同部分所占比例的趋势变化。图 5 - GrowingIO 访问用户来源环形图：图 6 - GrowingIO 百分比堆积图：环形图（图 5）显示了某节点访问用户来源渠道比例，百分比堆积图（图 6）则动态显示了不同渠道比例的变化趋势，市场或者运营人员可以据此动态优化我们的资源投放。4. 表格表格信息密集，可以同时分析多维度、多指标数据，适合对数据敏感的人群使用。虽然表格能看到具体的数值，但是不能直观看到趋势、比重。图 7 - GrowingIO 表格提供三十多个维度供指标拆解：通过表格（图7）不难发现，移动端访问用户占了非常大的比例，但是跳出率非常高。这样的表格数据启示我们有必要优化移动端产品，提升整体访问深度。5. 其他图表下面介绍的是气泡图，气泡图用来展示一个事件与多个维度之间的关系，如分析B端产品客户成单周期与客户活跃度、登录账号数量之间的关系。图 8 - GrowingIO 「客户温度 - 健康度」气泡图：除了上述常见的图表，还有散点图、箱线图、股价图、雷达图等图表，在此不一一赘述。Part 2 | 进阶：用户行为洞察正如前面所言，初阶图表能满足简单的业务需求。但要想深入洞察用户行为，还需要紧密结合业务实践，用更加专业的图表辅助数据分析。在这里，我和大家分享三个实用的工具：漏斗图、留存图和热（力）图。1. 漏斗图漏斗图主要用于转化过程，例如注册流程、商品购买流程，分析用户在不同阶段的转化或者流失情况。图 9 - GrowingIO 漏斗图：产品运营应该关注重点转化路径的转化率，对于转化率非常低的环节、或者转化率突然下降的情况，都需要及时排查原因。2. 留存图留存是指用户首次访问你的网站，多少天后又重新回访的情况。利用留存曲线可以对留存进行深入分析。图 10 - GrowingIO 留存曲线:某问答社区通过留存曲线（图 10）发现，通过搜索引擎来源的新用户（红色）留存度和活跃度远远高于一般新用户（绿色），这启示社区运营者：搜索引擎可能成为社区的下一个增长点。3. 热（力）图热图，又称热力图，显示的是用户在你产品页面上的点击、停留偏好。借助热图产品经理可以优化产品页面布局，运营可以优化内容，确实是一个好工具。图 11 - GrowingIO 热图：Part 3 | 高阶：用数据驱动增长随着数据可视化技术的不断发展，图表的类型越来越丰富，我们不可能在一篇文章中将其穷尽。但是图表数据分析的本质不会变，其最终目还是要辅助人们的决策。1. 搭建属于自己的数据看板人们的工作在不断细分，需要分析和决策的内容也不太一样。同样都是市场部门的同事，负责内容营销的与负责 SEM 的需要关注的数据差异很大，而这就需要搭建属于自己的数据看板。图 12 - GrowingIO 数据看板：例如 SEM 主管根据工作需要搭建数据看板，将广告投放（表格）、访客来源（百分比堆积图）、访问用户量（线图）、登录用户量（柱状图）和注册转化率（漏斗）等重要数据集中在一个看板中。数据看板能帮助我们以合适的方式展示数据，集中精力做好业务决策。2. 在实践中践行 MVP用图表做好数据分析并非易事，它绝非一朝一日之功，但也并不是无规律可循。首先是对业务的理解，能洞察数字背后的商业意义。其次是灵活选择维度拆分指标，在图表坐标系中以合适的形式进行可视化展示。最后一定要从图表数据分析中发现问题，并指导业务决策。在这样不断反复的过程中，不断优化我们的图表数据分析过程，用数据来驱动业务增长。本文作者：GrowingIO 增长团队，集工程、产品、市场、分析多重角色于一身，负责拉新和用户活跃，用数据驱动业务增长。