第3节 数据图表及其分析.ppt
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* 两个案例 从数据中寻找规律 从大量数据中寻找其规律的技术 数据挖掘 数据挖掘 一般而言,「助攻失误比」愈高,表示球员的传球稳定性愈强、失误率愈低。 威廉姆斯和保罗，你有什么发现吗？ *
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学生操作1、建立折线图，反映选择饮料的不同因素的人数的变化趋势的折线图。2、探究题：如何将折线图中的折线设置为“红色”？
折线图图表的特点3、反映数据变化的趋势2、比较数据之间的多少1、表现数据间的比例关系
Excel图表2——柱形图问题：该柱形图表现的是什么？表现的是选择饮料的不同因素的人数的对比。
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2014年每月平均空气质量数据表优良轻度污染中度污染重度污染AQI月份一月二月三月四月五月六月七月八月九月十月十一月十二月1122009513689189751039011621667想一想
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我的零花钱去哪儿了——数据图表与分析
王小明，初一学生，身高1.50米，体重70公斤，学习成绩中等。男主角情况介绍
任务一：数据整理归类Sum函数适用对象：收入小计、支出小计，零花钱总额，文具用品、仪器、书籍三项用途的分类金额总计（提示：表格中有灰色底纹的部分）单击目标单元格选择sum函数选择数据区域回车确定
任务二：图表制作选择图表源数据选择图表类型选择图表选项选择图表位置图表制作完成注意：选择图表源数据一般应包括每列上的文字标题。选择图表选项可输入图表标题、显示数值。选择图表位置可以嵌入到当前工作表中，也可以放在另一张新工作表。
柱形图饼图折线图适于比较数据的大小。适于观察不同种类在整体中
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《第三节 数据图表及其分析》精品教案.docx
学而优教有方
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第三章统计与分析数据
第三节数据图表及其分析
【教材分析】
本节课是江苏省初中《信息技术》七年级第三章《数据统计与分析》第三节“数据图表及其分析”的教学内容。图表是一种能直观地反映数据特征和趋势的表现形式，它能把枯燥的数据表现得栩栩如生，在数据统计中有着不可替代的重要作用，这决定了本节课在本章内容中的重要地位。
教材中通过数据描述的多样性与图表的制作两部分内容，要求学生掌握建立图表、编辑图表的操作，并且在众多类型的图表中重点介绍了常用的柱形图、折线图、饼图，并通过探究学习让学生体会柱形图、折线图、饼图适合表达的数据关系及适用的场合。
【学情分析】
通过前面的学习，学生已
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数据图表及分析主讲人：
目录01数据图表基础02数据收集与整理03数据可视化工具04数据分析方法05图表解读与应用06案例分析
数据图表基础01
图表的定义和作用图表的定义促进信息交流辅助决策过程数据可视化的重要性图表是将数据以图形方式展示的工具，通过视觉元素如线条、形状和颜色来表达信息。数据图表使复杂数据易于理解，帮助人们快速把握数据趋势和模式，如股票市场的K线图。图表通过直观展示数据关系，辅助决策者进行更有效的分析和决策，例如销售业绩的柱状图。图表作为一种通用语言，跨越语言和文化障碍，帮助人们交流复杂信息，如气候变迁的折线图。
常见图表类型折线图折线图用线条连接各数据点，展示数据随时间或顺
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数据的图表展示分析.ppt
第 3 章 数据的图表展示 第 3 章 数据的图表展示 3.1 数据的预处理 3.2 品质数据的整理与显示 3.3 数值型数据的整理与显示 3.4 合理使用图表 学习目标 了解数据预处理的内容和目的 掌握分类和顺序数据的整理与显示方法 掌握数值型数据的整理与显示方法 用Excel作频数分布表和图形 合理使用图表 数据的预处理 数据审核 检查数据中的错误 数据筛选 找出符合条件的数据 数据排序 升序和降序 寻找数据的基本特征 数据透视 按需要汇总 数据审核 数据审核—原始数据 (raw data) 完整性审核 应调查的单位或个体是否有遗漏 所有的调查项目或变量是否填写齐
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项目数据与图表分析汇报人：可编辑2024-01-05
数据收集与整理数据分析方法图表类型与选择数据可视化工具图表解读与报告编写目录
01数据收集与整理
数据来源来自公司内部数据库、信息系统等的数据。来自市场调查、行业报告、公共数据平台等的数据。购买或共享的数据，如专业机构发布的统计数据。通过社交媒体、在线调查等方式获取的用户反馈和行为数据。内部数据外部数据第三方数据用户生成数据
根据项目需求和目标，选择与项目相关的数据。筛选清洗数据转换处理缺失值、异常值、错误数据和不一致数据，确保数据的准确性和可靠性。将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构，以便于分析和可视化。030201数据筛选与清洗
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2010—2014年青少年网民规模（表2） 年份 青少年网民规模（亿） 2010年 2.12 2011年 2.32 2012年 2.35 2013年 2.56 2014年 2.84 综合挑战——教师点评 柱形图 问题2：比较2010年—2014年期间，每年的青少年网民规模。 条形图 综合挑战——教师点评 2014年学生视力不合格检出率（表3） 类别 城市地区视力不合格检出率 乡村地区视力不合格检出率 小学生（ 7-12岁） 48.81% 32.98% 初中生（13-15岁） 75.94% 58.74% 高中生（16-18岁） 83.84% 74.59% 大学生（19-22岁） 84.14% 8
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各类数据分析图表集.doc
各类数据分析图表集
图表类型
数据源
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说明及留白
折线图
时间序列数据
趋势分析
业绩趋势、股市走势
标准横轴时间序列，纵轴数值
饼图
分类数据
结构分析
市场份额、预算分配
每个扇区代表一类数据，颜色区分
柱状图
分类或顺序数据
对比分析
产品销量对比、排名情况
横轴分类，纵轴数值
散点图
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相关性分析
顾客满意度与购买行为
横轴为X变量，纵轴为Y变量
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业务流程、项目管理
标准流程符号，清晰展示步骤
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如何利用图表分析数据.pptx
（分析阶段）;主要内容;目的;图表的用途;;图表分析的主要工具;图表菜单;1.数据的分布分析;确认基本统计量;下面得到的数据康讯财务部对境内和境外关键供应商付款天数的统计
报表.
