数据分析图表怎么做(word六边形数据分析图怎么做)

1. 数据分析图表怎么做，word六边形数据分析图怎么做？

回答如下：要制作一个六边形数据分析图，需要使用一些专业的数据可视化工具，比如Tableau、Power BI等。以下是一些基本的步骤：

1. 准备数据：将需要分析的数据整理成表格形式，包括数据的参数和数值。

2. 选择合适的图表类型：在可视化工具中选择六边形数据分析图。

3. 设定轴和标签：根据数据的参数和数值，设定横轴和纵轴，并为图表添加标签。

4. 设计图表：为图表添加颜色、图例、边框等元素，以便更好地展示数据。

5. 导出和分享：完成图表后，可以将其导出为图片或PDF格式，并分享给其他人进行查看和分析。

请注意，制作六边形数据分析图需要一定的数据分析和可视化技能，建议先学习相关的基础知识和操作技巧。回答如下：1. 打开Word软件，在“插入”选项卡下找到“形状”选项，选择六边形形状。

2. 在Word文档中绘制出六边形，可以通过拖拽调整大小和位置。

3. 在六边形中填写需要分析的数据指标或分类，并按照需要添加文本框或图标。

4. 根据数据大小或比例，可以对六边形进行着色或渐变填充，以突出重点。

5. 可以通过复制、粘贴或拖拽方式，添加多个六边形，构建出完整的数据分析图表。

6. 最后，可以对数据分析图进行调整和美化，如修改字体、颜色和边框等，以便更好地展示数据。

数据分析图表怎么做(word六边形数据分析图怎么做)

2. 如何用PPT制作一份可视化数据图表？

谢邀！

我是名咨询顾问，从事管理咨询10多年，绝大部分时间都是在画片子，讲片子，分享些个人的建议，如觉得有用，请顺手点赞、转发。图表会说话

在PPT中，图表可以非常直观、清晰的表达销售业绩的变化趋势，销售业绩的品牌占比，可以一目了然的看出短板所处的部门、品牌、销售人员、时间等......

因此，用好图表，不仅可以让PPT表达的更清晰、透彻，而且，选择合适、漂亮的PPT图表元素，还可以让PPT迅速高大上。

下面分享3个不合格的图表表达形式换了下面的3个片子，是不是一下子就清晰明了啦图表的作用好图表的关键因素数据类图表使用指南数据类图表三部曲

确定要表达的信息

确定相对关系

现在图表类型

五种基本图表关系比较通过不同的图表表达其他的关系

图表主要包括：饼状图、条形图、柱形图、折线图、散点图

分组的窍门分享概念类图表的制作概念类图表的制作三部曲寻找关键字用图形和箭头连接关键字加标题和解说我是明哥，10年咨询顾问经历，职场技能（PPT汇报、逻辑思维、沟通表达）掰开揉碎，讲给您听，欢迎关注我的头条号，一起加速成长，成为一名优秀的职场精英

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思维导图、PPT方面的任何建议，请评论区留言，有用，请点赞、转发。

3. 护理质控分析柱状图怎么做？

一、在护理质控中，直方图的主要作用

1.体现质护理控活动前后的数据与目标值的差距。

2.在进行护理不良事件分析时，将事件类别、发生时间、当事护士特点等分类显示，便于找出问题发生的共通点，重点整改。

3.对护理质控数据进行整理、排序，用于发布检查结果；也可用于分析，方便找出不达标的问题进行整改。

二、直方图的制作

运用EXCEL、SPSS、SAS等软件可以进行直方图的绘制，临床工作中以EXCEL绘制较为多见，下面从护理质控分值入手，主来介绍一下绘制过程中的几个主要步骤。

1.在EXCEL表格中输入质控项目及数值

2.选择数据区域，点击“插入”，选择生成“柱形图”。

3.选择“数据”，点击“排序”，对质控分值进行排序，可为降序，分值从高到低，也可为升序，分值从低到高排列。

4.经以上步骤得下图，亦可添加达标线，或使用标识将不达标项目进行标注。

直方图在护理质控中可以将数据的多少、高低进行直观的排列，通过组合与对比帮助我们对数据进行分析和判断，是一种制作简单而且较为常用的图表。

护理质控常用图表----柏拉图

柏拉图由一个横坐标、两个纵坐标、N个按高低顺序排列的矩形和一条累计百分比折线组成。柏拉图又叫排列图，是将质量改进项目从最重要到最次要顺序排列而采用的一种图表。

一、在护理质控中，柏拉图的作用主要为：

根据80/20原则，80%的问题是20%的原因所造成的，通过柏拉图，可以用来找出护理质量管理中最主要的，导致产生大多数问题的关键原因，用来解决大多数问题，如下图

二、柏拉图的制作

1.首先我们在EXCEL中将护理质控中发现的问题进行从大到小的排序，形成如下的表格

2.选中数据区域，点击插入柱状图，得到图1

3.点击图1中的柱子，调整分类间距为0，调整柱子的边框为黑色，得到图2。

4.在图2点击右键，再点击“选择数据”-添加数据（注意：系列值要包含0%，共12个值），然后更改图表类型，改为组合图，累计百分比设为折线图，并添加次坐标，得到图3。

