一张图看懂数据分析的方法

⓵怎样利用统计图分析数据？

一、条形统计图的优点： 

不仅能直观的看出每一个分类的具体数量，更能明显的看出最多、最少，便于比较。

（1）会收集、整理数据，完成统计表。

（2）会根据统计表完成统计图的绘。 （当数字较大或者一眼看不出直条代表多少时，尤其记得标数字）

（3）会看图，能从统计图中看出基本信息。

（4）会根据统计图呈现出来的形式，分析数据。 会提出正确的、合乎常理的建议，会进行一些简单的推断。

二、折线统计图特点：

折线统计图不仅能看出数量的多少，而且能清楚地表示出数量增减变化的情况。

三、扇形统计图的特点：

扇形统计图用圆表示总数量，用大小不同的扇形表示各个部分的数量;扇形统计图的数据表示的是每个部分占整体的百分之几，而不是一个具体的数量。 因此，扇形统计图可以清楚的表示出各部分数量与总数量之间的关系。

⓶一张图带你看懂箱线图，还能巩固matplotlib绘图流程！

箱线图是一种常用的统计图表，用于直观展示数据的中位数、分位数、极值等指标，有助于分析数据的离散程度、异常值和分布差异。 下面，我们通过一张图来简单理解箱线图的解读方法，并借此机会回顾matplotlib绘图的基本流程。
箱线图中的关键信息包括四分位数范围（上四分位数与下四分位数之间的距离），箱体（包含大部分数据，上下四分位数之间的部分），以及可能存在的异常值（偏离大多数点的位置）。 例如，如果箱体宽阔，说明数据分散；数据集中在均值或中位数右侧，可能暗示数据分布偏右；而异常值则标识出数据集中的偏离点。
要绘箱线图，首先导入matplotlib库，然后创建数据和画布，以ax对象进行图的绘。 例如，你可以用.boxplot方法绘箱线图，同时调整x轴、y轴标签，以及添加正态分布图和相应的修饰，如颜色填充、标签和。 此外，matplotlib允许你更改绘图风格和配色，以增强觉效果。
虽然本文没有提供详细的代码，但你可以根据描述一步步实践，每一步都包含在了上文的说明和示例中。 如有疑问，可以在文章底部的组件设置文档中查找答。 如果你对Python数据可化感兴趣，别忘了关注我的公众号「可化图鉴」，获取更多知识和精彩。