数据分析图标怎样用图表分析数据

如何做excel图表分析

首先要有原始的大量的分析数据 其次要运用常用excel函数和数据透视等方法尽可能把数据处理成有规律的 在运用数据建立图标，一般选用的柱状图、折线图、饼图较多 当然也有技巧好的，可以使用使用甘特图、雷达分布图等需要熟练技巧的图标分析，但是个人认为花哨的图标分析和简单的图标分析结果一致，能够清楚明白的表达就好

如何用图表做好数据分析

可以使用数据分析工具，未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。

采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。

通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。

通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。

数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。

ppt怎么做图表数据分析图

1.打开ppt以后先建立一个幻灯片，点击菜单栏上面的【新建幻灯片】---选择任意一个布局。

2.点击幻灯片中的图表的缩略图，这样就打开了插入图表的对话框。

3.选择一个图表的样式，然后点击确定。

4.打开了excel表格，在这个表格中输入数据，这些数据就是用于建立图表的，一开始给出了一些默认的数据，这些数据都是没用的，修改这些数据，改成需要的图标，如下图中第二幅图。

5.关闭excel，图表就自动创建了，看到这个图表就是刚才输入的那些数据建立的。

如何用excel2003做数据分析图？

用excel2003做数据分析图分为以下几个步骤： 　　1. 首先新建一个“新建 Microsoft Excel 工作表”，打开后点击“工具”-“加载宏” 　　2. 弹出对话框在“分析工具库”打勾后点确定,(假如你的Excel没有这个选项，说明你用的是精简过度版，建议重新下载) 　　3. 我用Excel做了这样一些数据，供参考，本例为考试得分，数据范围确定为0-100 　　4. 选择“工具”-“数据分析”-“直方图”，出现对话框，如图所示设置好 　　5. 我设置的时候直接生成在当前页面，如图 　　6. 直方图可以自由移动，放大缩小 　　7. 这时双击直方图内的任意矩形体，弹出对话框，点“选项”-“分类间距”设置为0，如图所示 　　8. 双击其他地方可以对其进行相关设置，更改字体，颜色都可以，很简单。

如何绘制专业数据分析图表

所谓图文搭配，阅读不累。

图表利用好了效果显著啊！对于没有安装Excel的电脑，我们用别的软件一可以做出漂亮的图表。

比如Swiff CHARTPro这款软件，它操作简单，只需要在图表向导的指引下，按照提示选择好图表模板类型、用于分析报告的图表源数据以及设置好相关参数，就可轻松生成图表了。

然后怎么用？呵呵我觉得截图是最快捷地的方法。

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。