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excel堆积折线图纵坐标拆分(折线图堆积和不堆积)

来源:www.0djx.com  时间:2023-02-15 09:45   点击:215  编辑:表格网  手机版

1. 折线图堆积和不堆积

1、用一道例题来进行详细的说明。题目如图。第一步,先对数据分组、统计,制作出一张频数分布表。题目要求以100美元为组距。

2、在第一步完成后,制作累积频数分布表。累积频数分为向上累积和向下累积。向上累积频数是指对左边频数分布表中的频数从上至下逐步累积相加,向下累积则是从下至上逐步相加,是用于计算类别以上或类别一下的频数之和。

3、选定累积频数分布表,找到左上角的插入-图表

4、点击图表之后会出现一个方框,很多人可能马上就会选择折线图,但是我要告诉你一定记住选择的是散点图!散点图散点图散点图重要的事情说三遍!还要记得选择的是带折线和点的散点图哦。

5、之后图就自己出现啦!然后修改图表名称。改为XX累积频数分布表,这一步也是必不可少的,在进行图表制作考试的时候这些小细节都要注意。

6、接下来也是一个需要注意的细节,图上要添加数据标签,添加数据标签的方法是:点击图表中任意一个点,然后按鼠标右键,会出现选择栏,点击添加数据标签,于是数据就自动出现了。如此,一张完整的累积频数折线图就做好啦。

2. 折线图和折线堆积图区别

首先,它们的形状不同。其次,折线图用来记录一个事物在不同条件下的数据波动,让人们可以感受到数据的起伏。条形图用于观察几个事物之间的数量,它可以向人们显示高值和低值。

扩展知识:

以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图,叫作折线统计图。折线统计图用折线的起伏表示数据的增减变化情况。不仅可以表示数量的多少,而且可以反映数据的增减变化情况。

折线图可分为动态折线图、依存关系折线图和次数分布折线图。人们常用折线图来描绘统计事项总体指标的动态、研究对象间的依存关系以及总体中各部分的分配情况等。

条形统计图是用一个单位长度表示一定的数量,根据数量的多少画成长短不同的直条,然后把这些直条按一定的顺序排列起来。从条形统计图中很容易看出各种数量的多少。条形统计图一般简称条形图,也叫长条图或直条图。

3. 折线图堆积和不堆积怎么区分

堆积折线图后面序列值是前面序列值的累加和。

百分比堆积折线图是在堆积折线图的基础上显示百分比。

4. 折线图与堆积折线图的区别

1首先,打开Excel 2016,新建一个空白的工作簿

2其次,打开需要折线图显示的数据工作表

3之后,点击菜单栏中的“插入”,选择“折线图”按钮

4在之后,在“二维折线图”中选择“带标记的堆积折线图”选项

5最后,在工作表中就可以插入一个以打开的数据为基础的一个折线图来显示数据的变化趋势

5. 堆积折线图用来说明什么

百分比堆积折线图用于显示每一数值所占百分比随时间或有序类别而变化的趋势,可能显示数据点以表示单个数据值,也可能不显示这些数据点。如果有很多类别或者数值是近似的,则应该使用无数据点百分比堆积折线图。

6. 折线堆积图怎么理解

在已经生成的图表上,单击鼠标右键,“更改图表类型”,然后在“图表类型”最下方的“组合”中,选择不同数据的不同图表类型,并根据需要选择是否勾选“次坐标轴”,确定,即可。

7. 折线图堆积和不堆积的区别

1、条形统计图的特点:从图中能清楚地看出各种数量的多少,便于比较。2、折线统计图的特点:不但能看出各种数量的多少,而且还能够清楚地表示出数量增减变化的情况。3、扇形统计图的特点:表示各部分和总数之间,以及部分与部分之间的关系。4、网状统计图的特点是:母代表的意义,在具体的答题过程中就可以脱离字母,较简便找出答案。5、茎叶统计图:是从统计图上没有原始数据信息的损失,所有数据信息都可以从茎叶图中得到;茎叶图中的数据可以随时记录,随时添加,方便记录与表示。6、直方图:由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 简单来说,就是条形统计图能反映一组数据的大小或多少,折线统计图能描述一组数据的变化趋势,扇形统计图能描述一组数据占总体的百分比。扩展资料统计图分类:1、单变量图,主要是呈现某一变量的分布特征。通过图形元素的位置高低、范围大小等对某一数据分布情况进行呈现,常用于描述、考察变量的分布类型。若变量为定量数据 常用图形:直方图、茎叶图、箱图、P-P或Q-Q图。定量数据的分布描述最常用的是直方图,通过取值范围和长度来展现分布规律,研究比如身高数据的分布情况如何。除直方图外,常用的还有茎叶图、箱图。若变量为定类数据常用图形:柱状图、饼图、环形图;对定类数据的描述如主要展现各类数据的频数时,可使用柱状图;如需要展现各部分占比,最常用的是饼图。2、双变量图,用于考察两变量之间的关联关系,即主要呈现X和Y之间的关系情况。双变量图按照数据类型可分为四种情况:第一种情况,X定类,Y定量,呈现X(定类)对于Y(定量)的关联关系,比如不同学历人群对满意度差异关系,常使用的图形工具一般是条形图、折线图或雷达图等第二种情况,X定量,Y定量,如果X为定量数据,特别是代表年代或时间时,通常使用线图进行呈现,用于直观地表现随着X的变化,Y的变化规律如何。如果X为定量数据,且是连续的定量数据,比如身高、体重这一类数据,通常用于选择用散点图,通过散点的疏密程度和变化趋势来对两个变量间的数量关系进行呈现,比如身高和体重间的关系情况展现。通常在相关分析前也使用散点图了解关系。第三种情况,X定量,Y定类,常规做法是将自/应变量交换后使用条形图进行呈现。第四种情况,X定类,Y定类,可使用的图形工具比较单一,以柱形图为主,可选择堆积柱形图或柱形图等。

