Excel数据分析—柱状图

本文介绍了柱状图的概念、适用场景、优缺点及常见变体,如堆积柱状图和百分比堆积柱状图。通过两个实战项目——2018年东区省份产品销量和东部六省鸡肉销量,展示了柱状图在数据分析中的应用,帮助制定销售策略。附带数据链接供读者实践。

柱图,又称柱状图。是一种以长方形的长度来表达数值的统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况。

■ 场景:适合用于展示二维数据集,其中一个轴表示需要对比的分类维度,另一个轴代表相应的数值,比如:(月份,商品销量),或者展示在一个维度上,多个同质可比的指标的比较,比如:(月份,苹果产量,桃子产量)

■ 优点:

√ 简单直观,很容易根据柱子的长短看出值的大小

√ 易于比较各组数据之间的差别

■ 缺点:不适合较大的数据集展现

■ 类似图表:形图、直方图、堆积图、百分比堆积图、双Y轴等

Eg:柱状图样例:

 实战项目①:2018年东区省份产品销量

利用六个省份的酒水、日用品、食品制作标准柱状图堆积柱状图百分比堆积柱状图进行数据分析,有助于改善下一年的销售策略,提高企业的销量。

 实战项目②:2018年东部六省鸡肉销量(进阶)

利用符合🐥黄色的皮肤颜色与柱状图结合,形象生动地体现出数据差异,能够提高客户的视觉感受。

附两个实战项目数据:

百度云盘链接:https://pan.baidu.com/s/14y3rjoQIHOZqnAOBvaLulg 
提取码:x5hm 

希望对各位对数据分析有兴趣的小伙伴能有所帮助,后面将会陆续更新其他数据分析图表~

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### 关于柱状图的IT应用 #### 编程中实现柱状图的方法 在编程环境中,多种语言提供了丰富的库来支持柱状图的创建。例如,在R语言中可以利用`ggplot2`包轻松绘制出用于表示频数或数量对比的柱状图[^2]。 对于Python开发者而言,除了常见的Matplotlib外,Pyecharts也是一个非常流行的选择,它能够便捷地生成各种类型的交互式柱状图,包括但不限于普通柱状图、簇状柱形图、横向柱状图等多种样式[^4]。 ```python from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts # 创建简单的柱状图实例 bar = ( Bar() .add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]) .add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="销售情况")) ) # 渲染图表到HTML文件或者直接显示 bar.render_notebook() # 如果是在Jupyter Notebook环境下运行此命令可直接查看效果 ``` #### 数据可视化工具中的柱状图功能 现代数据可视化工具通常内置了强大的图形编辑器和支持多样的自定义选项,使得用户即使不具备深厚的技术背景也能快速制作专业的柱状图作品。这些工具有助于更清晰地表达复杂的数据关系,并帮助决策者更好地理解业务状况。 #### 柱状图的具体应用场景与示例 根据不同需求场景可以选择不同类型柱状图: - **基础柱状图**:适用于简单分类项目的数值比较; - **动态柱状图**:适合展示随时间变化的趋势分析; - **堆积柱形图/百分比堆积柱形图**:当需要展现各部分占整体比例时尤为有用; - **三维(3D)柱形图及其变体**:增加了视觉冲击力的同时也带来了更多信息维度[^3]; 通过上述介绍可以看出,无论是静态还是动态,二维平面或是立体空间内的表现形式,柱状图都能够在数据分析领域发挥重要作用。
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