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数据分析图表怎么做?

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标签: 数据分析 数据分析图表
老师回答

Excel2020版本为例,打开Excel软件 ,点击右上角的文件 ,接着点击新建选项,新建一个空白表格。在建好的空白表格中输入相应的数据,用户可以通过右键设置单元格格式,将需要输出的数据填写在表格中。已经做好数据表格的用户可以直接打开表格。接着使用shift + 鼠标左键进行选中需要制作数据分析图的区域。通过点击数据左上角的第一个单元格,按住shift键不松,接着鼠,标左键点击目标数据的右下角,这样就可以将区域选定了。

接着点击菜单栏的插入菜单,在这个菜单中可以看到图表功能,点击图标功能就能看到柱形图、折线图、饼图、条形图、面积图、散点图、股价图、雷达图、组合图等图表。用户可以根据个人的喜好 ,选择最适合的图表。点击任意一个图表后,在表格中就会出现相应的图表。用户可以通过拖拽 ,将相应的图表移动到适合的位置。还可以将图标进行放大和缩小的操作。

用户可以通过图标右侧的图表去完善图表 ,在图表元素中为图表添加标题、数据标签,点击毛笔图标为图表中的元素添加色彩,也可以点击漏斗图标进行数值的筛选。如果用户想突出数据分析表中的某个数值,可以双击这个数字,进行编辑。用户可以将这个数字的颜色和线条进行填充 ,也可以为这个数据添加效果,使这个数据变的更加突出。如果用户使用的饼状数据分析图 ,还口以在系列功能中调整数据分析图的角度 。或者是将饼状分析图进行分离程度的调整。

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    数据挖掘具有哪些特点?
    刘老师 数据分析师

    1、基于大量数据:并非说小数据量上就不可以进行挖掘,实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是,一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律,另一方面来说,小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。

    2、非平凡性:所谓非平凡,指的是挖掘出来的知识应该是不简单的,绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算,我发现了一个有趣的现象,到本场比赛结束为止,这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合!”那种知识。这点看起来勿庸赘言,但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。

    3、隐含性:数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识,而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具,例如报表和OLAP,完全可以让用户找出这些信息。

    4、新奇性:挖掘出来的知识应该是以前未知的,否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识,才可以帮助企业获得进一步的洞察力。

    5、价值性:挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”,看起来神乎其神,却什么用处也没有。这只是一种误解,不可否认的是在一些数据挖掘项目中,或者因为缺乏明确的业务目标,或者因为数据质量的不足,或者因为人们对改变业务流程的抵制,或者因为挖掘人员的经验不足,都会导致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明,数据挖掘的确可以变成提升效益的利器。

    数据分析常见流程有哪些?
    刘老师 数据分析师

    1、为什么分析?

    首先,你得知道为什么分析?弄清楚此次数据分析的目的。比如,什么类型的客户交货期总是拖延。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合目标反复返工,这个过程会很痛苦。

    2、分析目标是谁?

    要牢记清楚的分析因子,统计维度是金额,还是产品,还是供应商行业竞争趋势,还是供应商规模等等。避免把金额当产品算,把产品当金额算,算出的结果是差别非常大的。

    3、想达到什么效果?

    通过分析各个维度产品类型,公司采购周期,采购条款,找到真正的问题。例如这次分析的薄弱环节供应商,全部集中采购,和保持现状,都不符合利益最大化原则。通过分析,找到真正的问题根源,发现精细化采购管理已经非常必要了。

    4、需要哪些数据?

    采购过程涉及的数据,很多,需要哪些源数据?采购总额?零部件行业竞争度?货款周期?采购频次?库存备货数?客户地域因子?客户规模?等等列一个表。避免不断增加新的因子。

    5、如何采集?

    数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊。

    6、如何整理?

    整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具,数据透视表的熟练使用和技巧,作为支付数据分析必不可少,各种函数和公式也需要略懂一二,避免低效率的数据整理。Spss也是一个非常优秀的数据处理工具,特别在数据量比较大,而且当字段由特殊字符的时候,比较好用。

    7、如何分析?

    整理完毕,如何对数据进行综合分析,相关分析?这个是很考验逻辑思维和推理能力的。同时分析推理过程中,需要对产品了如指掌,对供应商很了解,对采购流程很熟悉。看似一个简单的数据分析,其实是各方面能力的体现。首先是技术层面,对数据来源的抽取-转换-载入原理的理解和认识;其实是全局观,对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解;最后是专业度,对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功,而是在实践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向,放眼全局、立足业务,用数据来驱动增长。

    8、如何展现和输出?

    数据可视化也是一个学问。如何用合适的图表表现?每一种图表的寓意是什么?下面列举下常用的8个图表:

    1)折线图:合适用于随时间而变化的连续数据,例如随时间收入变化,及增长率变化。

    2)柱型图:主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。

    3)堆积柱形图:堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小,还可以显示总量的大小。

    4)线-柱图:这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较,还可以显示出趋势情况。

    5)条形图:类似于横向的柱状图,和柱状图的展示效果相同,主要用于各项类的比较。

    6)饼图:主要显示各项占比情况。饼图一般慎用,除非占比区别非常明显。因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。而且饼图的项,一般不要超过6项。6项后建议用柱形图更为直观。

    7)复合饼图:一般是对某项比例的下一步分析。

    8)母子饼图:可直观地分析项目的组成结构与比重

    图表不必太花哨,一个表说一个问题就好。用友好的可视化图表,节省阅读者的时间,也是对阅读者的尊重。

    有一些数据,辛辛苦苦做了整理和分析,最后发现对结论输出是没有关系的,虽然做了很多工作,但不能为了体现工作量而堆砌数据。

    在展现的过程中,请注明数据的来源,时间,指标的说明,公式的算法,不仅体现数据分析的专业度,更是对报告阅读者的尊重。

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