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。

之前分享给大家一篇文章《震惊！90%的人都不知道excel的一键数据爬虫技能》，介绍如何抓取空气质量数据。有网友问如何用制作空气质量分布地图，这次分享如何把空气质量数据放在中国地图上。

这次不给大家详细介绍如何抓取数据了，可以翻看我之前写的文章，里面有详细介绍如何操作，这次直接制作三维地图。

Step1.首先打开数据表，然后选择插入三维地图。

2.设置城市的类型选择“县市”

3.值添加字段AQI，并选择“无聚合”

4.然后设置图层，我选择按照值设置颜色

以上设置完成就显示出我们想要的空气质量全国分布图

预告：下次分享随着时间变化的动态数据地图制作，例如未来一年的国民经济指数的变化或者未来一年的国家空气质量变化等。（具体案例未定）

转载自百家号作者：数据分析不是个事儿

怎么样快速做一个数据地图？

大家第一时间想到的可能是万能的Excel。

我自己也试着用Excel做了下，发现过程还比较复杂：

“先要用绘制地图图形 + VBA，用插入图形"任意多边形"绘制地图；每一个"任意多边形"赋予正确名称；对"任意多边形"赋值；利用VBA对"任意多边形"的值进行操作, 例如上色。……”

当然对于Excel大神，还是轻巧的很，甚至可以用VBA写个自动的模板，每次往里导数据就成。

于是寻思着，有没有更方便的途径来解决？

Power Map？形式太单一，不美观。

GIS地图工具？谁能给我一个免费的？

Echarts？额，不擅写代码……

用现成的可视化工具，也就BI工具比较简单轻便了。

据了解FineBI有都有比较强大的数据地图功能，于是尝试了下，果不其然，10分钟就搞定了一个数据地图，还可以各种样式切换。

用这个方法的好处是：

1）简单，快，不需要写代码

2）内置地图，自带中国省市县地图同时对接高德地图，可以自己上传图片进行自定义地图；

3）种类丰富，只需要改变数据展现形式，就能制作热力地图、流向地图、三维地图等十几种数据地图；

4）数据导入方便，导入Excel、直接连数据库都行，一键同步更新。

个人比较喜欢用工具来解决这类的可视化需求，学会了整套流程和方法，以后遇到任何类似问题都好解决。

简要介绍一下在FineBI上进行数据地图制作过程：

读取数据：可以是导入Excel或者连接数据库；处理数据：省市信息数据识别转化，或者经纬度数据匹配；制作图表：拖拽数据字段，系统自动进行经纬度或者行政区名的匹配确认，一键生成地图；美化：根据自己的小趣味或者分析目标，加数据警示、点线面的颜色大小处理，或者酷炫的动态效果。

以下举例FineBI简单拖拉拽生成的数据地图，基本涵盖了常用的数据地图类型和场景。

大家可以下载FineBI自己尝试制作下，文末附了这些模板的地址。

点地图-特大意外事故追踪线地图-纽约市出租车线路图区域/钻取地图-销售额全国分布流向地图-北京春运迁徙流向地图热力地图-全国空气质量分布热力点图-公交站点使用情况数据时间空间分布地图-人员时间路线追踪数据空间分布地图-轨道交通客流空间分布三维矩形地图-项目金额分布自定义地图1、点地图-特大意外事故追踪

点地图很直白，某个区域各个网点（特定位置）的数据时，用地图实现起来会比较复杂，并且精准性不高，那么就可以使用点地图，可精准快速定位到位置。

使用场景：点事件的分布，可以应用的场景就不具体展开描述了。还可以实现对特殊点事件的特殊识别，像上述地图特大事件追踪，可以用图片标识、文字符合标识或者动态效果标识对相对严重的事件进行标识。

