2 简直就像冲洗照片一样！

如果能够将数据巧妙地制作成图表，就会有所收获？！

任何人都可以轻松实现的有效数据图表化

我在上一节为大家介绍了和数据相关的知识，本节就来讨论一下数据的分析方法。统计学中的分析是指洞察数据中隐藏的规律并把握其趋势和特征的过程。其中，最简单有效的方法就是将数据制作成图表。制图可以让我们直观地把握数值之间的关系并确定趋势走向。然而，图表和形式的选择会因主题的不同而有所差异，因此我们需要结合调查结果来进行思考。

在制作图表之前……

要将数据整理成表格

在左表中，销售额被称为“变量名”，销售额数值被称为“变量”，A、B等则被称为“要素名”。

应该结合主题区分使用！

具有代表性的图表类型

不熟悉却非常重要的统计学主角

频数分布表和直方图

▼某产品销售额的频数分布表

要点

不明确组限，就无法理解直方图

虽然内容与左下方的直方图一样，但由于组限的区间取值不恰当，这个图片呈现出了奇怪的样式。

▼某产品销售额的直方图

与柱状图相似却不相同表明数据分布情况的直方图

直方图的纵轴表示频数和概率等，而横轴则表示组限，它能够直观地反映出众多数据的分布情况。虽然二者外观相似，但柱状图只能单纯排列数值，而直方图则是通过确定并划分数值区间来表示连续变量的频数分布情况。

统计学中频繁出现的“频数分布表”和“直方图”

在绘制数据图表时，可以提前将数据的要素名和结果（变量）整理成表格。图表主要包括能够明确表示在整体中所占比例的饼状图和条形图、表示随着时间变化而变化的折线图、比较各要素数量的柱状图以及表示两个变量关系的散点图等。统计学中经常会用到频数分布表和直方图。直方图可以对大量数据进行图表化处理，是有效把握数值分布的主要图表之一。