多组数据监控用什么图

Ⅰ 常见的数据可视化方法有哪些

1、时态

时态可视化是数据以线性的方式展示。最为关键的是时态数据可视化有一个起点和一个终点。时态可视化的一个例子可以是连接的散点图，显示诸如某些区域的温度信息。

2、多维

可以通过使用常用的多维方法来展示目前二维或高维度的数据。多维的展示使得效果更加多元化，满足企业的需求。

3、分层

分层方法用于呈现多组数据。这些数据可视化通常展示的是大群体里面的小群体。分层数据可视化的例子包括一个树形图，可以显示语言组。

4、网络

在网络中展示数据间的关系，它是一种常见的展示大数据量的方法，结构较为复杂。

Ⅱ 什么箱线图它能在什么场景下进行数据分析

箱线图，又名为盒须图、盒式图，通常用于展示一组数据的分布情况。它能在多种场景下进行数据分析，以下是关于箱线图及其应用场景的详细解答：

箱线图主要由美国著名的统计学家约翰·图基发明，用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较。在箱线图中，箱子的中间有一条线，代表了数据的中位数；箱子的上下底，分别是数据的上四分位数（Q3）和下四分位数（Q1），这意味着箱体包含了50%的数据。因此，箱子的高度在一定程度上反映了数据的波动程度，上下边缘则代表了该组数据的最大值和最小值。有时候箱子外部会有一些点，这些点可以理解为数据中的“异常值”。

箱线图因其独特的功能，在多种场景下都能发挥重要作用：

• 质量管理：在质量管理领域，箱线图可以用来监控生产过程中的数据变化，及时发现异常值，从而采取措施进行改进。例如，通过箱线图可以直观地看出某一批次产品的质量是否稳定，是否存在异常波动。

• 人事测评：在人事测评中，箱线图可以用来分析员工的绩效数据。通过对比不同员工的绩效分布，可以识别出表现优秀和表现不佳的员工，为人事决策提供依据。

• 探索性数据分析：在探索性数据分析阶段，箱线图是一种非常有用的工具。它可以帮助分析师快速了解数据的分布情况，识别出数据中的异常值和偏态，为后续的数据分析提供线索。

• 科研调查分析：在科研调查中，箱线图可以用来展示调查数据的分布情况，帮助研究者了解数据的整体特征和变化趋势。例如，在医学研究中，可以通过箱线图来比较不同治疗组患者的某项指标分布情况。

• 季度年度总结汇报：在季度或年度总结汇报中，箱线图可以用来展示各项指标的完成情况。通过对比不同时间段或不同部门的数据分布，可以直观地看出各项指标的进步或退步情况，为下一步的工作计划提供依据。

箱线图之所以能在多种场景下发挥重要作用，主要得益于其以下价值：

• 直观明了地识别数据批中的异常值：箱线图能够清晰地展示出数据中的异常值，帮助分析师及时发现并处理这些异常数据。

• 利用箱线图判断数据批的偏态和尾重：通过箱线图的形状和异常值的分布，可以大致观测出数据的偏态和尾重情况，为后续的数据分析提供参考。

• 利用箱线图比较几批数据的形态：将几批数据放在同一个数轴上，通过箱线图可以直观地比较它们之间中位数、尾长、异常值、分布区间等的不同，有助于分析过程的简便快捷。

制作箱线图通常需要先对数据进行统计分析，得出对应点后再进行绘制。然而，随着技术的发展，现在可以使用一些专业的数据分析工具来简化这一过程。例如，使用亿信ABI等数据分析平台，只需要准备好明细数据，即可直接应用系统箱线图功能进行绘制。这些工具能够大大减少数据处理的工作量，提高数据分析的效率。

综上所述，箱线图是一种非常有用的数据分析工具，它能够在多种场景下帮助分析师快速了解数据的分布情况、识别异常值、比较不同数据批的形态等。通过合理使用箱线图，可以大大提高数据分析的效率和准确性。