怎么用两个表做数据分析图

使用两个表进行数据分析图的步骤包括：数据准备、数据关联、选择合适的图表类型、数据清洗与转换、使用BI工具进行可视化。在进行数据分析时，首先需要确保两个表的数据结构和格式一致，方便进行关联。接着，通过适当的关联方式（如主键-外键关系）将两个表的数据关联起来。例如，FineBI作为强大的BI工具，它支持多种数据源的连接和关联，并能通过拖拽方式轻松创建数据模型。关联完成后，选择适合的数据分析图表类型，如折线图、柱状图、饼图等，确保图表能够清晰呈现数据之间的关系和趋势。官网地址： https://s.fanruan.com/f459r;

一、数据准备

数据准备是进行数据分析的基础。确保两个表的数据结构相似或具有可关联的字段是关键。可以通过以下方式进行数据准备：

• 数据格式一致：确保两个表的数据类型和格式一致，如日期格式、数值格式等。如果不一致，可以通过数据转换工具进行统一。
• 数据清洗：去除数据中的异常值、缺失值等，确保数据的完整性和准确性。数据清洗可以使用Excel、Python等工具。
• 数据预处理：对数据进行预处理，如归一化、标准化等，方便后续的数据分析和建模。

示例：假设有两个表，一个是销售数据表，另一个是产品信息表。销售数据表包括销售日期、产品ID、销售数量、销售金额等字段，产品信息表包括产品ID、产品名称、产品类别等字段。通过产品ID字段将两个表关联起来，形成一个完整的数据集。

二、数据关联

数据关联是将两个表的数据结合在一起的过程。常见的关联方式有内连接、外连接、左连接、右连接等。选择合适的关联方式可以确保数据的完整性和准确性。

• 内连接：只保留两个表中匹配的记录，其他记录被丢弃。适用于需要严格匹配的数据分析。
• 外连接：保留一个表中的所有记录，另一个表中没有匹配的记录用NULL表示。适用于需要保留所有记录的数据分析。
• 左连接：保留左表中的所有记录，右表中没有匹配的记录用NULL表示。适用于以左表为主的数据分析。
• 右连接：保留右表中的所有记录，左表中没有匹配的记录用NULL表示。适用于以右表为主的数据分析。

示例：在FineBI中，可以通过拖拽方式将销售数据表和产品信息表进行关联。选择内连接方式，以产品ID为关联字段，生成一个新的数据集，包含销售数据和产品信息。

三、选择合适的图表类型

选择合适的图表类型是数据分析的关键步骤。不同的图表类型适用于不同的数据分析需求。常见的图表类型包括：

• 折线图：适用于展示数据的变化趋势，如销售金额的时间变化趋势。
• 柱状图：适用于比较不同类别的数据，如不同产品类别的销售数量。
• 饼图：适用于展示数据的组成部分，如不同产品类别的销售占比。
• 散点图：适用于展示两个变量之间的关系，如销售数量与销售金额的关系。
• 堆积图：适用于展示多个变量的累积效应，如不同产品类别在不同时间段的销售量。

示例：在FineBI中，选择折线图展示销售金额的时间变化趋势，选择柱状图比较不同产品类别的销售数量，选择饼图展示不同产品类别的销售占比。

四、数据清洗与转换

数据清洗与转换是确保数据质量和准确性的必要步骤。数据清洗包括去除异常值、填补缺失值、删除重复值等。数据转换包括数据格式转换、数据类型转换等。

• 去除异常值：使用统计分析方法识别和去除数据中的异常值，如极大值、极小值等。
• 填补缺失值：使用均值、中位数、众数等方法填补数据中的缺失值，确保数据的完整性。
• 删除重复值：删除数据中的重复记录，确保数据的唯一性。
• 数据格式转换：将数据转换为统一的格式，如日期格式、数值格式等。
• 数据类型转换：将数据转换为适当的数据类型，如字符串、数值、日期等。

示例：在FineBI中，使用数据清洗工具去除销售数据中的异常值，使用均值填补销售数据中的缺失值，删除重复的销售记录，将日期格式转换为统一的格式，将数值类型转换为适当的数据类型。

五、使用BI工具进行可视化

使用BI工具进行数据可视化是数据分析的最终步骤。FineBI作为强大的BI工具，支持多种数据源的连接和关联，并提供丰富的图表类型和可视化功能。使用FineBI进行数据可视化的步骤包括：

