Excel如何创建文本直方图　　

      除了重复输入之外，“REPT”函数另一项衍生应用就是可以直接在工作表中创建由纯文本组成的直方图。它的原理也很简单，就是利用特殊符号的智能重复，按照指定单元格中的计算结果表现出长短不一的比较效果。　　

      比如我们首先制作一张年度收支平衡表，然后将“E列”作为直方图中“预算内”月份的显示区，将“G列”则作为直方图中“超预算”的显示区。然后根据表中已有结果“D列”的数值，用“Wingdings”字体的“N”字符表现出来。具体步骤如下：　　

      在E3单元格中写入公式“=IF(D30,REPT(″n″,ROUND(D3*100,0)),″″)”，也拖动填充柄至G14。我们看到，一个没有动用Excel图表功能的纯文本直方图已展现眼前，方便直观，简单明了。

在日常工作中，我往往发现：20%的问题员工造成了团队80%的问题，而其他80%的员工造成了20%的问题。这个现象很有趣，但有客观说，中国老话就叫：“一颗老鼠屎坏了一锅汤”，而在西方，意大利学者帕累托称之为“二八法则”。因为是他老人家提出来的，因此这个现象也叫“帕累托法则”。在工作中，当我们通过数据分析得到了一个“帕累托”式的分析结论时，该如何呈现给领导，以便引起其重视，快速采取有力措施，防止问题的扩大呢？

文：傲看今朝 图片来自网络

在之前的工作中，我往往将此类数据分析结果做成条形图或者饼图，但领导反馈说图表不够醒目，难以理解，明明很严重的问题也强调的不够，他建议我换一种图表来展现。那么对于这种二八法则现象的结论，该选择什么样的图表来表达呢？原来，对于这个法则，有人专门设计了一种叫“帕累托图”的图。

这种图表可以简洁高效地展现“少数关键问题极大影响项目整体表现”这一结论。对于职场人士来说，使用这种图表不仅让自己的分析结果显得专业，显得有逼格，为自己赢得好印象，而且还能让领导瞬间就看明白自己的分析结论，从而快速采纳自己的建议。本文将从以下几个方面来分享：

一、什么是帕累托图？

二、如何快速制作标准的帕累托图？

三、如何快速制作实用的帕累托图？

一、什么是帕累托图？

帕累托图（Pareto Chart）是将出现的质量问题和质量改进项目按照重要程度依次排列而采用的一种图表。以意大利经济学家V.Pareto的名字而命名的。帕累托图又叫排列图、主次图,是按照发生频率大小顺序绘制的直方图，表示有多少结果是由已确认类型或范畴的原因所造成。

帕累托图主要用于质量管理及项目管理，是石川质量管理七大工具之一，质量管理上其在项目管理中主要用来找出产生大多数问题的关键原因，用来解决大多数问题。帕累托图简洁、高效，可以直观地让人发现并认同“关键少数问题极大影响整体”的分析结论，没有任何图比帕累托图更能展示“二八原则”这一规律的图了。使用帕累托图可以瞬间提升你作图的专业度，从而给领导留下好印象，进而升职加薪。帕累托图通常由以下几个部分组成（如下图所示）：

