当前课程知识点:商业数据思维与实战 >  第四章 大数据时代的统计分析(上) >  4.3 统计分析方法专题Ⅰ >  4.3.1 数据的图表展示

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4.3.1 数据的图表展示在线视频

下一节:4.3.2 数据的概况性度量

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4.3.1 数据的图表展示课程教案、知识点、字幕

大家好

本讲我们主要学习数据的图表展示

在前面的章节中

我们曾学过数据的不同分类

如果按结构化进行分类

可将数据分为结构化数据

半结构化数据 非结构化数据

在结构化数据中

又可以分为定性数据和定量数据

定性数据被称为分类数据

它是对事物进行分类的结果

本身不能做加减乘除

定量数据

也就是我们常说的数值型数据

表现为具体的数值

数值型数据是可以做加减乘除的

例如 在网上查找酒店信息时

会看到这样的页面

里面包含了不同类型的数据

例如 用户点评分值

全部评论数 差评数

有图片的评论数量等等

这些都属于定量数据

也就是我们说的数值型数据

当我们查看房屋列表

网络是否免费 是否提供叫车服务

是否有健身室 早餐情况

入住时间等等信息时

这些就属于定性数据

在网上预订酒店时

还会特别关注一下

住过的客人对酒店的评价

那这些具体的文字评论

就属于非结构化的数据

之所以要了解数据的不同类型

是因为在后续分析中

需要针对不同类型的数据

采取相应的数据分析方法

例如 性别 属于定性数据

对于这样的数据

我们通常做的就是频数统计

绘制条形图 饼图 柱形图等等

如果分析是企业的销售额

因为企业的销售额属于定量数据

我们可做的分析相对来说就比较多

例如 对销售额进行分组

计算均值 标准差等

除了绘制条形图 饼图等图形外

还可以绘制直方图 箱线图等等

因此

在分析之前

一定要明确数据的类型

如今 不论是在报纸 公司年度报告

还是在相关网站上浏览信息时

总是可以看到各种统计数据的图表

以图表的形式传达信息

是非常有效的

例如

想要了解网站页面浏览的相关情况

可以借助图表做到一目了然

从柱形图中

很明确地看到新用户访问量的

动态变化

从时间序列图中

可以了解页面浏览量变化趋势

也可以借助气泡图

来了解用户来源的变化情况等等

表格也是展现信息的一个重要形式

例如

想了解中国社交娱乐视频

细分行业用户的地域分布

从这个表格中我们就可以看出

无论是游戏直播用户

娱乐直播用户还是短视频用户

二线城市的用户占比

相比一线 三线城市都是最多的

接下来

我们将学习统计图表的一些

相关知识

我们举一个电商的例子

表格中显示了某公司电商数据

在分析时 首先要明确数据的类型

从表中可以看出

除了销售额 利润是数值型数据外

其他的变量 如订单ID 订单日期

大区 大区经理 产品大类

客户类型等等

都是分类数据

对于分类数据列出各类别

计算各类别的频数

就可以制作频数分布表了

在Excel中

可以利用数据透视表

快速完成频数统计

例如 对2019年客户类型订单数

可以生成这样的频数分布表

这种表格是学术论文中

常用的表格形式

大家会发现它的两边是不封口的

表的线条尽可能的少

如果没有总计的话

它通常是三线表格

所以 这种表格在学术上

又被称为三线表格

制作表格时

还需要注意的是

表的标题要尽可能简洁明了

说明内容 地区 时间等

小数位数要统一 并对齐

其实在商务分析报告中

通常是不太采用三线表格的

呈现的形式更为灵活

色彩也更为丰富

除了频数分布表

还可以采用图形

更为直观地展示数据

例如之前

对2019年不同客户类型的订单数

进行了频数统计

但还不够直观

因此 可以用柱形图进行展示

从图中可以看出

消费者的订单数是最多的

小型企业的订单数则较少

如果把柱形图横过来

就变成了条形图

当然 还可以绘制饼图

再比如

我们还可以对2018到2019年

不同客户类型的利润进行对比

绘制对比条形图

从图中可以看出

2019年相比2018年

公司客户的利润有所增加

但消费者客户的利润

以及小型企业客户的利润

均有不同程度的小幅度下降

在Excel中提供了多种的图形

常用的图形如柱形图 条形图

折线图 散点图 饼图 组合图等等

还有一些图形如仪表盘

热力图 词云图等等

这些图形可以通过相关网站实现

大家可以尝试

如图表秀 花火等网站来制作图表

还可以使用专业的软件

Tableau或R进行绘制

在绘制图形时

需要注意以下注意事项

首先 图形要有标题

以解释图形的内容

第二 横纵坐标轴要标注刻度 名称

如有单位要注明

第三 图的内容要正确简明

避免不必要的修饰

第四 必要时要列出数据的来源

本讲我们主要介绍了

数据的图表展示

在后续学习中

我们将以电商数据为例

为大家上机演示如何绘制图表

本讲的内容知识点就讲到这里

谢谢大家

商业数据思维与实战课程列表:

