常用的统计图有什么统计图什么统计图和什么统计图。 常用的统计图有（）统计图（）统计图（）统计图三种
\u5e38\u7528\u7684\u7edf\u8ba1\u56fe\u6709\u4ec0\u4e48\u7edf\u8ba1\u56fe\u4ec0\u4e48\u7edf\u8ba1\u56fe\u548c\u4ec0\u4e48\u7edf\u8ba1\u56fe\u3002\u5e38\u7528\u7684\u7edf\u8ba1\u56fe\u6709\u6247\u5f62\u7edf\u8ba1\u56fe\uff0c\u6298\u7ebf\u7edf\u8ba1\u56fe\uff0c\u548c\u6761\u5f62\u7edf\u8ba1\u56fe\uff0c\u5206\u522b\u7684\u753b\u56fe\u6b65\u9aa4\u5982\u4e0b\uff1a
1\u3001\u6247\u5f62\u7edf\u8ba1\u56fe\uff0c\u6247\u5f62\u7edf\u8ba1\u56fe\u4e00\u822c\u7528\u5728\u767e\u5206\u6bd4\u6bd4\u8f83\u660e\u786e\u7684\u6570\u636e\u4e2d\uff0c\u53ef\u4ee5\u6e05\u695a\u7684\u770b\u5230\u5360\u6bd4\u7387\u3002
2\u3001\u6298\u7ebf\u7edf\u8ba1\u56fe\uff0c\u6298\u7ebf\u7edf\u8ba1\u56fe\u4e00\u822c\u7528\u5728\u53d8\u5316\u89c4\u5f8b\u4e0a\uff0c\u53ef\u4ee5\u6e05\u695a\u7684\u770b\u5230\u6570\u636e\u53d8\u5316\u89c4\u5f8b\u3002
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\u5e0c\u671b\u53ef\u4ee5\u5e2e\u5230\u4f60(^_^)
常用的统计图有扇形统计图，折线统计图，和条形统计图，分别的画图步骤如下：
1、扇形统计图，扇形统计图一般用在百分比比较明确的数据中，可以清楚的看到占比率。
2、折线统计图，折线统计图一般用在变化规律上，可以清楚的看到数据变化规律。
3、条形统计图，条形统计图一般用在数值对比中，可以看到每条数据的高低大小。
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。
注：所有的数据图表均来自BDP个人版~~~
基本类型：
（1）条图：又称直条图，表示独立指标在不同阶段的情况，有两维或多维，图例位于右上方。
（2）百分条图和圆图：描述百分比（构成比）的大小，用颜色或各种图形将不同比例表达出来。
（3）线图：用线条的升降表示事物的发展变化趋势，主要用于计量资料，描述两个变量间关系。
（4）半对数线图：纵轴用对数尺度，描述一组连续性资料的变化速度及趋势。
（5）直方图：描述计量资料的频数分布。
（6）散点图：描述两种现象的相关关系。
（7）统计地图：描述某种现象的地域分布。
扩展资料：
统计图形的起源可以追溯到人们最早试图分析数据的活动，而如今这种技术方法已经成为科学发展的关键手段之一。早在十八世纪，人们就采用了许多为我们当前所熟悉的统计制图手段和形式，如二维地图、示意地图、条图以及坐标纸。人们对于下列四个问题的关注推动了统计图形技术方法的发展：
1、十七世纪和十八世纪期间的空间组织问题。
2、十八世纪期间和十九世纪早期的离散比较问题。
3、十九世纪期间的连续分布问题。
4、十九世纪和二十世纪期间的多变量分布与相关问题。
自1970年代以来，随着计算机图形学及其相关技术方法的复兴，统计图形目前已经东山再起，再度成为一种重要的分析工具。
统计图其主要用途有：表示现象间的对比关系；揭露总体结构；检查计划的执行情况；揭示现象间的依存关系，反映总体单位的分配情况；说明现象在空间上的分布情况。
一般采用直角坐标系．横坐标用来表示事物的组别或自变量x，纵坐标常用来表示事物出现的次数或因变量y；或采用角度坐标(如圆形图)、地理坐标(如地形图)等。