5.点击菜单栏的设计-添加图表元素-坐标轴-次要横坐标轴，得到图4。

6.点击图中的次要横坐标轴，在此坐标轴的坐标轴选项中，将坐标轴位置调整为“在刻度线上”，得到图5。

7.调整柱子颜色，折线及颜色，添加数标签，坐标轴标题，再进行简单修饰，得到最终的图6，此图很清楚的展示出问题1-4占总问题的78%（近80%），是进行质量改善的重点。

4. 三个维度的数据怎么用图表显示？

在Excel表中做好三个指标的数据,然后用全选数据表格。

选择PPT中 “插入”选项卡中的“图表”,选择插入“组合”图表。

选择“同比增长”曲线,然后右键“设置数据系列格式”,再选择“次坐标”即可将曲线调至次坐标。

我们再通过调整图表样式,展示图表明细数据。选中“图表”,点击选项卡“设计”中“快速布局”中的“布局5”即可。这样就解决了

5. 数据分析图表怎么做？

1、首先打开PPT文件，点击页面上方的工具栏中的“插入”选项，在“插入”菜单栏中点击“图表”按钮。

2、然后在弹出的插入图表对话框中选择需要的数据分析图样式，这里选择柱形图。

3、点击确定后PPT页面会跳转出excel数据表格，在表格中可以根据需要对项目和数据进行更改。

4、更改后关闭excel表格页面即可生成需要的数据分析图表了。

6. Python如何快速创建强大的探索性数据分析可视化？

补充推荐一个Python 新数据可视化模块——Plotly Express 。

Plotly Express

Plotly Express是一个新的高级Python数据可视化库，它是Plotly.py的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。只需一次导入，大多数绘图只要一个函数调用，接受一个整洁的Pandas dataframe，就可以创建丰富的交互式绘图。

Plotly Express 安装

惯例，使用 pip进行安装。

pip install plotly_expressPlotly Express支持构建图表类型scatter:在散点图中，每行data_frame由2D空间中的符号标记表示。scatter_3d:在3D散点图中，每行data_frame由3D空间中的符号标记表示。scatter_polar:在极坐标散点图中，每行data_frame由极坐标中的符号标记表示。scatter_ternary:在三元散点图中，每行data_frame由三元坐标中的符号标记表示。scatter_mapbox:在Mapbox散点图中，每一行data_frame都由Mapbox地图上的符号标记表示。scatter_geo:在地理散点图中，每一行data_frame都由地图上的符号标记表示。scatter_matrix:在散点图矩阵（或SPLOM）中，每行data_frame由多个符号标记表示，在2D散点图的网格的每个单元格中有一个，其将每对dimensions彼此相对绘制。density_contour:在密度等值线图中，行data_frame被组合在一起成为轮廓标记，以可视化该值的聚合函数histfunc（例如，计数或总和）的2D分布z。density_heatmap:在密度热图中，行data_frame被组合在一起成为彩色矩形瓦片，以可视化该值的聚合函数histfunc（例如，计数或总和）的2D分布 z。line:在2D线图中，每行data_frame表示为2D空间中折线标记的顶点。line_polar:在极线图中，每行data_frame表示为极坐标中折线标记的顶点。line_ternary:在三元线图中，每行data_frame表示为三元坐标中折线标记的顶点。line_mapbox:在Mapbox线图中，每一行都data_frame表示为Mapbox地图上折线标记的顶点。line_geo:在地理线图中，每一行都data_frame表示为地图上折线标记的顶点。parallel_coordinates:在平行坐标图中，每行data_frame由折线标记表示，该折线标记穿过一组平行轴，每个平行轴对应一个平行轴 dimensions。parallel_categories:在并行类别（或平行集）图中，每行data_frame与其他共享相同值的行组合，dimensions然后通过一组平行轴绘制为折线标记，每个平行轴对应一个dimensions。area:在堆积区域图中，每行data_frame表示为2D空间中折线标记的顶点。连续折线之间的区域被填充。bar:在条形图中，每行data_frame表示为矩形标记。bar_polar:在极坐标图中，每一行都data_frame表示为极坐标中的楔形标记。violin:在小提琴图中，将data_frame行分组成一个曲线标记，以便可视化它们的分布。box:在箱形图中，行data_frame被组合在一起成为盒须标记，以显示它们的分布。strip:在条形图中，每一行都data_frame表示为类别中的抖动标记。histogram:在直方图中，行data_frame被组合在一起成为矩形标记，以可视化该值的聚合函数histfunc（例如，计数或总和）的1D分布y（或者x如果orientation是'h'）。choropleth:在等值区域图中，每行data_frame由地图上的彩色区域标记表示。gapminder数据集说明