2、线地图-纽约市出租车线路图

由点到线。大家对线地图可能应用不多，往往是因为线地图相对难绘制。不过线地图有时不仅包含空间、也包含空间，对于特殊场景的分析来说，应用价值特别高。

使用场景：骑行或者驾驶的线路分布、公交/地铁的线路分布，比如上述地图的纽约市出租车线路图。这个再进步延申一下可以做得很牛逼，包含空间和时间的分布，具体可以见下方7和8。

3、区域/钻取地图-销售额全国分布

由线到面。区域地图，也很常见了，最常见的就是行政地图，反映某一地区的自然、经济基本情况和区域特点。当然也可以自己上传自定义地图，比如像学校、商场的区域地图。

使用场景：不同区域的某个特点分布。可以实现由省到市的逐级钻取，也可以实现对于某一特点的不同程度进行颜色、标签等区分。比如上图销售额实现由省到市的钻取，销售额越大颜色越深。

4、流向地图-北京春运迁徙流向地图

流向地图常用来可视化源汇流(Origin Destination Flow)数据。源地和汇地可以是点，也可以是面。源地和汇地之间的互动数据，常用连接空间单元几何重心之间的线段来表达，线的宽度或颜色来表示源地和汇地之间的流向数值。每个空间位置可以是源地，也可以是汇地。

使用场景：流向地图多应用于区际贸易、交通流向、人口迁移、购物消费行为、通讯信息流动、航空线路等场景。

5、热力地图-全国空气质量分布

热力地图用来表示地理范围内各个点的权重情况，一般以特殊高亮的形式显示。

使用场景：PM2.5分布，当然也可以不局限于地图，像上面的注册日期、年龄分布，产品喜好分布等等

6、热力点图-公交站点使用情况

热力点地图，热力地图和点地图的综合应用，相比热力地图来讲，可以实现识别的精度更准确，一般热力地图各点实际上已经是一个半径圆了，各圆之间互相交叠，相比点地图来讲更加有层次。

使用场景：对地理范围内各个相对复杂的点的权重情况。比如上述的公交站点使用情况，人越多点越大，颜色越深。还可以对最大最小人数进行标识。

7、数据时间空间分布地图-人员时间路线追踪

轨迹分布可视化，同时有时间和空间信息。可以记录各个点的时间及空间分布。

使用场景：我们在电影里常看到的对于犯罪分子的GPS地理跟踪等等

8、数据空间分布地图-轨道交通客流空间分布

不同颜色识别出不同线路（更直观），不同站点用线粗的大小表示客流量大小（类似热力点），线越粗，表示客流量越大，还可以表示轨道线路走向。

使用场景：运营人员通过此种可视化效果，可以很直观的判断出某一时间段的客流分布情况，以便合理安排运营（比如工作人数等）；也可以深入分析不同路线的乘车行为，比如刚性出行（通勤）人群多在各大住宅区和办公区进出站

9、三维矩形地图-项目金额分布

点地图的升级版本，可以变化各种形状，包括这种三维矩形。

使用场景：点地图的任何场景，更侧重一些具体实物的地理分布，比如地产建筑项目。

10、自定义地图

你想上传什么就上传什么，在线编辑即可绘图，即绘即用。

使用场景：做你想做的地图。

这个工具牛逼的地方还有很多，它的定位是企业级商业智能工具，还可以支持像什么大数据、数据挖掘、复杂数据清洗、自助分析一类的需求，不过我觉得最牛逼的还是它对个人完全免费。

最后，篇幅有限，没能写具体操作，勤快的同学可以自己下载 finebi 学习。之后计划再整理一篇关于制作地图的详细操作过程，教大家怎么在10分钟内从无到有去做一个常用的数据地图。

内容思考中，大家如果想看哪个具体地图的制作过程，可以在评论里告诉我，挑评选最多的写。

整理不容易，求转发点赞啦(●ˇˇ●)

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。

由于函数 FREQUENCY 返回一个数组，必须以数组公式的形式输入。 

语法形式为FREQUENCY(data_array,bins_array)