帕累托图结构

图表必须包含累计百分比折线图以及从左至右从高到低排列的无缝隙的柱形图（直方图）这两个要素；

帕累托图的累计百分比系列折线图最右侧顶点永远为100%；

帕累托图的柱形图（直方图）必须按照从高到低的顺序进行排列；

帕累托图的图例可以去掉。

二、如何快速制作标准的帕累托图？

标准的帕累托图在满足基本帕累托的情况还必须以下两点：1.折线图的起点为零点；2.折线图需从柱形图的第一根柱子右上角穿过。如下图所示：

标准帕累托图

那么如何快速制作如上图所示的这样一张帕累托图呢？

1.确保错误数量列为降序，选中第二行，右键单击选择“插入”或者按下Ctrl+shift+“=”组合键，插入空白行；

2.新增辅助列：累计百分比，在C2中输入公式：=sum(B$2:B2)/sum($b$2:$B$10),复制此公式到C3:C10中。

3.复制C2:C10单元格区域，粘贴到图表中，单击蓝色柱子--右键单击--选择“更改系列图表类型”命令；

4.依次单击“组合”--柱线图--勾选系列2最右侧的次坐标轴复选框--单击确定。

5.单击选中系列1的坐标轴，按下Ctrl+1组合键打开“设置坐标轴格式”对话框，设置边界最小值为0，最大值为213（错误数量总和）；

6.单击选中系列2的坐标轴，在打开的“设置坐标轴格式”对话框中设置边界最小值为0，最大值为1。

7.依次单击“设计”选项卡---“添加图表元素”---坐标轴--次要横坐标轴命令；

8.单击次要横坐标轴选中，在弹出的“设置坐标轴格式”对话框中的“坐标轴位置”选项上选择在刻度线上，如图所示：

9.继续设置“设置坐标轴格式”对话框，将在标签位置下拉菜单中选择“无”，如下图所示：

10.单击任意蓝色柱子，选中错误数量系列，右键单击--下拉菜单选择“设置数据系列格式”--设置分类间距值为0%。

11.单击选择折线--在弹出的“设置数据系列格式”对话框中一次单击“填充（颜料桶）”--标记--数据标记选项--内置--类型中选择圆形--大小填写为20;

12.右键单击折线图节点--在弹出的右键下拉菜单中选择“添加数据标签”--“添加数据标签”命令；

13.单击任意刚刚天添加的数据标签--右键单击并在弹出的下拉菜单中选择“设置数据标签格式”--在打开的对话框中设置标签位置为居中，接下来设置标签的字体颜色为白色；

14.连续单击两次处于0%位置的球体，使其单独处于选中状态，按下键盘上的delete键将其标签删除；

15.连续两次单击0位置的球体，使其单独处于选中状态，在弹出的“设置数据点格式”对话框中依次单击填充--标记--勾选无填充选项--单击边框--勾选无线条选项；

16.单击网格线--右键单击--选择删除将网格线删除；

17.单击系列2的坐标轴，在弹出的“设置坐标轴格式”对话框中选择最右侧图标（或者按下Ctrl+1组合键）--单击刻度线标签--标签--标签位置--选择无；

18.设置表头、数据来源，并添加图例等。这样一份标准的帕累托图就做好了，如下图所示：

Excel

下面这种形式的帕累托图堪称最为简单实用的帕累托图，制作相对上面标准图来说，这一种制作起来要相对简单一些。请看操作步骤。

1.保证错误数量列为降序排序；

2.增加辅助列：累计错误率列（累计百分比），在C2单元格中输入公式：=sum(B$2:B2)/sum($b$2:$b$9),将此公式复制到整列。如下图所示：

3.选中整个数据表格，单击“插入”选项卡---组合图---柱线图；

4.单击系列2：累计错误率，选中该系列，右键单击并在弹出的下拉菜单中选择“设置数据系列格式”---绘制系列在中选择“次坐标轴”；

5.选择错误数量的系列的坐标轴，按下Ctrl+1打开“设置坐标轴格式”对话框--边界选项下，最小值输入0，最大值输入：213（总的错误数量）；

6.按照上一步骤的方法设置累计错误率系列坐标轴边界最小值为0，最大值为1；

7.继续选择“设置坐标轴格式”对话框下方的“标签”选项，在标签位置中选择“无”，隐藏最右侧的累计错误率系列坐标轴；

8.单击累计错误率折线--右键单击--下拉菜单选择“添加数据标签”--“添加数据标签”；

9.单击任意数据标签，按下Ctrl+1打开“设置数据标签格式”对话框--选择标签位置下方的

10.单击任意蓝色柱子，选中错误数量系列，右键单击--在弹出下拉菜单选择“设置数据系列格式”--设置分类间距为80%；

11.将图例拖拽至绘图区上方，依次单击“格式”选项卡--横向文本框--在标题去画出文本框并输入文字；

12.输入图表强调的标题，设置字体格式为“微软雅黑”，字号大小为24。

13.单击设计选项卡---选择合适的模板（如下图中的黑色模板）

14.将图表标题文字颜色设置为白色，再次调整图例到绘图区的正上方，绘图区下方插入文本框，输入数据来源，并设置字体为，字体：微软雅黑，字号为9，颜色为浅灰色；

15.这样一张非常实用简单美观的帕累托图就做好了。

今天的内容就暂时分享到这里，关于练习文档，欢迎大家通过简信与我联系索取。

描述统计学，往往研究数据的集中和离散。其中，各数据出现次数的情况，也是重要的一个研究方向。

频数分布表示互不重叠的组别中每一组项目的个数。在分类型数据中，频数分布就是各个分类类目的总数。

上图就是数据分析师的岗位，按城市统计出的频数表，即各个城市的岗位数量。从应用角度看，数据透视表是专门用来计算频数的。我们也能把频数转换成百分比占比，这更直观。

如果将其转换成图表，叫做条形图。饼图也可以描述频数，但是不常用。

数值型数据也适用于频数分布。以薪资数据为例，因为薪资千差万别，若粗暴地转换成条形图，就会丧失可读性。

数值型数据必须经过分组转换，将数据划分到一个个区间范围内，可以间接认为把数值其转换成了分类数据。从业务角度理解，18和18.1、17.9的差异并不大，为什么不视为一组呢？

