常用数据分析样图案例

堆积条形图就是条形图的一种，而堆积条形图显示单个项目与整体之间的关系。堆积条形图能够使人们一眼看出各个数据的大小，易于比较数据之间的差别。利用条状的长度，反映数据的差异，肉眼对长短差异很敏感，可以使得数据更加直观，而且堆积条形图不仅仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合使用堆积条形图。

1.组数：把数据分成几组，指导性的经验是将数据分成5到10组。
2.组宽度：通常来说，每组的宽度是一致的。组数和组宽度的选择就不是独立决定的，一个经验标准是：近似组宽度=（最大值-最小值）/组数，然后根据四舍五入确定初步的近似组宽度，之后根据数据的状况进行调整。
3.组限：分为组下限（进入该组的最小可能数据）和组上限（进入该组的最大可能数据），并且一个数据只能在一个组限内。

绘画条形图时，不同组之间是有空隙的；而绘画直方图时，不同组之间是没有空隙的。

锯齿型
当直方图出现凹凸不平的形状，这是由于作图时数据分组太多，测量仪器误差过大或观测数据不准确等造成的，此时应重新收集数据和整理数据。
偏锋型（偏态型）
由于某种原因使下限受到限制时，容易发生偏左型。如：用标准值控制下限，摆差等形位公差，不纯成分接近于0，疵点数接近于0或由于工作习惯都会造成偏左型。
由于某种原因使上限受到限制时，容易发生偏右型。如：用标准尺控制上限，精度接近100%，合格率也接近100%或由于工作习惯都会造成偏右型。
陡壁型
当直方图像高山的陡壁向一边倾斜时，通常表现在产品质量较差时，为了符合标准的产品，需要进行全数检查，以剔除不合格品。当用剔除了不合格品的产品数据作频数直方图时容易产生这种陡壁型，这是一种非自然形态。
双峰型
当直方图中出现了两个峰，这是由于观测值来自两个总体、两个分布的数据混合在一起造成的。如：两种有一定差别的原料所生产的产品混合在一起，或者就是两种产品混在一起，此时应当加以分层。
孤岛型
在直方图旁边有孤立的小岛出现，当这种情况出现时过程中有异常原因。如：原料发生变化，不熟练的新工人替人加班，测量有误等，都会造成孤岛型分布，应及时查明原因、采取措施。