分布型圖表完全指南從基礎到高階製作技巧丨帆軟軟體

分佈型圖表是一種用於分析數據分佈的視覺化工具。你可以透過這些圖表了解資料的特徵，例如集中趨勢或變異範圍。分布圖特別適合展示數據之間的關聯性。例如，散佈圖能清楚顯示多個資料數列的相互關係，常用於科學、統計與工程領域。這些圖表讓你快速識別數據趨勢與異常值，協助進一步分析與決策。

一、分布圖的基本概念

1.分布圖的定義

分布圖，也叫分佈圖，是一種用於展示數據分佈情況的圖表工具。它能夠幫助你直觀地了解數據的集中趨勢、變異範圍以及分佈形態。透過分布圖，你可以快速掌握資料的整體結構，並進一步分析數據之間的關係。

2.分布圖的功能

數據視覺化

分布圖的主要功能之一是將複雜的數據轉化為易於理解的視覺化圖表。例如，堆疊圖能夠展示類別的佔比情況，讓你輕鬆觀察小類別之間的差異和動態變化。此外，直方圖適合用於觀察異常或孤立數據，特別是在樣本數量超過50個時，能夠提供更高的可信度。這些圖表讓你能夠快速掌握數據的核心特徵，並有效提升分析效率。

識別趨勢

分布圖還能幫助你識別數據中的趨勢。例如，某城市在垃圾分類項目中，通過數據分析提升了30%的回收率，並減少了運輸成本。這說明分布圖在趨勢分析中具有實際價值。無論是環境治理還是企業管理，分布圖都能協助你發現潛在的發展方向，並制定更有效的策略。

3.分布圖的應用場景

數據相關性分析

分布圖能夠幫助你分析數據之間的相關性。例如，散佈圖可以清楚地展示兩組變數之間的關係，讓你快速判斷是否存在正相關或負相關。這在科學研究和市場分析中尤為重要。

趨勢預測

透過分布圖，你可以根據歷史數據的分佈情況，預測未來的發展趨勢。例如，某流域治理項目利用大數據進行水質監測，改善水質速度提升了50%。這表明分布圖在趨勢預測中的應用效果顯著。

檢測離群值

分布圖還能幫助你檢測數據中的異常值。例如，某電纜廠通過直方圖分析50批產品的數據，成功識別了兩臺設備的異常情況。這不僅提高了產品的合格率，還降低了生產成本。分布圖在品質管理和風險控制中具有重要作用。

資料分佈比較

分布圖可以用於比較不同資料集的分佈情況。例如，地圖將數據與地理位置結合，展示不同區域的數據分佈情況。這在零售業分析銷售額的地域分佈或物流業優化配送路線時非常實用。透過分布圖，你可以更直觀地了解資料之間的差異，並制定針對性的策略。

二、分佈圖的常見類型

1.散佈圖

散佈圖，也叫散點圖，是一種常見的資料視覺化工具，用於顯示兩個變數之間的關係和分佈情況。通常，散佈圖的每個資料點代表資料集中的一個觀測結果，其中一個變數位於水平軸上，另一個變數位於垂直軸上。散佈圖的特點包括幫助觀衆直覺地識別和理解變數之間的關係，顯示資料的分散程度和趨勢，以及檢查異常值或離羣點。散佈圖常用於研究相關性、趨勢分析、聚類模式和離散資料的視覺化。這種資訊圖表有助於揭示資料中的模式和聯動，為資料分析和決策提供有用的見解。

多維度散點圖是散點圖的一種展示方式，需要觀察多個變數間的相關關係時，若逐個轉列它們之間的簡單散點圖會非常繁瑣。此時可利用多維度同時轉列各自變數間的散點圖，這樣可以快速發現多個變數間的主要相關性，一定程度上克服了在平面上展示高維資料的困難。

2.盒鬚圖

盒鬚圖，也被稱為盒須圖，箱型圖，是一種用於視覺化資料分佈和統計摘要的資訊圖表型別。箱型圖主要透過五個彙總統計量來展示資料的特點，包括最小值、下四分位數、中位數、上四分位數和最大值。箱型圖的特點在於它提供了一種直覺的方式來觀察資料的中心趨勢、離散度以及異常值的存在。

在箱型圖中，資料分佈透過一個矩形箱體表示，箱體的上邊框和下邊框分別對應着上四分位數和下四分位數，而箱體內部的線代表中位數。從箱體上延伸出的“盒須”表示了資料的最大和最小值，同時還有可能顯示出異常值，這些異常值通常被視為離羣點。

箱型圖的優勢在於它能夠幫助觀衆快速瞭解資料的分佈情況，特別是在比較多個資料集或檢查異常值時非常有用。它提供了一種有效的方式來識別資料的統計特徵，同時保留了資料的重要資訊。

3.熱力區域圖

熱力區域圖是一種將數據與地理位置結合的分布圖，透過顏色的深淺來表示資料的大小或密度。在熱力區域圖中，通常使用漸變色來表示不同的數值範圍，顏色越深或越亮表示數值越大或密度越高。

使用建議：效果柔化，不適合精確的資料表達，主要用於看分佈。

例如，用熱力區域圖展示某地區某年每月的24小時平均氣溫分佈情況：

三、分布圖的製作步驟

學習如何使用簡單的分布圖表達複雜的資料，是資料視覺化入門的開始。

建議您先學習製作這些基本圖表，並使用一個易於使用的工具進行練習。比如上述圖表的製作工具FineBI。

1.資料連結

建立分佈圖的首要條件是擁有資料。資料可來自公司內部的資料庫系統，也能直接匯入現成的Excel檔案。當完成資料連結後，可以開始設計圖表的外觀框架。FineBI不是處理單一數據，而是用「資料欄位」作為基本單位，在網頁上展示時能自由伸縮——可以垂直延伸、水平展開，或保持固定版型，讓報表佈局能隨需調整。

2.圖表製作

接下來要設計分佈圖表，用視覺化的方式呈現數據。FineBI內建超過50種專業圖表樣式，包括柱狀圖、折線圖、儀表板、熱力圖等。實際操作時，只要把銷售資料拖拽到對應的圖表區塊，就能自動生成各業務員的銷售戰績柱狀圖，再調整顏色、標題等細節，優化圖表外觀。

3.樣式設計

在FineBI的設計界面中，使用者可在圖形屬性、圖形組件樣式中設定圖表的顏色、標籤、圖例、網格線、背景等屬性。

圖表組件存在多個指標欄位時，每個指標欄位的圖形屬性是可以單獨設定的。

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四、分布圖的常見問題

1.分布圖的準確性

數據來源的可靠性

分布圖的準確性取決於數據來源的可靠性。當數據來源不一致或存在錯誤時，分布圖可能會產生誤導性結論。例如，資料庫中若存在重複或錯誤記錄，分析結果將無法反映真實情況。你需要在製作分布圖前，仔細檢查數據的完整性與準確性。清理數據時，應刪除重複值、填補缺失值，並確保數據格式統一。這樣才能提升分布圖的可信度，避免因數據品質問題影響決策。