组数划分一般选择5～20组，数据量越大，划分的组数就能越多。划分的不同区间范围叫做组宽，组宽是人为定义的，组宽最好等距。用1～80与81～100计算两组的频数，没什么意义。

组宽和组数的选择相辅相成，组数多，组宽相对小，反之亦然。组宽=（最大值-最小值）/组数。我们将案例数据的组宽定义为5，即0～4，5～9，10～14……

用Excel函数 = int(( salary +1)/5)即可正确获得分组后的结果，0代表0～4，1代表5～9。另外一种方式是用frequency( )函数,以数组形式输出。数据分析工具也能绘制频数表。

因为每一个数据只能属于一个组，所以要规定组的上下限。上文划归的0～4组宽，实际是零到除五之间的数值，包括4.99这类。因为数值型数据可以连续地划分，分类数据没有这顾虑。

分组的过程也叫数据分桶bin，它是常见的一种数据清洗过程。在机器学习中，能提高模型泛化能力。

将汇总的结果生成条形图，调整系列样式，系列重叠和间隙宽度均为0。它的正式名字叫直方图。

条形图和直方图最大的区别在于矩形的间隔。直方图的矩形没有间隔，之间完全重合（图中的白线是为了显示清楚才加上的）。因为数值型数据的特点是连续性，不能有空档造成断开。

图中的直方图并不标准，横坐标的数字应该为[0,5,10,15,20…]且位于白线下方。我这里略过了。

频数既能用相对数表示，也能用百分比表示。区别在于纵轴。后者用于方便对比。

直方图的一个重要应用是提供了分布信息。不同直方图代表的业务意义不同。需要注意的是，分组将直接影响直方图的外形。

标准型的形态往往是中间高，两边低，呈中间的集中趋势。它代表一种稳定正常的形态。

双峰型，一般是混合了多种数据源或者类别数据造成的。

锯齿型，一般是观察数据的手段和方法不稳定，才会造成直方图的波动。

孤岛型的直方图，一般是业务上的非正常错误，比如工程零部件出了问题、产品出现了某Bug，造成凸出一块。

陡峭型，往往是数据源缺失，或者被剔除一部分后，造成这种断崖式的折断。

偏峰型，分为左偏峰和右偏峰。我们也把它称呼为偏态，上图是一个右偏态。

偏态是分布形态中的一种重要数值度量。很多数据并不呈现完全对称的分布，比如中国工资。

在统计学上，众数和平均数之差可作为偏态的划分指标之一。如果平均数大于众数，称为正偏态／左偏态；相反，则称为负偏态／右偏态。

为了更好的描述偏态的倾斜程度，我们引入偏态系数sk，sk=0时不偏不斜。另外还有一个峰度系数ku，描述分布的扁平瘦窄，ku以3为标准基准。两者组合，当 sk=0，ku=3时，分布呈正态；sk>0时，分布呈正偏态，sk<0时，分布呈负偏态；ku>3时曲线比较陡峭，ku<3时曲线比较平坦。< span="">

偏度和峰度的具体计算，用Excel的skew和kurt函数。数据分析库的描述统计也行。

直方图的左右偏度，对应着不同的业务场景。左偏的典型业务场景就是考试成绩，大部分学生集中在60～90之间。而和钱有关的直方图，基本是右偏，比如销量、流水、消费等。

理论讲完了，继续用数据分析师的薪资实战，偷懒用python代码完成了，Excel作图真的很累的……

先观察整体的直方图，我们将其切分成二十组（和上文Excel图表的差异在于组宽组限的变化）。

这个数据同时呈现了双峰型和右偏型的分布。双峰型可能是因为我们混合了一二三线城市的数据，而右偏是因为薪资和钱有关，毕竟不是所有的数据分析师都能拿高薪。

单纯过滤出北京的数据。

分布还是呈现乱七八糟的样子，为什么呢？因为我们选取的薪资是网络爬虫获取的薪资范围求平均，并不是真实的水平（很多HR复制黏贴瞎设的），这是不可避免的误差，那应该怎么办呢？可以适当的调整组数。