按图尺的数字性质分类，有实数图、累积数图、百分数图、对数图、指数图等；其结构包括图名、图目(图中的标题)、图尺(坐标单位)、各种图线(基线、轮廓线、指导线等)、图注(图例说明、资料来源等)等。
参考资料来源：百度百科-统计图
基本类型
（1）条图：又称直条图，表示独立指标在不同阶段的情况，有两维或多维，图例位于右上方。
（2）百分条图和圆图：描述百分比（构成比）的大小，用颜色或各种图形将不同比例表达出来。
（3）线图：用线条的升降表示事物的发展变化趋势，主要用于计量资料，描述两个变量间关系。
（4）半对数线图：纵轴用对数尺度，描述一组连续性资料的变化速度及趋势。
（5）直方图：描述计量资料的频数分布。
（6）散点图：描述两种现象的相关关系。
（7）统计地图：描述某种现象的地域分布。
条形图
用一个单位长度(如1厘米)表示一定的数量，根据数量的多少，画成长短相应成比例的直条，并按一定顺序排列起来，这样的统计图，称为条形统计图。条形统计图可以清楚地表明各种数量的多少。条形图是统计图资料分析中最常用的图形。按照排列方式的不同，可分为纵式条形图和横式条形图;按照分析作用的不同，可分为条形比较图和条形结构图。
条形统计图的特点：
(1)能够使人们一眼看出各个数据的大小。
(2)易于比较数据之间的差别。
(3）能清楚的表示出数量的多少。
扇形图
以一个圆的面积表示事物的总体，以扇形面积表示占总体的百分数的统计图，叫作扇形统计图。也叫作百分数比较图。扇形统计图可以比较清楚地反映出部分与部分、部分与整体之间的数量关系。
扇形统计图的特点：
(1)用扇形的面积表示部分在总体中所占的百分比。
(2)易于显示每组数据相对于总数的大小。
折线图
折线统计图
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。与条形统计图比较，折线统计图不仅可以表示数量的多少，而且可以反映同一事物在不同时间里的发展变化的情况。折线图在生活中运用的非常普遍，虽然它不直接给出精确的数据，但只要掌握了一定的技巧，熟练运用“坐标法”也可以很快地确定某个具体的数据。
折线统计图的特点： （1）能够显示数据的变化趋势，反映事物的变化情况。
网状图
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。
统计图的意义：
表示现象间的对比关系；揭露总体结构；检查计划的执行情况；揭示现象间的依存关系，反映总体单位的分配情况；说明现象在空间上的分布情况。
茎叶统计图
茎叶图又称“枝叶图”，它的思路是将数组中的数按位数进行比较，将数的大小基本不变或变化不大的位作为一个主干（茎），将变化大的位的数作为分枝（叶），列在主干的后面，这样就可以清楚地看到每个主干后面的几个数，每个数具体是多少。
茎叶图有三列数：左边的一列数统计数，它是上（或下）向中心累积的值，中心的数（带括号）表示最多数组的个数；中间的一列表示茎，也就是变化不大的位数；右边的是数组中的变化位，它是按照一定的间隔将数组中的每个变化的数一一列出来，象一条枝上抽出的叶子一样，所以人们形象地叫它茎叶图。
茎叶图是一个与直方图相类似的特殊工具，但又与直方图不同，茎叶图保留原始资料的资讯，直方图则失去原始资料的讯息。将茎叶图茎和叶逆时针方向旋转90度，实际上就是一个直方图，可以从中统计出次数，计算出各数据段的频率或百分比。从而可以看出分布是否与正态分布或单峰偏态分布逼近。
茎叶图在质量管理上用途与直方图差不多，但它通常是作为更细致的分析阶段使用。由于它是用数字组成直方图，所以在做的时候比直方图时，通常我们常使用专业的软件进行绘制。
茎叶图的特征
1、用茎叶图表示数据有两个优点：一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；二是茎叶图中的数据可以随时记录，随时添加，方便记录与表示。
2、茎叶图只便于表示两位有效数字的数据，而且茎叶图只方便记录两组的数据，两个以上的数据虽然能够记录，但是没有表示两个记录那么直观、清晰。
统计图的意义：
表示现象间的对比关系；揭露总体结构；检查计划的执行情况；揭示现象间的依存关系，反映总体单位的分配情况；说明现象在空间上的分布情况。
网状统计图的特点是这类统计图中只有一些字母，字母所代表的意义都在题外，在答题前必弄清这些字母代表的意义，在具体的答题过程中就可以脱离字母，较简便地得出答案。
统计表是由纵横交叉线条所绘制的表格来表现统计资料的一种形式.
