网上科普有关“数据分析之表展现”话题很是火热，小编也是针对数据分析之表展现寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。
数据分析之后，如何将分析的结果清晰的展现出来，让领导或阅读者能快速理解这份分析报告并抓取结果呢？那当然是用图表说话了。那么有哪些图表？分析时该用哪种图表？如何表达？本文我将简单介绍，供大家参考。
1.作用：
表达形象化；
突出重点；
体现专业化。
2.种类：
饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、表格。
3.通过关系选图表：
大部分数据间关系可以归纳6种类型：成分、排序、时间序列、频率分布、相关性、多重数据比较。
(1)成分：也叫构成，表示总体的一部分，一般用饼图表示，还可用柱形图、条形图等。
(2)排序：用于不同项目、类别间数据的比较。可用柱状图、条形图、气泡图、帕累托图。
(3)时间序列：用于表示某事按一定的时间顺序发展的走势或趋势，一般用折线图。
(4)频率分布：与排序类似，也可用频数分布表示，一般用柱形图、条形图、折线图。
(5)相关性：用来衡量两大类中各项目的关系，一般用柱形图、旋风图、散点图、气泡图。
(6)多重数据比较：指数据类型多余2个的数据分析比较，一般用簇状柱形图、雷达图。
4.图表制作步骤：
(1)确定所要表达的主题或目的
(2)确定哪种图表最适合表达目的
(3)选择数据制作图表
(4)检查是否真实有效的展示数据
(5)检查是否表达了观点
用表格来表示"图所不能说的话"
1.突出显示单元格： 按照指定的规则，把表格中符合条件的单元格用不同颜色、字体颜色将数据突出显示出来。规则有：>、=、<、介于、重复值等。
2.项目选取： 与突出显示单元格一样，区别是指定规则不同，前者是与原始数据直接相关的数据，而项目选取是指定值对原始数据经过计算的数据。
3.数据条： 某个单元格值与其他单元格值比较。数据条的长度代表该单元格值得大小。
4.图标集： 对数据进行注释，并可按阈值将数据分类，每个图表代表一个范围的值。特别适用企业运营指标发展态势的监控。
5.迷你图： 显示数值的趋势或者突出最值，可插入迷你图
上面的操作是：开始---条件格式---XXX，大家可以动手操作一下。
1.平均线图： 用来对比图中各项指标与平均值的差距。也可用其他参考线。
操作：增加一列平均值数据，并将其图表类型改为折线图。
2.双坐标图： 用于有2个系列及以上的数据，并且它们的量纲不同或者数据差距很大时。
操作：设置数据系列个事，勾选次坐标轴来完成
3.竖形折线图 ： 用于分析比较多个不同产品、项目在每个指标方面的表现，得出每个指标属性偏向。
操作：采用带平滑线和数据标记的散点图绘制的。再增加辅助列来添加标签。
4.瀑布图 ： 也叫步行图、阶梯图。
操作：需要准备占位数据---堆积柱形图
5.帕累托图： 也叫排列图、主次图，是按照发生频率的高低顺序绘制的直方图。可用来分析质量问题，用于分析影响质量问题的主要因素。
6.旋风图： 也叫成对条形图或对称条形图。
操作：修改坐标轴格式和添加数据标签绘制
7.人口金字塔图： 用于反映人口的过去、现在、未来的发展情况。分为3类：青年型、成年型和年老型。
8.漏斗图： 需要占位数据，用堆积条形图制成
9.矩阵图（散点图）： 通过调整坐标轴的位置绘制。
绘制图表的工具有很多，比如Power BI，Tableau，Fine BI等，大家可以利用这些软件绘制个性化的图表。
? 本文为《谁说菜鸟不会数据分析-入门篇》第六章读书笔记
员工工龄分析报告怎么写？（内含分析模板）
一般来说，需要学习一些Excel相关基本知识，运用Excel进行数据分析，就需要六个步骤，这六个步骤分别是明确分析的目的和思路、做好数据收集工作、数据处理、数据分析、数据展现、数据分析报告。
在数据分析工作之前的要有明确的分析目的，这是因为只有明确数据局分析的目的，才不会偏离数据分析的方向，在确定数据分析的目的以后，还要梳理好数据分析的框架，在确定好分析框架的体系以后，还需要结合实际情况去进行搭建分析框架。这样才能够保证数据的完整性。