组数为十后，分布正常了不少（实际工作中，可以把极大值排除再做直方图）。那么接下来进入分析的环节，之前我们用了箱线图，现在学习直方图吧。它的奥秘也在于对比，通过对比不同的频数，获得洞察。选择北京和上海看一下，纵轴改成百分比。

调成ggplot的色系更直观一些，红色代表北京，绿色代表上海。图中明显可以看出两地在10～30之间的薪资差异。上海集中在10～20间，北京则是20～30区域更多。组数调大，可以分析地更细。

城市换成上海和深圳，则是另外一种解读了。

到这里，描述统计的内容就结束了。描述统计是分析数据的一种技巧，包含数据的集中度量(平均数、中位数、众数)、数据的离散（方差、标准差）、数据的分布（箱线图、条形图、直方图）三块。

希望大家养成使用描述统计的习惯，下一章，开始概率的世界：为什么你认为的，都是错的。

适用人群

零基础小白、学生党；

希望快速提升商务图表技能的职场人士；

课程概述

本课程是图表系列课程的基础篇，教你快速掌握Excel中最常见的20种图表制作，零基础也完全不用怕。

商务图表这件事，对任何职场人士来说都是项硬技能，不管是否自己的业务成绩，还是公司的总结报告，亦或是对客户呈现出公司的品牌形象，总归是要对得起自己的那份付出，拿得出“高大上”的图表才是王道。

要懂得让你的数据会说话，而且对“职场硬通货”的投资，稳赚的哦~~早学会早受益、早实践早加薪、早起步早升职。

课程注重方法论，将呈现分析、图表美化、技巧操作完美结合

20种图表类型如下：

好不容易整理完的数据，究竟该如何呈现？

在开始制图之前，先问问自己：

你想展示什么？

然后再选择对应的图标类型

下面就让我们一起，来一一剖析这份《图标类型选择指南》中的，每一份图表的具体用途：

【柱形图】

用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。是基础的三大图表之一，通过次坐标、变形、逆转可实现复杂图表的制作。

【不等宽柱形图】

在常规柱形图的基础上，实现了宽幅和高度两个维度的数据记录和比较。

【表格或内嵌图表的表格】

用于一系列相同类型图表的呈现。针对每个个体，以统一风格的图表呈现其内部数据关系，然后进行排列布局，组合后进行数据呈现。

【条形图】

对于数据项标题较长的情况，用柱状图制图会无法完全呈现数据系列名称，采用条形图则可有效解决该问题。同时在制图前，可将数据进行降序排列，使得条形图呈现出数据的阶梯变化趋势。

【环形柱状图】

是柱形图变形呈现形式的一种，通常单个数据系列的最大值，（一般来说）不超过环形角度270°，并由最外环往最内环逐级递减的呈现数据。

【雷达图】

雷达图又可称为戴布拉图、蜘蛛网图，用于分析某一事物在各个不同纬度指标下的具体情况，并将各指标点连接成图。

【曲线图】

又称折线图，以曲线的上升或下降来表示统计数量的增减变化情况。不仅可以表示数量的多少，而且可以反映数据的增减波动状态。

【直方图】

直方图又称质量分布图。是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。

【正态分布图】

也称“常态分布”或高斯分布，是连续随机变量概率分布的一种。常常应用于质量管理控制：为了控制实验中的测量（或实验）误差，常以 作为上、下警戒值，以 作为上、下控制值。这样做的依据是：正常情况下测量（或实验）误差服从正态分布。

【散点图】

是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。

【曲面图】

通过XYZ三个维度的坐标交汇，形成对应的数据点，并且根据这组数据汇总生成的图表。它可以比较方便地模拟绘制各种标准曲面方程的图像。

【堆积百分比柱形图】

用于某一系列数据之间，其内部各组成部分的分布对比情况。各数据系列内部，按照构成百分比进行汇总，即各数据系列的总额均为100%。数据条反应的是各系列中，各类型的占比情况。