根据《中国小学教学百科全书》介绍，它是用原始数据制成的一种表格．为了实际需要，人们常常要把工农业生产、科学技术和日常工作中所得到的相互关联的数据，按照一定的要求进行整理、归类，并按照一定的顺序把数据排列起来，制成表格，这种表格叫做统计表．
它的作用是：①用数量说明研究对象之间的相互关系．②用数量把研究对象之间的变化规律显著地表示出来．③用数量把研究对象之间的差别显著地表示出来．这样便于人们用来分析问题和研究问题．
统计表的形式繁简不一，通常按项目的多少，分为单式统计表和复式统计表两种．只对某一个项目的数据进行统计的表格，叫做单式统计表，也叫做简单统计表．统计项目在两个或两个以上的统计表格，叫做复式统计表．
统计表的内容一般都包括总标题、横标题、纵标题、数字资料、单位、制表日期．总标题是指表的名称，它要能简单扼要地反映出表的主要内容，横标题是指每一横行内数据的意义；纵标题是指每一纵栏内数据的意义；数字资料是指各空格内按要求填写的数字；单位是指表格里数据的计量单位．在数据单位相同时，一般把单位放在表格的左上角．如果各项目的数据单位不同时，可放在表格里注明．制表日期放在表的右上角，表明制表的时间．各种统计表都应有“备考”或“附注”栏，以便必要时填入不属于表内各项的事实或说明．
直方图
直方图(Histogram)又称柱状图、质量分布图。是一种统计报告图，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。 一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。直方图法的涵义
在质量管理中，如何预测并监控产品质量状况?如何对质量波动进行分析?直方图就是一目了然地把
这些问题图表化处理的工具。它通过对收集到的貌似无序的数据进行处理，来反映产品质量的分布情况，判断和预测产品质量及不合格率。
直方图又称质量分布图，柱状图，它是表示资料变化情况的一种主要工具。用直方图可以的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对於资分布状况一目了然，便於判断其总体质量分布情况。在制作直方图时，牵涉学的概念，首先要对资料进行分组，因此如何合理分组是其中的关键问题。按组距相等的原则进行的两个关键数位是分组数和组距。是一种几何形图表，它是根据从生产过程中收集来的质量数据分布情况，画成以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来的直方型矩形图，如图所示。
作直方图的目的就是通过观察图的形状，判断生产过程是否稳定，预测生产过程的质量。具体来说，作直方图的目的有：
①判断一批已加工完毕的产品；
②验证工序的稳定性；
③为计算工序能力搜集有关数据。
直方图将数据根据差异进行分类，特点是明察秋毫地掌握差异。直方图的绘制方法
①集中和记录数据，求出其最大值和最小值。数据的数量应在100个以上，在数量不多的情况下，至少也应在50个以上。我们把分成组的个数称为组数，每一个组的两个端点的差称为组距。
②将数据分成若干组，并做好记号。分组的数量在6－20之间较为适宜。
③计算组距的宽度。用组数去除最大值和最小值之差，求出组距的宽度。
④计算各组的界限位。各组的界限位可以从第一组开始依次计算，第一组的下界为最小值减去最小测定单位的一半，第一组的上界为其下界值加上组距。第二组的下界限位为第一组的上界限值，第二组的下界限值加上组距，就是第二组的上界限位，依此类推。
⑤统计各组数据出现频数，作频数分布表。
⑥作直方图。以组距为底长，以频数为高，作各组的矩形图。
常用的统计图主要有圆饼图、条形图、直方图和折线图四种。不同层次的变量其统计图的制作也不相同。一般情况下，定类变量用圆饼图或条形图；定序变量用条形图；定距变量用直方图或曲线图。
（1）圆饼图。
圆饼图又称饼状图、圆形图等，它可以显示一个整体怎样分成几个部分。要画圆饼图，先要画个圆，圆代表总体100%，圆里面的扇形就代表各个部分，各扇形的圆心角和各部分的大小成比例，用圆心角360°乘以各个部分的百分比就得到了这个部分的扇形度数。
圆饼图的好处是让人们看到：所有部分合起来的确是全体。但是圆饼图只能用来比较一个整体的各个部分，不能用来比较并不属于同一个整体的数量。
（2）条形图。
条形图又称矩形图，是最常用的图形。
它是以宽度相等、长度不等的长条图的用途比圆饼图要广泛得多。圆饼图只能用来比较一个整体的各个部分；条形图既可以比较一个整体，又可以用来比较不属于同一个整体的数量。
（3）直方图。
直方图看上去和条形图类似，实际上它与条形图不同，它的宽度是有意义的。一般而言，直方图是以长条的面积表示频次或相对频次；而条形图的高度表示的是频次密度或相对频次密表示不同的统计数字，如表示频数或百分比的多少。它既可以是水平的，也可以是垂直的（垂直的又叫柱形图），可以用来显示事物的大小、内部结构或动态变动等情况。
不难看出，条形度，其宽度为组距。
直方图条形与条形之间没有空隙，除非有一组是空的，此时它对应的条形高度是零。
直方图仅适用于定距变量，常用来表示数量变量的分布，如学生高考分数、家庭收入等。因为这些变量的可能值太多，如果把比较接近的值归为一组，画出的直方图就会清楚一些。我们用下面一个例子来说明如何画直方图。
（4）折线图（曲线图）
曲线图又称折线图，它是通过上下变化的线段来反映所研究现象随时间变化的过程和发展趋势的图形。如果一个图中只含有一条曲线，人们把这种图形称为单式曲线图；如果一个图中含有两条以上的曲线，人们则称其为复式曲线图。
许多变量都是隔一段时间测量一次。比如，人们也许会度量成长中儿童的身高，或者每个月的月底记录某只股票的股价。
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