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
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27