【堆积柱形图】

用于某一系列数据之间，其内部各组成部分的分布对比情况。各数据系列按照数量的多少进行堆积汇总，各数据系列之间，根据汇总柱形图的高低，进行对比分析。

【堆积百分比面积图】

显示每个数值所占百分比随时间或类别变化的趋势线。可强调每个系列的比例趋势线。

【堆积面积图】

显示每个数值所占大小随时间或类别变化的趋势线。可强调某个类别交于系列轴上的数值的趋势线。

【饼图】

以图形的方式直接显示各个组成部分所占比例，各数据系列的比率汇总为100%。

【环形图】

环形图是由两个及两个以上大小不一的饼图叠在一起，挖去中间的部分所构成的图形。能够区分或表明某种关系，常用于饼状图的进一步美化。

【瀑布图】

是由麦肯锡顾问公司所独创的图表类型，因为形似瀑布流水而称之为瀑布图( Waterfall Plot)。此种图表采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系。

【子母图】

用于表示数据之间构成的构成关系，在母图的比例关系中，其中某一部分涵盖特别多的数据项目，且在总比率中可以合计为一类的情况时，可将该部分单独以子饼图的形式，进行呈现。

【气泡图】

排列在工作表的列中的数据（第一列中列出 x 值，在相邻列中列出相应的 y 值和气泡大小的值）可以绘制在气泡图中。气泡图与散点图相似，不同之处在于，气泡图允许在图表中额外加入一个表示大小的变量。

2018年，get一个新技能，不如从适用面广泛的excel开始吧！

在excel2016中，总共内置了14中基本图表，包括一些常见的柱形图、折线图、饼图；也有一些比较少见的股价图、曲面图；还有一些新增的图表，比如树形图、箱型图等。在这里仅为大家说明这14种图表的基本作用和展示效果。当然，由这些基本图表可以延伸出更多的显示效果和更多的显示方式，比如迷你图、三维效果、堆积效果、数据标记等，会在以后的文章中为大家介绍。

一、柱形图。柱形图是我们常用的图表之一，可以直观地展现数据的对比情况和变化趋势。如下图所示，我们以姓名为横轴，销售量为纵轴，可以看到每个人1-5月的销量情况。也可以以月份为横轴，显示1-5月各月每个人的销量。

二、折线图。折线图也是我们常用的图表之一，可以直观地显示变动的趋势。如下图所示，我们以月份为横轴，销量为纵轴，可以看出每个人1-5月销量的变动趋势。另外如果把所有人的数据放在一个折线图放在一个图表中看起来杂乱的话，我们可以只选择一个人1-5月的销量数据生成折线图进行趋势显示。

三、饼图。饼图也是我们常用的图表之一，可以显示各个元素的占比情况。如下图所示，我们选择姓名和一月的两列数据，可以生成右面的饼图，直观地看到1月每个人销量的对比情况和所占一月总销量的比例。我们选择第二行和第三行数据，可以生成下面的饼图，看到诸葛亮1—5月的销量情况。

四、条形图。条形图和柱状图的展现效果很相似，最明显的区别就是前者横向展示，后者纵向展示。如下图所示，我们选择销量为横轴、姓名问纵轴，可以横向展示出每个人不同月份的销量情况。如果销量为负数的话（仅为了举例），显示横轴为负数的效果应该比纵轴为负数的效果好好一些。

五、面积图。面积图也可以明显地展示出数据的大小。如下图所示，我们选择姓名和一月两列，生成右面的面积图，就可以看到一月份每个人的销量对比情况。也可以选择第二行和第三行，生成下面的面积图，可以看到诸葛亮每个月的销量情况。

六、X、Y散点图。散点图描述的是数据的分布情况，主要展现变量之间的某种函数关系。如下图所示，我们选择销量为横轴，工资为纵轴，制作如下散点图，然后增加一条趋势线，可以发现工资和销量之间的关系。这里的数据标签和直线如果去掉会图表会更加简洁。

七、股价图。有过证券交易经验的朋友，股价图见过很多次了。股价图不仅可以运用到交易市场，在有起始值、终点值、最高值、最低值或者其中的一部分值，我们都可以考虑用股价图进行分析。下图是2018年12月第一周的上证指数生成的股价图。可以直观地看到每一天的四个价格之间的关系和股价走势。

八、曲面图。曲面图可以明显展示出层次感。最常见的是地理上的等高线、等温线等图表。如下图所示，我们用一个乘法表分别生成一个二维曲面图和三维曲面图，然后把乘积的值区间设置为500，可以看到，颜色越深，代表值越大。

九、雷达图。雷达图可以很直观地对比数据大小。常用于性格分析，指数分析等。如下图所示，我先选中第二行和第三行，生成右边的雷达图，可以直观地看到诸葛亮每个月销量的相对大小；或者我选中B、C两列，就可以看到1月份每个人销量 的相对大小。

