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一周一图:常用数据分析可视化图表解析之【饼图】(使用场景|应用示例|...

1、欢迎来到一周一图系列，今日聚焦在数据分析可视化中的重要工具——饼状图。这一系列旨在深入解析各类图表在实际应用中的角色，让复杂的数据可视化变得直观易懂。接下来，我们将一起探索饼图的奥秘，了解它的核心概念、适用场景、发展历史以及使用技巧与误区。

2、柱状图 1）适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，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。2）优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。3）劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

3、打开某个车间加工成本分析表，执行“插入/图表”菜单命令，在弹出的“图表向导-步骤之一”窗口中，从“标准类型”列表框中选择“饼图”，然后单击右侧的列表框中的“饼图”类型，单击“下一步”按钮（如图1）。

4、图形的区别 饼图：饼图由一个圆形基底和分割成不同扇区的数据块组成，每个扇区的大小对应着数据的比例。 环形图：环形图由多个饼图层叠而成，通过中间挖空形成环状，每个环的大小表示不同类别数据的相对比例。

5、应用不同 柱形图：通常利用于较小的数据集分析。饼图：常用于统计学模块。2D饼图为圆形，手画时，常用圆规作图。绘制时注意事项不同 饼图：饼图显示一系列数据（数据系列：图表中绘制的相关数据点，这些数据点来自表的行或列。

MATLAB画图技巧与实例(十五):针状图stem和stem3函数

stem函数是绘制二维针状图的得力工具。首先，理解基础用法是关键。通过指定基础值、填充选项、线型样式，以及精准控制坐标轴和返回对象，你可以轻松创建出精准的图表。例如，当处理多个序列时，确保所有维度数据的一致性是至关重要的。

首先，我们从思维导图开始，它帮助你构建清晰的视觉框架。然后，让我们通过`y=randn（1，1000）；`的代码示例，深入理解直方图，它是数据分布的直观展现。通过`x=[2 5 6 7 1 3]；bar（x）；`，你可以轻松创建条形图，对比不同类别间的数值。

stem（Y） 将数据序列Y从x轴到数据值按照茎秆形式画出，以圆圈终止。如果Y是一个矩阵，则将其每一列按照分隔方式画出。stem（X，Y）在X的指定点处画出数据序列Y。stem（...，＇filled＇） 以实心的方式画出茎秆图。stem（...，＇LINESPEC＇） 按指定的线型画出茎秆图及其标记。

stairs 阶梯图 stem 针状图 fill 实心图 feather 羽毛图 compass 罗盘图 quiver 向量场图 === 以下我们针对每个函数举例。当资料点数量不多时，长条图是很适合的表示方式：close all； % 关闭所有的图形视窗 x=1：10；y=rand（size（x）；bar（x，y）；如果已知资料的误差量，就可用errorbar来表示。

使用最小二乘法求系数a，b，c 即使用polyfit函数 P = POLYFIT（X，Y，N） ，N=2。

活用这25种图表效果,你的数据可视化也能变得高级炫酷!

矩形树图是用来描述层次结构数据的占比关系，能够进行逐级钻取显示下层数据情况。

学会分类地图包括日照图、统计图表、地形剖面图、地质图、地理景观图、地理原理示意图、地理漫画图、地理数据图、地理结构图、地理等值线图等。

管理看板管理看板是管理可视化的一种表现形式，即对数据、情报等的状况一目了然地表现，主要是对于管理项目、特别是情报进行的透明化管理活动。它通过各种形式如标语/现况板/图表/电子屏等把文件上、脑子里或现场等隐藏的情报揭示出来，以便任何人都可以及时掌握管理现状和必要的情报，从而能够快速制定并实施应对措施。

数据获取 数据获取的方式有很多种：一是直接从企业数据库调取，需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。二是获取公开数据，政府、企业、统计局等机构有。三是通过Python编写网页爬虫。数据预处理 对残缺、重复等异常数据进行清洗。

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