第一章 数字经济的基本概念

-1.1 数字和数字的产生

--1.1.1 什么是数字

--1.1.2 数字如何产生

--测验1

-1.2 信息、信息技术和信息经济

--1.2 信息、信息技术和信息经济

--测验2

-1.3 数字经济及其特征、发展趋势

--1.3 数字经济及其特征、发展趋势

--测验3

-1.4 数据伦理

--1.4.1 什么是数据伦理

--1.4.2 大数据技术带来的伦理问题及防范措施

--测验4

-数据如何产生价值?

-数据滥用现象应如何予以防范?

-单元测验

第二章 数据思维

-2.1 数据与数据思维

--2.1.1 什么是数据

--2.1.2 什么是数据思维

--2.1.3 大数据时代的数据思维

--2.1测验

-2.2 大数据时代的数据思维

--2.2.1 数据思维的具体方法

--2.2.2 数据思维的应用流程

--2.2.3 数据思维的应用示例

--相关思维在商业中的实际应用

--2.2测验

-数据的商业价值如何体现?

-单元测验

第三章 大数据时代的商业模式

-3.1 大数据时代的商业模式变革

--3.1.1 商业模式的概念与要素

--3.1.2 数据思维与商业价值创造

--3.1.3 大数据时代的商业模式变革

--3.1 测试

-3.2商业数据思维案例分析

--3.2.1 案例一:电商品牌——韩都衣舍案例分析

--3.2.2 案例二:网络文学——连尚文学案例分析

-如何理解平台经济中的双边网络外部性?

-单元测试

第四章 大数据时代的统计分析(上)

-4.1 大数据时代下的统计分析

--4.1 大数据时代下的统计分析

--4.1 测试

-4.2 数据分析基础

--4.2 数据分析基础

--4.2 对新产品销售进行分析,应如何实施数据分析?

-4.3 统计分析方法专题Ⅰ

--4.3.1 数据的图表展示

--4.3.2 数据的概况性度量

--4.3.3 商业数据描述分析应用案例

--4.3.4 假设检验

--4.3.5 卡方检验

--4.3.6 方差分析

--4.3 测试

-商业数据分析需要具备哪些能力?

-单元测试

第五章 大数据时代的统计分析(下)

-5.1 统计分析方法专题Ⅱ

--5.1.1 相关分析

--5.1.2 线性回归分析

--5.1.3 虚拟变量回归

--5.1.4 逻辑回归

--5.1.5 因子分析(选看)

--5.1 测试

--5.1.6 聚类分析(选看)

-5.2 文本分析

--5.2.1 文本分析过程

--5.2.2 文本分析工具

--5.2.3 文本分析实例

--评论语料

--5.2 测试

-结合从网络中已爬取的商业数据,讨论如何对其中的文本数据进行分析?

-单元测试

第六章 商业数据分析实战(上)

-6.1 商业选题

--6.1.1 商业选题思考路径

--6.1.2 明确商业问题

--6.1.3 撰写商业问题背景

--6.1 测试

-6.2 数据提取

--6.2.1 数据提取方法

--6.2.2 数据提取工具

--6.2.3 数据爬取过程

--6.2.4 数据爬取实例

--6.2 测试

-基于已明确的商业问题,讨论如何提取研究所需的数据?

-单元测试

第七章 商业数据分析实战(中)

-7.1 数据预处理

--7.1.1 数据预处理方法

--7.1.2 数据预处理工具

--7.1.3 数据预处理过程

--7.1.4 数据预处理实例

--7.1 测试

-7.2 数据分析与挖掘

--7.2.1 数据分析与挖掘方法

--7.2.2 贝叶斯网络分析与挖掘实例

--7.2.3 神经网络分析与挖掘实例

--数据分析与挖掘语料

--7.2 测试

-基于对研究数据的预处理结果,讨论如何对其进行进一步的分析与挖掘?

-单元测试

第八章 商业数据分析实战(下)

-8.1 数据可视化

--8.1.1 数据可视化方法

--8.1.2 数据可视化工具

--8.1.3 数据可视化实例

--8.1 测试

-8.2 报告撰写

--8.2.1 Word报告撰写

--8.2.2 PPT报告制作

--8.2.3 报告中代码规范化

--8.2 测试

-基于对数据不同阶段的处理结果,讨论如何对其进行可视化展示?

-单元测试

期末考试

-期末考试

4.3.1 数据的图表展示笔记与讨论

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