十、树形图。树形图利用区域的大小来对比各个数据的大小，如下图所示，生成树形图，我们可以看到每个月的每个人销量相对情况。

十一、旭日图。旭日图也是利用区域大小来突出数据的对比，类似于多个圆环图嵌套。如下图所示，我们生成一个旭日图，可以直观地看到每个月销量的比重以及单个月份中每个人销量的比重。

十二、直方图。直方图主要用于区间的频数分段统计，如下图所示，选中C列数据，生成右图所示直方图，可以直观地看到销量在某一个区间的分布情况。

十三、箱形图。箱形图可以反映一组数据的最大最小值、第一四分位数、第三四分位数、中位数和平均值，可以看出数据的变化程度和对称性。如下图所示，我们生成右变的箱形图，不仅可以看到一个人1-5月销量的最值，分位数等，也可以看到销售员之间各个数值的对比。

十四、瀑布图。瀑布图以阶梯的形式显示数据的变化，如下图所示，我们选择第二行行第三行的数据，生成右图所示的瀑布图，可以直观地看到每个月的增减变化以及销量的累计数。

这就是excel2016内置的14种基本图表。这些图表形式是非常丰富的，既可以单个使用，也可以组合使用，使用图表能够更加直观地显示数据和分析数据。

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本文为小编学习天善学院李奇老师用数据说话-Excel BI商业智能分析零基础精讲课程第一章第五节笔记。

Excel商业智能分析中常用的到的五种方法：数据标准化、加权平均、转换变量类型、直方图、盒须图。

重要性：不同指标进行对比评价时，经常会遇到由于各指标间的性质，量纲，或者是数量级的不同而造成各指标间的水平相差很大时，直接用原始指标值进行数据分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用。为了保证结果的可靠性，需要对原始的指标数据进行标准化处理。

方法：主要介绍2种：

MIN-MAX标准化：新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值）

注：原数据映射在0-1区间内，同意数量级，方便进行进一步比较、分析

Z-SCORE标准化：新数据=（原数据-均值）/标准差

注：围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。

利用交叉表求权重方法介绍：

1. 纵向和横向对比，横向重要则为1，纵向重要为0

2. 横向加总

3. 每个阶段合计值/合计总值*100%

实操部分：

变量类型：

1. 名义型变量： 值与值之间没有等级顺序之分，仅代表不同类的事物。

例： 性别、民族、职业

2. 有序型变量： 值与值之间有等级顺序之分，不仅能够代表事物的分类，还能代表事物按某种特性的排序。

例： 销售阶段、优良中差

3. 连续型变量：不仅能将变量区分类别和等级，而且可以确定变量之间的数量差别和间隔距离。

例： 营业额、身高、体重

实操：

频数与频率

频数是落在各类别中的数据个数。各类别频数与总频数之比称频率。频数和频率分别从绝对数和相对数上，反映出数据在各变量值上的分布状况。（学习直方图前了解这两个概念）

组距=（最大值-最小值）/组数

1. 选择数据

2. 设置接受区域

3. 调整频率分布

直方图与柱形图区别：柱形图看的是高度，对比数值，直方图看的是面积，组距内频率的分布情况，展现整体分布趋势。

实操：

调出数据分析库之后打开直方图

设置好参数

注意：此时显示的是频数而不是频率，需要调整一下。

设置好之后调整直方图，邮件调出数据系列格式，“分类间距”调为“0”。加上相应轮廓即可。

盒须图用来体现数据分散情况，版本建议excel2016版。

四分位数：将数据由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值就是四分位数

上边缘 = Q3+1.5*（Q3-Q1）

下边缘 = Q1-1.5*（Q3-Q1）

通过盒须图，可以清晰发现一组数据的分散情况。

实战：

选中所有数据之后，找出所有图标中的“箱形图”

本章笔记就到这里，后续继续更新哈，欢迎大家关注。感兴趣的同学也可以留言一起交流学习，记得点赞哈。

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一份学生成绩单，需要分别统计出60分以下、60-69、70-79、80-89、90-100各阶段成绩的学生数量。下面分别介绍4种方法来统计符合要求的学生数量。

1、利用FREQUENCY函数

FREQUENCY函数为：计算数值在某个区域内的出现频率（个数）。函数语法为：

FREQUENCY(data_array, bins_array)：

Data_array 必需。 要对其频率进行计数的一组数值或对这组数值的引用。 如果 data_array 中不包含任何数值，则 FREQUENCY 返回一个零数组。Bins_array 必需。 要将 data_array 中的值插入到的间隔数组或对间隔的引用。 如果 bins_array 中不包含任何数值，则 FREQUENCY 返回 data_array 中的元素个数。使用FREQUENCY函数难点为函数返回的是一个数组，所以它必须以数组公式的形式输入。C2:C26 为学生成绩，E2：E6为成绩分数区间分割点，对应的分别在F2：F6统计数量。