其中Data_array为一数组或对一组数值的引用，用来计算频率。如果 data_array 中不包含任何数值，函数 FREQUENCY 返回零数组。Bins_array为一数组或对数组区域的引用，设定对 data_array 进行频率计算的分段点。如果 bins_array 中不包含任何数值，函数 FREQUENCY 返回 data_array 元素的数目。

看起来FREQUENCY的用法蛮复杂的，但其用处很大。比如可以计算不同工资段的人员分布，公司员工的年龄分布，学生成绩的分布情况等。这里以具体示例说明其基本的用法。

以计算某公司的员工年龄分布情况为例说明。在工作表里列出了员工的年龄。这些年龄为 28、25、31、21、44、33、22 和 35，并分别输入到单元格 C4:C11。这一列年龄就是 data_array。Bins_array 是另一列用来对年龄分组的区间值。在本例中，bins_array 是指 C13:C16 单元格，分别含有值 25、30、35、和 40。以数组形式输入函数 FREQUENCY，就可以计算出年龄在 25岁以下、26~30岁、31~35岁、36~40岁和40岁以上各区间中的数目。本例中选择了5个垂直相邻的单元格后，即以数组公式输入下面的公式。返回的数组中的元素个数比 bins_array（数组）中的元素个数多 1。第五个数字1表示大于最高间隔 (40) 的数值（44）的个数。函数 FREQUENCY 忽略空白单元格和文本值。

{=FREQUENCY(C4:C11,C13:C16)}等于 {2;2;2;1;1} 

最近有人问我，如何用excel做地图统计图表？其实现在用excel做这样统计地图图表非常容易的，但是只有0.1%的人知道这个功能。这次以全国各省居民消费指数数据为例来教大家如何制作地图统计图表。

Step1.用excel通过国家统计局网站爬取数据

2.在excel插入选项卡里，选择地图，水平轴选择省份。

tep3.设置数据系列格式，在图表中右键选“设置绘图区格式”；地图类型选择麦卡托投影。

设置完成后就显示了我们想要统计地图图表，是不是很简单哈~！

如果想设置地图样式，可以在设计选项卡中进行编辑。

如果教程中哪些不懂欢迎评论，大叔看到我会回复你的。如果你想获取该excel源文件，请关注我的头条号，只需要回复“居民”即可。

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

▼

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。

在Excel中，没有平均分布各行各列的命令，但可以通过下面的方法实现平均分布各行和各列。

方法一：

1、选中需要设置的行；

2、单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中选择行高命令；

3、 弹出行高对话框，在行高输入框中输入相应的数值即可，如图所示。

方法二：

1、选中需要设置的行；

2、将鼠标指针放在行标处，当鼠标指针变为上下箭头时，按下并拖动鼠标到一定高度即可。

同理也可以调整列宽。

（本文内容由百度知道网友licuiyu6464贡献）

一、.获取正态分布概念密度

 正态分布概率密度正态分布函数“NORMDIST”获取。

在这里是以分组边界值为“X”来计算：

Mean=AVERAGE(A:A)(数据算术平均）。

Standard_dev=STDEV(A:A)(数据的标准方差）。

Cumulative=0(概率密度函数）。

二、向下填充。

三、在直方图中增加正态分布曲线图。

1、在直方图内右键→选择数据→添加→。

2、系列名称：选中H1单元格。

3、系列值：选中H2:H21。

4、确定、确定。

四、修整图形

1、在图表区柱形较下方选中正态分布曲线数据，（正态分布密度值和频率数值相比太小了，实在看不清，多试几次，选中后如图，同时正态分布曲线那数数据处于选中状态）。

2、右键→设置数据列格式→系列绘制在→次坐标轴；

关闭，如图。

更改系列图表类型。

1、选中正态分布柱形图→右键→更改系列图表类型。

2、选中“拆线图”。

3、确定。

五、平滑正态分布图

选中正态分布曲线→右键→设置数据列格式→线型→勾选“平滑线”→关闭。

（本文内容由百度知道网友茗童贡献）