数据的收集来源
-供应商分为两类(境内和境外)
-记录关键的88个供应商的付款天数,其中境外27个,境内61个;StatBasicStatisticsDisplayDescriptiveStatistics;输出结果分析:;输出图表分析:;Dotplot;GraphDotplot(MultipleDotplot);Histogram直方图;GraphHistogram;输出图表分析:;下面四个条状图是同样数据里形成的
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数据分析图表欢迎来到数据分析图表专题课程。在当今数据驱动的世界中，掌握数据可视化技能至关重要。通过本课程，您将学习如何将复杂的数据转化为直观、有说服力的图表，使决策者能够快速理解信息并作出明智决策。无论您是数据分析新手还是希望提升技能的专业人士，本课程都将为您提供全面的数据可视化知识和实用技巧。让我们一起探索数据可视化的奥秘，释放数据的潜力。
课程概览数据可视化的重要性了解为什么数据可视化在现代商业和科研中不可或缺常见图表类型探索各种图表类型及其应用场景选择合适的图表掌握根据数据特征和目标选择最佳图表的方法图表设计原则学习创建有效且美观图表的关键原则高级技巧探索进阶数据可视化技术和工具
数据可
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数据分析与图表展现 Excel 2010高级应用技巧培训;学习大纲;需具备的基本知识;数据分析的目标和分析模型;确定分析需求;需求的来源;获取需求的方法;选择恰当的分析模型;数据分析过程及关键操作技能 ;;原始数据的关键特征;数据采集过程中存在的普遍性问题;如何提高原始记录的质量;数据结构定义——需要哪些数据;数据结构定义示例;数据标准定义;分类定义;数据记录表单模板的设计;数据的规格化处理;统计分析利器——数据透视表;统计分析利器——数据透视表;统计分析利器——数据透视表;统计分析利器——数据透视表;统计分析利器——数据透视表;小 结 —— 统计分析知识点;Excel图表制作技巧;Excel
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市场调查数据图表分析
制作图表：李培娟 数据整合：李新
数据整理：李培娟、李新、陆叶、陈冬梅、殷方、朱婷
调查的范围比较集中于19~25岁之间的消费人群，其他年龄段所占的人数较少。
对于服饰的品牌而言，购买品牌服饰的消费者比较少，很大一部消费者都是购买的其他服饰品牌。
在服装购买价位上，消费者经常购买的服饰是在100~150元之间，购买100元以下服装的消费者也较多，购买150~200元和购买200元以上服装的消费者数量差不多。
从图表我们可以看出，绝大多数消费者的购买地点偏向于专卖店，可能较大方面的是考虑到质量问题，也有不少消费者在日货商场购买服装
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第六讲 数据分析及图标的建立学习目标 掌握数据图表的建立及编辑修改掌握公式及常见函数的使用掌握打印电子表格的各种参数设置数据分析及图表的建立 在Excel 2003中可以对数据清单中的数据进行排序、筛选或汇总等，还可以利用这些数据创建图表，直观地显示数据。 数据清单的概念 在Excel 2003中，可以把工作表中的全部数据称为数据清单。字段：数据表的一列称为字段。记录：数据表的一行称为记录。字段名：在数据表的顶行通常有字段名，字段名是字段内容的概括和说明。 记录排序 数据的排序是把一列或多列无序的数据变成有序的数据。在Excel2003中可以对数据清单中的记录按某字段值的升序或降序重新进
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图表布局与数据分析路晓崇一、图表绘制以及格局分布表达基石论文灵魂错Photoshop2、数据处理论文写作的一般结构1 综述5%2 简报2%3 数据分析 93%高水品论文包含的要素新领域、新技术、 实用性较强的发明、前景较好的发现。数据分析的优势1 增加论文质感（化腐朽为神奇）2 挖掘隐含信息3 提高写作效率4 打包式写作（平行因素，以一为主以一（多）为辅，相关预测评价）5 使优秀的发明、发现、技术、更加优秀数据在Excel中的排布数据分析的模式1 影响（简单相关、 偏相关、 通径、 典型相关、 灰色关联、赋予权重）2 因果一次回归(单因素 多因素)、高次回归(单因素 多因素)3 比较 多重