1）选中F2：F6单元格区域（由于是数组函数，必须选中F2：F6单元格区域），选定后在F2输入公式：

=FREQUENCY(C2:C26,E2:E6)。

2）公式输入完后同时按Shift+Ctrl+Enter键，会在F2:F6中分别返回满足条件的成绩个数。

2、使用COUNTIFS函数

COUNTIFS函数为：统计满足某个条件的单元格的数量（个数）。函数语法为：

=COUNTIF(要检查哪些区域? 要查找哪些内容?)

这里将学生成绩按成绩范围各自计数，E2:F6为成绩范围，在G2输入公式：

=COUNTIFS($C$2:$C$26,">="&E2,$C$2:$C$26,"<="&F2)，然后向下拖动复制到G6即可。注意C2:C26为绝对引用，按F4加"$"符号。

3、利用数据透视表

数据透视表处理大量数据时比较常用的方法，而且比较直观。

4、利用分析工具库

首先加载分析工具库。打开Excel选项，点击加载项，在管理下拉列表选择excel加载项，点击转到，勾选分析工具库。在excel数据工具栏下会加载数据分析选项。

1）点击工具栏数据—数据分析，在数据分析对话框中选择直方图，确定。

2）在直方图对话框输入区域和接收区域分别输入数据区域，在输出区域选择一个空单元格，下面柏拉图、累积百分率、直方图3个选项任选一个，我这里选直方图，确定。

一、描述统计

在数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性统计分析（Descriptive Analysis），以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形，常用的指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等等。

数据的集中趋势一般采用平均值、中位数表示。数据的离散程度一般采用方差、标准差表示。数据的分布情况一般采用直方图表示。

案例：北京房屋价格（数据文件：house_price.xlsx）

分析问题:

1)北京市政府为调控房地产价格，希望知道北京各小区房屋价格的分布，请分析房地产价格的集中趋势，并选择合适的图形呈现。

2)房地产商想知道北京各个环线房屋装修状况的对比情况，以便进行产品设计和市场拓展，计算指标并设计合适的图形呈现结果，最后给房地产商一些建议。

3)选择合适的图形反映北京各个区住宅区房屋分布情况

操作步骤：

1)基本描述统计

打开excel数据文件house_price.xlsx

选择描述统计，单击“确定”按钮。

2)直方图

根据描述统计的结果，在空白列构造间隔为0.5的等差数列作为接收区域D1:D19，最大值为9,最小值为0。

选择数据，单击“数据”选项卡，选择“数据分析”选项框中的“直方图”选项

输入区域选择房屋价格avgprice列$B$2:$B$186，接收区域选择第一步构造的接收数据，即D1:D19数据。

输出区域选择G3，勾选图表输出，然后单击“确定”按钮。

选中整个直方图，右键单击选择“设置数据系列格式”，单击“系列选项”，分类间距设为0。

备注：

基本概念：数据的集中趋势 离散程度 数据分布情况 透视表 直方图 柱形图 饼形图 堆积柱形图

二、排位与百分比排位

“排位与百分比排位”分析工具可以产生一个数据表，在其中包含数据集中各个数值的顺序排位和百分比排位。该工具用来分析数据集中各数值间的相对位置关系。该工具使用工作表函数 RANK 和 PERCENTRANK。

