京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Excel-直方图(频率分布)分析
直方图又称频率分布图,是一种显示数据分布情况的柱形图,即不同数据出现的频率。通过这些高度不同的柱形,可以直观、快速地观察数据的分散程度和中心趋势,从而分析流程满足客户需求的程度。图9-42列出了直方图能够回答的问题。
图9-42直方图能够回答的问题
直方图适用于连续数据的分析(如客户收到订单商品的天数),因此直方图对数据量有一定的要求。如果数据量很少时,可以直接使用散点图进行展示。
在Excel中绘制直方图有两种方式,一种是手动绘制,即自己统计出数据的频率,然后通过插入柱形图进行实现;另一种方法是使用数据分析工具直接生成统计图形。
1.手动绘制
图9-43是网站手机数码类商品客户收货天数测量结果,现在统计这些数据的分布频率。
首先,使用Excel的MAX和MIN函数找出该组数据的最大值和最小值,计算最大值和最小值之差,即数据范围;然后,根据数据特征或统计需要,确定要分的组数。该组数据的最大值和最小值分别为24和1,经过讨论,决定将数据分为[1~5]、[6~10]、[11~15]、[15~20]、[21~24] 5个组。
图9-43手机数码类商品客户收货天数
下面需要统计数据在各组的出现次数,即频率。在Excel中可以使用FREQUENCY(data_array,bins_array)函数统计数据的频率,data_array是要计算频率的数据,bins_array是对分组区间的引用。在图9-44所示的H2~H6单元格中分别输入每组的最大值,然后选定J2:J6单元格,输入公式=FREQUENCY(A1:F7,H2:H6)后,按下<Ctrl+Shift+Enter>组合键,即可看到各组中数据的出现次数。
图9-44统计数据在各组的出现次数
选定I1:J6区域,在“插入”功能区的“图表”模块中,单击“柱形图”Ž“簇状柱形图”按钮,即可看到绘制的柱形图,即直方图,如图9-45所示。可以看到,客户收货天数主要集中在6~10天。
图9-45插入柱形图
然后可以对图表进行美化,去除图例栏,修改图表的标题为“客户收货时间区间分布图”,如图9-46所示。
图9-46美化后的统计图形
2.数据分析工具绘制
单击“数据”选项卡中的“数据分析”按钮,打开“数据分析”对话框,如图9-47所示。
图9-47“数据分析”对话框
从分析工具列表中选择“直方图”后单击“确定”按钮,将打开如图9-48所示的“直方图”对话框。
图9-48“直方图”对话框
输入区域即存放原始采集数据的位置,选择A1:F7区域。接收区域是设置的区间分割点,仍旧使用手动统计频率时的H2:H6区域。
输出区域即存放频率统计结果的位置,也就是说,Excel会根据指定的区间分割点,自动计算原始采集数据的频率。
勾选“图表输出”复选框才会输出图表,否则仅显示频率统计结果。“柏拉图”和“累积百分率”请参考XX节“帕累托图”的介绍。
设置完成后,单击“确定”按钮,即可看到频率统计结果和输出的统计图表,如图9-49所示。
图9-49输出的频率统计结果和图表
可以看到自动统计结果(A10:B16)与手工统计的结果(J2:J6区域)完全相同,但是包含了一个“其他”选项,并且图表的分类轴标签使用的是区间分割点值,这时需要对图表进行一些美化调整。删除“其他”选项数据,然后将I2:I6区域的组标识数据复制到A11:A15区域修正分类轴标签显示,并对图表标题进行修改等,最后结果如图9-50所示。
图9-50美化后的直方图
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07