Excel中如何制作柱形数据分析图?
首先选定数据范围,按你的操作:插入--图表--柱形图--下一步
然后选择系列产生在行还是列,如果选行,则是将你所选数据范围中行里的数据进行比较,产生一个饼,同样,如果选列,则是将一列数据产生饼.在EXCEL中,如果做柱形图,一般只选一行或一列,如果多选,一般默认***行或***列.
第三步,选完系列产生在行或列后,不要急着点下一步,可以在选项卡的右边的"系列"选项中设置,其中:名称默认为"系列1",你可以改个显见的名称,数据范围已经存在,即一开始选择的***行或一列,对初学者来说,不要在这设置.下方的"分类标志"一般指分类的标准,比如,系列产生在列中的五个数字是比较2001至2005年各年产值,则分类标志就是2001至2005,做柱形图的数值就是每年的产值,
以后各步自己理解得选择吧,即使点了"完成"还可以修改
修改方法:在图中右击,在快捷菜单中选择"图表选项""图表类型"等,而且在做好的图中右击的位置不同,快捷菜单也不同,一般针对右击的位置而出.比如:右击数值,则可以弹出"数据标志格式",可设置图中数值的"小数位,字体等,具体在操作中理解吧
excel如何做饼形图的数据分析
解决excel如何做饼形图的数据分析的步骤如下：
1.选择插入，饼图，选择二维饼图***个。
2.在表格区域右击，选择数据。
3.在弹出的窗口区域框选预先准备好的分析内容。
4.右击饼状图，选择添加数据标签。
5.这样就解决了excel如何做饼形图的数据分析的问题了。
常见的数据分析图表类型以及各自的使用场景！
常见的数据分析图表类型以及各自的使用场景。下面一起看一下吧。
材料/工具
数据图表
方法
柱状图。
适用场景：适用场合是二维数据集，用于比较一段时间内的数据变化。
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。
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行政地图。
使用场景：适用于有空间位置的数据分析。
类型：气泡图、面积图2种类型。，
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GIS地图。
使用场景：根据经纬度，可做区域、全国甚至全球地图。
类型：热力地图、轨迹地图、统计地图、气泡地图、点状地图等几种
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旭日图。
适用场景：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，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。
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漏斗图。
适用场景：适用于业务流程多的流程分析，显示各流程的转化率。
优势:网站分析中，通常用于分析转化率，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。
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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。
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折线图。
适用场景: 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。
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延伸图表。
适用场景：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。
类型：堆积条形图、百分比堆积条形图。
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词云（标签云）。
适用场景：可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。
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计量图。
适用场景：一般用来显示项目的完成进度，直观展示项目的进度情况。
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桑基图。
适用场景：是一种特定类型的流程图，适用于用户流量等数据的可视化分析。如下图，表示网站不同时间阶段不同用户的活跃程度变化流程以及最终的累计情况，图中流线的粗细象征着用户数的多少，十分直观。
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矩形树图。
适用场景：在矩形树图中，各个小矩形的面积表示每个子节点的大小，矩形面积越大，表示子节点在父节点中的占比越大，整个矩形的面积之和表示整个父节点。通过钻取情况，可以清晰地知道数据的全局层级结构和每个层级的详情。
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瀑布图。
适用场景：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。
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条形图。
适用场景：显示各个项目之间的比较情况。
优势：每个条都清晰表示数据，直观。
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雷达图。
适用场景：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。
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散点图。
适用场景：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***图表类型。
劣势：在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。
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对比条形图。
适用场景：在对多列数据进行对比时，而且数据标签比较长的话，一般会采用条形图做对比。
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指标卡。
适用场景：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。
如何学习数据分析？
如何学好数据分析？
这个一个比较大的命题，很难一两句话弄说的清楚，所以这个的问题很在QQ群里不太能得到一个满意的答案。
在这里，我就以一个这数据方面的从业者的身份来说一说我的学习方法，当然有一点要说的是每个人的思想、方法、工作经历、知识侧重点都是不一样的，所以对于如何学习这个问题可谓是仁者见仁智者见智。我这里只说一说我个人的方法，不一定是对的也不一定适用于每一个人。
数据分析这个岗位可以说很宽泛很杂，从数据录入员到行业分析师专家都可以认为是数据分析，甚至一些搞数据挖掘、人工智能的都可以包括到数据分析的范畴里，但是这些工作所做的事情却相差甚远，当然待遇也天壤之别。所以大家在应聘时不要只看岗位名称，重要的是看看清岗位职责和要求。言归正传，咱们谈谈如何学习数据分析。