• 连接数据源：将销售数据表和产品信息表连接到FineBI中。
• 创建数据模型：通过拖拽方式将销售数据表和产品信息表进行关联，创建一个完整的数据模型。
• 选择图表类型：根据数据分析需求选择合适的图表类型，如折线图、柱状图、饼图等。
• 创建图表：通过拖拽方式将数据字段添加到图表中，生成数据可视化图表。
• 设置图表样式：调整图表的样式和格式，如颜色、字体、轴标签等，确保图表的美观和易读性。
• 发布图表：将生成的图表发布到FineBI平台，方便共享和查看。

示例：在FineBI中，连接销售数据表和产品信息表，创建一个包含销售数据和产品信息的数据模型，选择折线图展示销售金额的时间变化趋势，选择柱状图比较不同产品类别的销售数量，选择饼图展示不同产品类别的销售占比，调整图表的颜色和字体，确保图表的美观和易读性，将生成的图表发布到FineBI平台，方便共享和查看。

六、数据分析与解释

数据分析与解释是数据分析的核心部分。通过对数据可视化图表的分析，得出数据的关键结论和洞察。数据分析与解释的步骤包括：

• 观察数据趋势：通过图表观察数据的变化趋势和规律，如销售金额的时间变化趋势。
• 比较数据差异：通过图表比较不同类别的数据差异，如不同产品类别的销售数量差异。
• 识别数据模式：通过图表识别数据的模式和规律，如销售数量与销售金额的关系。
• 得出结论和洞察：通过对数据的分析和解释，得出数据的关键结论和洞察，如哪些产品类别的销售表现较好，哪些时间段的销售金额较高等。

示例：通过FineBI生成的折线图，观察销售金额的时间变化趋势，发现销售金额在某些时间段有明显的增长和下降；通过柱状图，比较不同产品类别的销售数量差异，发现某些产品类别的销售数量明显高于其他类别；通过饼图，识别不同产品类别的销售占比，发现某些产品类别的销售占比较大。根据这些数据分析得出结论和洞察，如哪些产品类别的销售表现较好，哪些时间段的销售金额较高，哪些产品类别的销售占比较大等。

七、数据优化与改进

数据优化与改进是数据分析的延续和提升。通过对数据分析结果的优化和改进，进一步提升数据的质量和准确性，得出更精准的结论和洞察。数据优化与改进的步骤包括：

• 优化数据模型：对数据模型进行优化和调整，确保数据的完整性和准确性。
• 改进数据清洗方法：对数据清洗方法进行改进和优化，确保数据的质量和准确性。
• 调整图表类型和样式：对图表类型和样式进行调整和优化，确保图表的美观和易读性。
• 增加数据维度和指标：增加数据的维度和指标，丰富数据的分析内容和深度。

示例：在FineBI中，对数据模型进行优化和调整，确保数据的完整性和准确性；对数据清洗方法进行改进和优化，确保数据的质量和准确性；对图表类型和样式进行调整和优化，确保图表的美观和易读性；增加数据的维度和指标，丰富数据的分析内容和深度。通过这些数据优化与改进措施，进一步提升数据的质量和准确性，得出更精准的结论和洞察。

八、案例分析

通过具体的案例分析，进一步展示如何使用两个表进行数据分析图的过程和方法。以下是一个具体的案例分析：

案例背景：某公司希望分析销售数据和产品信息，以了解不同产品类别的销售表现和销售趋势。

数据准备：公司提供了两个表，一个是销售数据表，包含销售日期、产品ID、销售数量、销售金额等字段；另一个是产品信息表，包含产品ID、产品名称、产品类别等字段。

数据关联：在FineBI中，通过拖拽方式将销售数据表和产品信息表进行关联，选择内连接方式，以产品ID为关联字段，生成一个包含销售数据和产品信息的数据模型。

选择图表类型：根据数据分析需求，选择折线图展示销售金额的时间变化趋势，选择柱状图比较不同产品类别的销售数量，选择饼图展示不同产品类别的销售占比。

创建图表：通过拖拽方式将数据字段添加到图表中，生成销售金额的时间变化趋势折线图、不同产品类别的销售数量柱状图、不同产品类别的销售占比饼图。

设置图表样式：调整图表的颜色和字体，确保图表的美观和易读性。

发布图表：将生成的图表发布到FineBI平台，方便共享和查看。

数据分析与解释：通过折线图观察销售金额的时间变化趋势，发现销售金额在某些时间段有明显的增长和下降；通过柱状图比较不同产品类别的销售数量差异，发现某些产品类别的销售数量明显高于其他类别；通过饼图识别不同产品类别的销售占比，发现某些产品类别的销售占比较大。根据这些数据分析得出结论和洞察，如哪些产品类别的销售表现较好，哪些时间段的销售金额较高，哪些产品类别的销售占比较大等。