8. 堆积折线图和普通折线图

除了柱状图、条形图、折线图、饼图等常用图表之外,还有数据地图、瀑布图和散点图,旭日图,漏斗图等等。一起了解下不同图表的使用场景、优劣势!

1.柱状图

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。

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。

劣势:柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

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.条形图

适用场景:显示各个项目之间的比较情况,和柱状图类似的作用;

优势:每个条都清晰表示数据,直观;

延伸图表:堆积条形图、百分比堆积条形图

3.折线图

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。

优势:容易反应出数据变化的趋势。

4.各种数据地图(一共有6种类型)

适用场景:适用于有空间位置的数据集;

优劣势:特殊状况下使用,涉及行政区域;

(1)行政地图(面积图)

(2)行政地图(气泡图)

(3)地图图表(根据经纬度,可做区域、全国甚至全球地图):点状图

(4)地图图表:热力图

(5)地图图表:散点图

(6)地图图表:地图+柱状/饼图/条形

5.饼图(环图)

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。

优势:明确显示数据的比例情况,尤其合适渠道来源等场景。

劣势:肉眼对面积大小不敏感。

6.雷达图

适用场景:雷达图适用于多维数据(四维以上),且每个维度必须可以排序,数据点一般6个左右,太多的话辨别起来有困难。

优势:主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。

劣势:理解成本较高。

7.漏斗图

适用场景:漏斗图适用于业务流程多的流程分析,显示各流程的转化率。

优势:在网站分析中,通常用于转化率比较,它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率,还可以展示每个步骤的转化率,能够直观地发现和说明问题所在。

劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。

8.词云

适用场景: 显示词频,可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。

优势:很酷炫、很直观的图表。劣势:使用场景单一,一般用来做词频。

9.散点图

适用场景:显示若干数据系列中各数值之间的关系,类似XY轴,判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集,但其中只有两维需要比较。

优势:对于处理值的分布和数据点的分簇,散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点,那么散点图便是最佳图表类型。

劣势:在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。

延伸图表:气泡图(调整尺寸大小就成气泡图了)

10.面积图

适用场景:强调数量随时间而变化的程度,也可用于引起人们对总值趋势的注意。

延伸图表:堆积面积图、百分比堆积面积图还可以显示部分与整体之间(或者几个数据变量之间)的关系。

11.指标卡

适用场景:显示某个数据结果&同环比数据。

优势:适用场景很多,很直观告诉看图者数据的最终结果,一般是昨天、上周等,还可以看不同时间维度的同环比情况。

劣势:只是单一的数据展示,最多有同环比,但是不能对比其他数据。

12.计量图

适用场景:一般用来显示项目的完成进度。

优势:很直观展示项目的进度情况,类似于进度条。

劣势:表达效果很明确,数据场景比较单一。

13.瀑布图

适用场景:采用绝对值与相对值结合的方式,适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系,最终展示一个累计值。

优势:展示两个数据点之间的演变过程,还可以展示数据是如何累计的。

劣势:没有柱状图、条形图的使用场景多。

14.桑基图

适用场景:一种特定类型的流程图,始末端的分支宽度总各相等,一个数据从始至终的流程很清晰,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。

15.旭日图

适用场景:旭日图可以表达清晰的层级和归属关系,以父子层次结构来显示数据构成情况,旭日图能便于细分溯源分析数据,真正了解数据的具体构成。

优势:分层看数据很直观,逐层下钻看数据。

16.双轴图

适用场景:柱状图+折线图的结合,适用情况很多,数据走势、数据同环比对比等情况都能适用。

优势:特别通用,是柱状图+折线图的结合,图表很直观。

劣势:这个好像没什么劣势,个人感觉。

所有的数据图表均来自BDP个人版~~~图表综合效果如下:

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