我们使用gapminder数据集进行体验 Plotly Express 。

gapminder数据集显示2007年按国家/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势：包含1952~2007年世界各国家人口、GDP发展与/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势。

Country：国家，ChinaContinent：洲，AsiaYear：年份，1952LifeExp：预期寿命，44POP：人口，556263527GdpPercap：分均 GDP，400.448611iso_alpha：国家编码，CHNiso_num：国家代码,156上手体验一下，轻松地进行数据可视化。散点图scatter

常用参数说明：

data_frame：一个'整洁' pandas.DataFramex：（字符串：列的名称data_frame）此列中的值用于沿笛卡尔坐标沿x轴定位标记。对于水平histogram()s，这些值用作输入histfunc。y：（字符串：列的名称data_frame）此列中的值用于沿笛卡尔坐标中的y轴定位标记。对于垂直histogram()s，这些值用作输入histfunc。color：（字符串：列的名称data_frame）此列中的值用于为标记指定颜色。size：（字符串：列名称data_frame）此列中的值用于指定标记大小。color_continuous_scale：（有效CSS颜色字符串列表）此列表用于在表示的列color包含数字数据时构建连续颜色标度。plotly_express.colors子模块中有各种有用的色标，特别plotly_express.colors.sequential是plotly_express.colors.diverging和plotly_express.colors.cyclical。title：（字符串）图标题。template：（字符串或Plotly.py模板对象）图模板名称或定义。width：（整数，默认None）图形宽度（以像素为单位）。height：（整数，默认600）图形高度（以像素为单位）。

使用散点图描述中国人口与GDP增长趋势图

地理散点图scatter_geo

常用参数说明

data_frame：“整洁”pandas.DataFramelat：(字符串：data_frame)此列的值用于根据地图上的纬度定位标记。lon：(字符串：data_frame)此列的值用于根据地图上的经度定位标记。locations：(字符串：data_frame)该列中的值将根据locationmode并映射到经度/纬度。locationmode：(字符串，“ISO-3”、“美国-州”、“国家名称”之一)确定用于匹配locations地图上的区域。color：(字符串：data_frame)此列的值用于为标记指定颜色。size：(字符串：data_frame)此列的值用于分配标记大小。color_continuous_scale：(有效的css-颜色字符串列表)此列表用于在color包含数字数据。中提供了各种有用的色标。plotly_express.colors子模块，特别是plotly_express.colors.sequential, plotly_express.colors.diverging和plotly_express.colors.cyclical.title：(字符串)图形标题。width：(整数，默认)None)以像素为单位的图形宽度。height：(整数，默认)600)以像素为单位的图形高度。

使用地理散点图描述全球人口与GDP

折线图（line）

常用参数说明

data_frame：“整洁”pandas.DataFramex：(字符串：data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿x轴定位标记。卧式histogram()，这些值用作histfunc.y：(字符串：data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿y轴定位标记。垂直histogram()，这些值用作histfunc.color：(字符串：data_frame)此列的值用于为标记指定颜色。facet_col：(字符串：data_frame)此列中的值用于在水平方向平面子图分配标记。title：(字符串)图形标题。width：(整数，默认)None)以像素为单位的图形宽度。height：(整数，默认)600)以像素为单位的图形高度。

使用折线图描述1952~2007中国与美国人口增长趋势图

条形图(bar)

常用参数说明

data_frame：“整洁”pandas.DataFramex：(字符串：data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿x轴定位标记。卧式histogram()，这些值用作histfunc.y：(字符串：data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿y轴定位标记。垂直histogram()，这些值用作histfunc.color：(字符串：data_frame)此列的值用于为标记指定颜色。facet_row：(字符串：data_frame)此列的值用于向垂直方向上的平面子图分配标记。facet_col：(字符串：data_frame)此列中的值用于在水平方向平面子图分配标记。text：(字符串：data_frame)此列的值以文本标签的形式显示在图中。title：(字符串)图形标题。template：(String或Plotly.py模板对象)图形模板名称或定义。width：(整数，默认)None)以像素为单位的图形宽度。height：(整数，默认)600)以像素为单位的图形高度。

使用条形图描述1952~2007中国与美国人口增长趋势图

等值区域图（choropleth）

常用参数说明

使用等值区域图描述各个国家人口数量

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