而数据收集工作就需要明确数据了来源，一般来说，数据收集的途径有三种，第一种就是传统的手工录入数据，比如设置问卷调查表。第二种就是自动导入网上的数据，第三种就是导入文本数据。大家在进行数据收集工作的时候根据实际情况去进行数据收集方式的选择。
我们再来说说数据处理工作，数据处理工作有三个阶段，分别是数据清洗、数据加工、数据抽样。数据清洗工作就是用函数法和筛选法或者条件格式发去处理重复数据。使用定位输入或查找替换找到空白或以错误标识符显示的单元格，最常用的是以样本平均值代替缺失值，也可以用统计模型计算出来的值进行替换，或根据实际情况保留或删除缺失数据。利用IF函数检查错误或利用条件格式标记错误。而数据加工就有很多种方法，分别是数据抽取、数据计算、数据分组、数据转换。而数据抽样就是利用函数进行随机抽样。
接着我们说说数据分析，数据分析方法有很多，比如包括对比分析法、分组分析法、结构分析法、平均分析法、交叉分析法、综合评价分析法、杜邦分析法、漏斗图分析法等。而数据分析工具就是用Excel自带的分析工具就可以了，而这个自带的工具的功能是很强大的。
然后说说数据展现。一般情况下，能用图说明问题的就不用表格，能用表格说明问题的就不用文字。所以，数据展现使用图表是现在的主流方式，那么图表的作用是什么呢？图表的作用就是表达形象化、突出重点、体现专业化。经常用的图表的类型有表格、饼图、条形图、柱形图、折线图、散点图等。
最后就是数据分析的报告了，数据分析报告的要求就是需要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义。
当领导想了解所有职员的工龄情况，希望你把工龄的统计分析图制作出来，做一份员工工龄分析报告，同时希望可以从两个维度进行分析，一个员工的工龄结构，另一个是不同工龄的业绩销售情况。
一般，我们需要先制作一份工龄汇总表，再结合不同的工龄的段的业绩情况做汇总统计分析。在统计分析的过程中需要我们在EXCEL中设置不同工龄段的公式，工龄计算完成后，可能我们的表格看起来还有些杂乱无章，于是忙碌了一会，将表格的数据调整了下，整个表格看起来清爽了许多。
接着，便是开始着手让表格中的数据动起来了，在这个过程中或许我们在EXCEL中需要花费较多的时间设置函数参数、对象格式等等。虽说最终也可以做出领导想要的工龄结构分析动态图表，但做一份分析报告所耗费的时间太长，领导分析决策的效率也将打了折扣。
那么怎么快速做出一份员工工龄分析动态图表？我们可以借助数林BI工具做出一份如下所示的分析报表模板，相信这份报告会超出领导的预期：
在这份报表中，我们可以清晰看到，不同工龄段的业绩结构占比情况：
同时，可从不同工龄段看其销售业绩情况，分析员工工龄对其销售业绩是否有影响等等：
除了工龄维度，我们还可在该报表中，结合其他维度（公司、期间、性别、学历等）对员工的业绩情况进行动态图表分析：
借助这样的分析模板，从领导想要分析的维度对员工的工龄情况进行筛选过滤，让领导能够更加直观了解到企业员工工龄结构，相信小伙伴们写工龄分析报告时也不会没有思路了。
注：上述图表仅供参考，小伙伴们可按需自行设计。
简言之，在数据量较大的情况下，相对于EXCEL做图表的繁琐，以拖拽的方式设计分析主题，所见即所得，无需在EXCEL中设置各种各样的函数公式等。这种自助式的分析方式，即使领导的某些需求发生变化，而业务人员没有娴熟的EXCEL技能也能快速用拖拽方式修改分析设计，最终呈现给领导满意的工龄分析报告。
关于“数据分析之表展现”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
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希望本篇文章《数据分析之表展现》能对你有所帮助！
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