列举excel数据分析常用图表名称

以下是一些Excel数据分析常用图表名称：

1. 折线图 (Line Chart)
2. 柱形图 (Column Chart)
3. 条形图 (Bar Chart)
4. 散点图 (Scatter Chart)
5. 面积图 (Area Chart)
6. 饼图 (Pie Chart)
7. 环形图 (Doughnut Chart)
8. 瀑布图 (Waterfall Chart)
9. 直方图 (Histogram)
10. 箱线图 (Box and Whisker Chart)
11. 散点气泡图 (Bubble Chart)
12. 热力图 (Heat Map)
13. 范围图 (Range Chart)
14. 漏斗图 (Funnel Chart)
15. 树状图 (Tree Map)

相关问题

excel列举场景模板

Excel列举场景模板是指在Excel软件中，通过列举不同的场景和情况，来展示数据、分析问题或做出决策的模板。这些模板可以帮助用户更方便地对数据进行整理、分析和展示，提高工作效率。

比如，一个销售报表模板可以列举不同的销售场景，包括销售额、销售数量、客户类型、销售地区等，通过这些不同的场景展示销售数据，帮助用户了解销售情况，做出进一步的决策。另外，一个预算报表模板可以列举不同的预算场景，包括收入、支出、成本等，通过这些场景展示预算情况，帮助用户掌握财务状况，进行预算调整。

Excel列举场景模板还可以用于项目管理、人力资源管理、数据分析等各种领域，帮助用户更好地管理和分析数据。在Excel中，用户可以根据自己的需求，选择合适的场景模板，然后填入相关的数据，就能快速生成所需的报表、图表或分析结果。

总之，Excel列举场景模板是一种非常实用的工具，可以帮助用户更简单、快速、准确地展示和分析数据，在工作中起到了很大的帮助和作用。

当前时代有哪些常用的类似于G2和PyEcharts的数据可视化工具？各自适用于什么样的场景？与Excel分析的图表有什么区别？

当前时代常用的类似于G2和PyEcharts的数据可视化工具有很多，以下列举几个：

1. Bokeh：一款基于Python的开源数据可视化库，适用于交互式数据可视化和Web应用程序开发。

2. Plotly：一款开源的数据可视化库，提供了多种交互式图表和可视化方式，可以与Python、R等语言集成。

3. Chart.js：一款基于JavaScript的开源数据可视化库，提供了多种简单易用的图表和可视化方式。

4. Matplotlib：一款基于Python的开源数据可视化库，提供了多种二维图表和可视化方式，适用于科学计算和数据分析领域。

5. ggplot2：一款基于R语言的开源数据可视化库，提供了多种图表和可视化方式，易于使用。

这些工具各自适用于不同的场景。Bokeh适用于需要交互式数据可视化和Web应用程序开发的场景；Plotly适用于需要与Python或R集成的场景；Chart.js适用于需要简单易用的图表和可视化方式的场景；Matplotlib适用于科学计算和数据分析领域；ggplot2适用于R语言用户。

与Excel分析的图表相比，这些工具的优势在于其更加灵活和自由，可以根据具体需求自定义图表样式和可视化效果，而Excel的图表通常比较简单和固定。此外，这些工具还支持更加复杂的数据分析和可视化需求，比如交互式可视化、多维数据可视化等。