数据优化与改进：对数据模型进行优化和调整，确保数据的完整性和准确性；对数据清洗方法进行改进和优化，确保数据的质量和准确性；对图表类型和样式进行调整和优化，确保图表的美观和易读性；增加数据的维度和指标，丰富数据的分析内容和深度。通过这些数据优化与改进措施，进一步提升数据的质量和准确性，得出更精准的结论和洞察。

通过以上步骤和方法，可以有效地使用两个表进行数据分析图，得出关键的结论和洞察，提升数据分析的质量和准确性。FineBI作为强大的BI工具，提供了丰富的数据连接、关联、清洗、可视化功能，帮助用户轻松实现数据分析和可视化。官网地址： https://s.fanruan.com/f459r;

相关问答FAQs：

如何用两个表做数据分析图？

在数据分析中，利用两个表生成分析图表的过程可以大幅提升数据的可视化效果，帮助我们更好地理解数据之间的关系。以下是一些常见的方法和步骤，帮助您创建有效的分析图表。

1. 数据预处理：如何准备两个表的数据？

在开始绘制数据分析图之前，确保两个表的数据已经过适当的清洗和预处理。这通常包括以下几个步骤：

• 数据清洗：检查并处理缺失值、重复值和异常值。缺失值可以通过填补、删除或插值等方法处理。重复值应当被识别并删除，以确保数据的唯一性。

• 数据格式化：确保两个表中对应的列数据类型一致。例如，如果一个表中的日期格式是“YYYY-MM-DD”，而另一个表是“DD/MM/YYYY”，那么需要将其统一格式。

• 数据合并：根据需要将两个表合并。可以使用“内连接”、“外连接”或“左连接”等方法来合并数据。选择合适的连接方式可以帮助您获得所需的数据集，并保留有用的信息。

• 数据转换：在某些情况下，可能需要对数据进行转换，例如归一化、标准化或者创建新的计算字段，以便于后续的分析图表绘制。

2. 如何选择合适的图表类型来展示两个表的数据关系？

在选择图表类型时，需要考虑数据的性质和分析的目标。以下是一些常用的图表类型及其适用场景：

• 散点图：适用于展示两个数值型变量之间的关系。通过在坐标系中绘制点，可以直观地观察到数据点的分布和趋势。

• 柱状图/条形图：当需要比较两个分类变量之间的关系时，柱状图或条形图是理想的选择。可以通过分组的方式将数据从两个表中提取出来，显示在同一图表中。

• 折线图：适合展示时间序列数据，可以用来比较两条时间序列的趋势变化。例如，可以使用折线图比较两个表中不同时间点的销售额变化。

• 热力图：适合展示数据的密度或强度，通过颜色的深浅来表示数值的高低。可以通过将两个表中的数据转换为矩阵形式，生成热力图。

• 堆叠图：适用于展示组成部分与整体之间的关系，可以通过堆叠柱状图或堆叠面积图来对比两个表中的数据。

3. 使用数据分析工具绘制图表的步骤有哪些？

在现代数据分析中，借助各种工具可以高效地绘制图表。以下是常用数据分析工具绘制图表的基本步骤：

• 选择工具：根据需求选择合适的工具，常用的包括Excel、Tableau、R、Python（Matplotlib、Seaborn）、Power BI等。

• 导入数据：将两个表的数据导入所选择的工具中。大多数工具都支持直接从CSV、Excel文件或数据库中导入数据。

• 数据连接：在工具中设置数据连接，确保两个表能够正确关联。通常需要指定连接的关键字段，例如ID、日期等。

• 创建图表：选择所需的图表类型，并根据分析需求配置图表的各项参数，比如选择X轴和Y轴的数据、设置图例等。

• 美化图表：调整图表的样式，以提高可读性和美观度。可以修改颜色、字体、标签、轴线等，使图表更加直观。

• 发布与共享：完成图表后，可以将其导出为图片、PDF或直接在网页上发布，方便与他人共享和交流。

通过上述方法，可以将两个表的数据有效整合并可视化，帮助您从数据中提取有价值的洞察和结论。通过不断地练习和应用，您会逐渐掌握如何用两个表做数据分析图的技巧，提升数据分析的能力。