一、知识技能
1、学科知识：从数据分析涉及到的专业知识点上看，他包含的比较多，包含但不仅限于以下学科：
（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析……等
（2）数学：线性代数、微积分等
（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助
（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了
（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。
这些专业知识不是一时半会能够全面掌握的，学习的唯一捷径就是看书、看视频讲解，看权威的书籍、看全面的知识。学习基础知识没有一蹴即就的方法，因为基础，所以学起来会比较枯燥、比较漫长。如何你想在数据分析方面有长远的发展，希望你能在基础知识上长期坚持的学习下去。
2、软件操作：从事数据分析方面的工作必备的工具是什么，我大致罗列以下几类：
（1）分析报告类：Microsoft Office软件（excel、word、powerpoint、visio……）、水晶易表等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。
（2）专业数据分析软件：OFFICE并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、R、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析。
（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindMapper等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。
在此需要说明的一点是：软件只是帮助我们完成任务的工具。并不是我们只要学好的软件操作就能很好地完成任务，因为与操作相比，如何解释最后的结果要重要的多。即使软件操作的再熟，如果看不懂结果，那跟不会才做没有两样。而看看懂结果就需要扎实的专业知识才行。
对于以上两点，究竟按照什么路线来学习，先后顺序如何安排，我在网上看到过一个图，个人认为很不错：
3、行业知识与工作经验：这部分知识怎么说呢，要是说在书本上一点学不来那也是骗人的，但是能真正拿为己用的，多是自己在实际的工作过程中经历的学到的。做数据分析一定得和自己所从事的行业紧密相关，不结合业务的数据分析无异于纸上谈兵。而需要要用到数据分析的行业又多的数不清，一句话，只要有数据的地方就需要有数据分析，比如互联网、电商、金融、电信、制造业、零售业等等都是数据分析需求大户，你不可能每个行业都很懂，但是你可以在一个行业很懂，这个懂则需要在工作过程中慢慢积累。
二、谈谈三者的关系
打个形象的比喻，成为一个数据分析精英好比成为一个武林高手（不少朋友应该都看过武侠电影），武林高手通常具备三个要素：浑厚的内功、致命招式/稀世武器、江湖经验。
基础知识和行业内的经验就好比这浑厚的内功，及时你不会作出什么东西来也能保证别人忽悠不倒你，因为你已经是内行了；
各种软件操作就好比致命的招式和稀世武器，一旦出手就可以招招致命、事半功倍；
行走江湖最怕的就是缺少江湖经验，有时候被杀了都不知道是谁杀的，所以工作经验就好比这江湖经验，经验丰富遇到问题才更容易应对。
所以三者相辅相成，任何一个存在短板都会影响整体的发挥，影响个人的数据分析能力水平。
三、谈谈如何学习
1、看书
这我看来要全面系统的掌握知识，***的办法就是看书，看书只有看对书，没有看错书，选择了一本能大幅提高自己能力、思想的书就是看对书。再此，我就不做书籍推荐了，每一块都有不少经典的好书，但是我可以告诉你一个找书的好方法，那就是在网上书店搜索相应的关键词，比如你想找统计学方面的书，那你就搜“统计学”，想看EXCEL方面的书就搜“EXCEL”，你会搜到很多相关的书籍，你可以查看书籍的目录介绍和相关的评价看是否适合你。
2、逛专业的网站
另外一个就是经常逛一些在数据分析方面的论坛、博客。所谓逛，跟逛街一样，我不需要东西同样可以去逛街。所以即使你不想去找某个问题的解决方法同样也许要去逛，因为那里有很多也数据分析方面的知识、见解，很多内容都可能会让你受益匪浅，同时还可以关注到高手大牛以及行业的一些动态。
3、学会向搜索引擎要答案
一个懂得学习人必须是懂得提问的人，那回答你问题的人在哪里，不在现实中就在网络上。当你遇到难以解决的问题时，建议首先找一找手头上的书本能不能帮你解答。如果不能，那请你在google、百度上去搜吧，很多问题十有八九在网上可以找到答案（当然那些答案并不一定是******的），如果搜索不到答案，好吧，我承认你的疑问有点小偏了，那就去相关的QQ群或身边的同事朋友那去问吧。
此外，在软件操作方面学会想操作手册要答案
很多关于软件工具的书籍都只是将最主要的操作方法写出来，对于个人而言对一款软件的使用也只是小部分功能，而软件操作手册不一样，它就是软件的使用说明书，每个细致的功能点都会写进去，可以说是最全面的软件字典，在操作手册中几乎可以找到所有的操作方法。
为什么这样安排顺序？ 在我看来书本上的答案要比网上的要靠谱，这个靠谱不是说网上没有好的答案，只是说在没有甄别能力的前提下，你看不出哪个答案是***的。而书本不一样，写书人的知识水品通常要比写出来的书的知识水品要高，书上给出的解答虽说不一定是***的，但一定不会差到哪去。
为什么要把搜索引擎放在第二位？
因为搜索引擎可以找到几乎全网的内容，一句话概括就是搜到的东西全。学会使用搜索找问题答案是一种能力，是一种方法。
如果以上方法都找不到的话，就只能向朋友网友求助了。
为什么说QQ群不是解决问题（一些非常灵活的问题除外）好办法？
一是，群里确实有高手，但是高手通常都很忙，如果一两句话能解答你的话，他们很乐意帮你解答，如果不是一两句话能说清的，他们通常会沉默；二是，群里虽然有高手，但是菜鸟也不少，与其得到一个错的结果，不如不问。
你可能要问那QQ群有什么用，我的回答是：解决灵活性问题，交流学习心得，了解他人的动态。
向身边朋友同事请教是本着求人不如求己原则下来说的，如果朋友热情并且自己知道答案的话，肯定会告诉你，及时不知道有时也会帮你找一找解决办法，还有一点是向朋友请教往往还能起到沟通感情的作用。但是有一点，大家工作都很忙，能不去麻烦别人***还是不去麻烦。
总之，学习是个循序渐进的过程，贵在坚持，不能操之过急；因为数据分析这块涉及的内容很广，所以学习的原则要定好大的方向，然后不断扩展加深知识，“哪里不会补哪里”。
写了这么多也没给大家一点知识性的内容，但都是我个人的一点看法和经验之谈，不妥的地方请同行朋友们多多指正。
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数据分析走势图怎么做?
数据分析走势图怎么做，下面就给我大家介绍一下解决方法，望大家采纳。
1、首先准备好一组数据，这组数据要分好类，而且有明确的标题。
2、选择需要制作曲线图的数据，然后点击左上角的插入，选择插入图表。
3、插入图标以后，弹出这个画面，选择曲线图看数据最明显。
4、表格中的数据为三组数据，选择其中两组数据。
5、也可以选择右边的设置栏进行设置，表格的形式、大小、内容样式等都可以设置 ，就完成了。
数据分析图片的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据分析图片高清、数据分析图片的信息别忘了在本站进行查找喔。