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

如何利用Excel进行基本的数据统计分析？请列举常用的数据分析功能和步骤。

要掌握Excel在统计中的应用，首先要了解其核心功能和操作流程。对于初学者来说，这本《Excel在统计中的应用与数据统计分析报告.pdf》是一个非常实用的入门指南，它将帮助你快速了解和应用Excel进行数据处理和分析。

参考资源链接：[Excel在统计中的应用与数据统计分析报告.pdf](https://wenku.csdn.net/doc/5hefd3467p?spm=1055.2569.3001.10343)

Excel提供了多种数据分析功能，包括数据透视表、条件格式化、图表制作等。以数据透视表为例，它是进行数据分析的利器，可以快速汇总和分析大量数据。操作步骤如下：
1. 准备数据：确保数据集中的每个变量都有明确的列标题，并且没有空白行或列。
2. 选择数据区域：在Excel中选中你想要分析的数据区域。
3. 插入数据透视表：点击“插入”选项卡，然后选择“数据透视表”。
4. 设置数据透视表字段：在弹出的对话框中，将变量名拖动到“行标签”、“列标签”、“数值”等区域中，以生成统计数据。
5. 分析数据：通过数据透视表的布局和格式化功能，你可以轻松地对数据进行排序、筛选和格式化。
除了数据透视表，还可以使用Excel的图表工具来直观展示数据趋势，以及使用条件格式化来突出显示满足特定条件的数据。
本指南不仅涵盖了这些基本的数据统计分析功能，还提供了更多高级技巧和应用实例，帮助你从数据中提取有价值的信息。阅读完《Excel在统计中的应用与数据统计分析报告.pdf》后，你将能够熟练运用Excel进行各种数据统计分析任务。

参考资源链接：[Excel在统计中的应用与数据统计分析报告.pdf](https://wenku.csdn.net/doc/5hefd3467p?spm=1055.2569.3001.10343)

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。