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直方图

  • 文档创建者:Roxy
  • 历史版本:3
  • 最近更新:Roxy 于 2025-11-20
  • 1. 概述

    1.1 应用场景

    数据分布分析:查看数据是否呈正态分布、偏态分布(左偏 / 右偏),比如学生考试成绩、产品使用寿命的分布情况。

    异常值识别:通过数据集中程度判断是否存在极端值,例如某地区居民收入中是否有异常高 / 低收入数据。

    数据对比参考:不同群体的分布对比,比如不同年龄段用户的消费金额分布差异。

    2025-11-20_18-40-12.jpg

    1.2 基本要求

    基本要求:

     图表效果   横轴字段  纵轴字段大小
      直方图 >=1 >=1

    =1

    1.3 图表特点

    优点:

    分布可视化清晰:能快速呈现数据的集中趋势、离散程度和分布形态,让非专业人士也能轻松理解数据规律。

    数据对比高效:支持多组数据叠加展示,能直观对比不同群体、不同时期的分布差异,辅助决策制定。

    缺点:

    依赖区间划分:组距和区间数量的设定会影响图表呈现效果,划分不当可能掩盖真实数据分布(如过宽导致细节丢失,过窄导致噪声干扰)。

    丢失个体数据:仅展示区间频数,无法体现单个数据点的具体数值和顺序关系,不适合精准查询个体信息。

    不适配离散数据:仅能处理连续型数据,若用于离散数据(如类别、计数),会导致解读混淆,需与条形图严格区分。

    2. 示例

    示例数据:消费明细表.xlsx

    2.1 准备数据

    下载示例数据并 上传 至产品中,并将数据添加至项目中。如下图所示:

    2025-11-20_18-17-18.jpg

    在来源表下添加新的分析步骤「分类赋值」,如下图所示:

    2025-11-20_18-20-26.jpg

    将消费金额划分为 7 个分类,并命名为消费区间,如下图所示:

    2025-11-20_18-41-06.jpg

    2.2 制作图表

    1)在来源表下点击添加图表,如下图所示:

    2025-11-20_18-29-04.jpg

    2)在图表类型下选择「探索式图表」,如下图所示:

    3)将「消费区间」字段拖入横轴,将「消费金额」字段拖入纵轴,如下图所示:

    2.3 图表设置

    可以对图表进行一些设置,比如设置图例显示位置、颜色等等,对图表进行美化。

    点击大小,调整柱宽,使得两个消费区间分类之间没有间隙,如下图所示:

    2025-11-20_18-32-41.jpg



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    主题: 制作图表Pro
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