例：10名同学统计学考试成绩如下：

试进行排位和百分比排位。

（1）在EXCEL数据分析工具库中选择“排位与百分比排位”，弹出对话框如下：

排位与百分比排位对话框设置

（2）单击“确定”生成排位结果如图。

排位与百分比排位结果

（3）其中的百分比排位为：小于该值的个数/（小于该值的个数+大于该值的个数）

如88，小于该值的有7个，大于该值的有2个，百分比排位为7/9＝77.78%，该工具截去了十分位数。

图/文 | 安伟星

直方图是用于展示数据分布情况的图表，经常用于数据统计中。

它可清晰地展示出数据的分类情况和各类别之间的差异，为分析和判断数据提供依据。

01创建直方图

创建直方图，只用一列数据即可，直方图的分类标签是根据数值的大小进行自动分组。比如对一组测试数据，我们想要考察测试分数的分布情况。

①选择数据，选中上图所示的数据区域；

②单击“插入”>“插入统计信息图表”>“直方图”。

默认生成的直方图是个样子的。到这里，一定会有几个疑问：

①这些柱子的个数是怎么决定的？

②横坐标轴代表的含义是什么？

③这个图能够说明什么问题？

带着这些问题，我们继续学习。

02配置直方图箱

右键单击图表的水平坐标轴，单击“设置坐标轴格式”，然后单击“坐标轴选项”。

直方图的核心就在“横坐标轴”选项中，这里官方的说法是“箱”，关于“箱”的设置，有六个选项。

这六个选项的使用方法，总结如下表所示，Excel默认生成的直方图是自动模式，此时箱宽度通过使用 Scott 正态引用规则计算(1)。

我们通过自定义箱宽度的方式，设置每个箱子的宽度。其实这个宽度指的是数值的分组跨度，输入20，那么这组数据将按照20的间隔进行分组。

数据分组的间距越窄，图表拆分的箱型就越多，分析的区间就越精准。但是这个区间不是无限度的细分的，否则就失去了统计的意义了。

从图中可以明显看出，分数处于在（60，80]之间的最多，（80，100]之间的最少。通过成绩的分布，可以分析出整体水平、测试题目的难易度等等，从而为我们的决策做依据。这就是直方图的最典型的意义。

03帕累托图

帕累托图（Pareto chart），以意大利经济学家V.Pareto的名字而命名，在反映质量问题、展现质量改进项目等领域有广泛应用。

它是按照发生频率大小顺序绘制的直方图，表示有多少结果是由已确认类型或范畴的原因所造成。

从帕累托图的定义中，可以知道，将直方图进行排序，基本上就变成了帕累托图，同时帕累托图还有一条表示累计百分比的折线。因此可以说，帕累托图是直方图的增强版。

举例说明

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比如有六项因素能够影响测验成绩，选中此数据表。

单击“插入”>“插入统计信息图表”>然后选择“直方图”右侧的“排列图”。

然后，你看Excel 2016竟然可以一键生成帕累托图，而且还可以自动对项目按照值的大小进行排序，自动计算累计百分比。

①图中的柱形代表每个因素的频数（出现的次数）；

②折线图是累计百分比，最终值一定要落在100%上；

与帕累托图紧密相关的是二八法则，在这里体现在“影响结果80%的因素，集中在所有因素的20%里面”，所以集中力量解决这20%的因素，就能将成绩（或者品质）提升80%。

▌注：（1）用于在 Excel 2016 中创建直方图的公式，自动选项（Scott 正态引用规则）

·END·

在excel中可以利用FREQUENCY函数进行频数统计，利用“数据分析”中的“直方图”宏程序进行频数分析。

函数 FREQUENCY 可以计算数值在某个区域内的出现频率，然后返回一个垂直数组，

由于 函数FREQUENCY 返回一个数组，所以它必须以数组公式的形式输入。

通过频数分布函数可以对数据进行分组和归类，从而使数据的分布形态更加清楚地表现出来。

下图是某课程的学生成绩，我们对其进行统计分析。

我们把学生成绩进行分段0-60、60-70、70-80、80-90、90-100。

我们在C2：C5区域一次输入59、69、79、89作为频数的接收区域（输入的不是每组上限，上限不在本组内）,因为分5组，所以有4个分段点，最后一个不用分段点，但是在计算时要包含进去。

选中D2:D6区域，编辑栏中输入：=FREQUENCY（B2：B25，C2：C5），再按Ctrl+Shift+Enter组合键，得到频数分布结果。

重新整理得到频数分布表。

我们利用直方图也可以获得各组的频数，在菜单“数据”选项卡下“数据分析”选项。如果没有找到需要先在excel选项中的“自定义功能区”中把“开发工具”选中。

然后打开“开发工具”加载项，选中“分析工具库”和“分析工具库-VBA函数”复选框。

这时我们打开“数据”选项卡，单击“数据分析”，弹出“数据分析”对话框。我们选择“直方图”。

在弹出的“直方图”对话框中选工作表中B2:B25填入输入区域，C2:C5填入接收区域。在输出区域中选一个单元格作为输出图表的起始区域，我们这里选G11，同时选中“累计百分比”、“图表输出”。（选中相应单元格区域系统自动加上绝对引用符号）如下图所示：

单击确定按钮，得到频数分布表、直方图及累计频数图。