多組數據監控用什麼圖

Ⅰ 常見的數據可視化方法有哪些

1、時態

時態可視化是數據以線性的方式展示。最為關鍵的是時態數據可視化有一個起點和一個終點。時態可視化的一個例子可以是連接的散點圖，顯示諸如某些區域的溫度信息。

2、多維

可以通過使用常用的多維方法來展示目前二維或高維度的數據。多維的展示使得效果更加多元化，滿足企業的需求。

3、分層

分層方法用於呈現多組數據。這些數據可視化通常展示的是大群體裡面的小群體。分層數據可視化的例子包括一個樹形圖，可以顯示語言組。

4、網路

在網路中展示數據間的關系，它是一種常見的展示大數據量的方法，結構較為復雜。

Ⅱ 什麼箱線圖它能在什麼場景下進行數據分析

箱線圖，又名為盒須圖、盒式圖，通常用於展示一組數據的分布情況。它能在多種場景下進行數據分析，以下是關於箱線圖及其應用場景的詳細解答：

箱線圖主要由美國著名的統計學家約翰·圖基發明，用於反映原始數據分布的特徵，還可以進行多組數據分布特徵的比較。在箱線圖中，箱子的中間有一條線，代表了數據的中位數；箱子的上下底，分別是數據的上四分位數（Q3）和下四分位數（Q1），這意味著箱體包含了50%的數據。因此，箱子的高度在一定程度上反映了數據的波動程度，上下邊緣則代表了該組數據的最大值和最小值。有時候箱子外部會有一些點，這些點可以理解為數據中的「異常值」。

箱線圖因其獨特的功能，在多種場景下都能發揮重要作用：

• 質量管理：在質量管理領域，箱線圖可以用來監控生產過程中的數據變化，及時發現異常值，從而採取措施進行改進。例如，通過箱線圖可以直觀地看出某一批次產品的質量是否穩定，是否存在異常波動。

• 人事測評：在人事測評中，箱線圖可以用來分析員工的績效數據。通過對比不同員工的績效分布，可以識別出表現優秀和表現不佳的員工，為人事決策提供依據。

• 探索性數據分析：在探索性數據分析階段，箱線圖是一種非常有用的工具。它可以幫助分析師快速了解數據的分布情況，識別出數據中的異常值和偏態，為後續的數據分析提供線索。

• 科研調查分析：在科研調查中，箱線圖可以用來展示調查數據的分布情況，幫助研究者了解數據的整體特徵和變化趨勢。例如，在醫學研究中，可以通過箱線圖來比較不同治療組患者的某項指標分布情況。

• 季度年度總結匯報：在季度或年度總結匯報中，箱線圖可以用來展示各項指標的完成情況。通過對比不同時間段或不同部門的數據分布，可以直觀地看出各項指標的進步或退步情況，為下一步的工作計劃提供依據。

箱線圖之所以能在多種場景下發揮重要作用，主要得益於其以下價值：

• 直觀明了地識別數據批中的異常值：箱線圖能夠清晰地展示出數據中的異常值，幫助分析師及時發現並處理這些異常數據。

• 利用箱線圖判斷數據批的偏態和尾重：通過箱線圖的形狀和異常值的分布，可以大致觀測出數據的偏態和尾重情況，為後續的數據分析提供參考。

• 利用箱線圖比較幾批數據的形態：將幾批數據放在同一個數軸上，通過箱線圖可以直觀地比較它們之間中位數、尾長、異常值、分布區間等的不同，有助於分析過程的簡便快捷。

製作箱線圖通常需要先對數據進行統計分析，得出對應點後再進行繪制。然而，隨著技術的發展，現在可以使用一些專業的數據分析工具來簡化這一過程。例如，使用億信ABI等數據分析平台，只需要准備好明細數據，即可直接應用系統箱線圖功能進行繪制。這些工具能夠大大減少數據處理的工作量，提高數據分析的效率。

綜上所述，箱線圖是一種非常有用的數據分析工具，它能夠在多種場景下幫助分析師快速了解數據的分布情況、識別異常值、比較不同數據批的形態等。通過合理使用箱線圖，可以大大提高數據分析的效率和准確性。