佔比情況用什麼樣的大數據表現

A. 用於圖表展示的大數據用什麼分析

大數據可視化分析，大數據魔鏡，國內首款免費大數據可視化分析工具。

還有更多功能，自己去發掘吧。

B. 用圖表反應要統計的數據,最好用哪種統計圖

除了柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖等常用圖表之外，還有數據地圖、瀑布圖和散點圖，旭日圖，漏斗圖等等。一起了解下不同圖表的使用場景、優劣勢！

1.柱狀圖

適用場景：適用場合是二維數據集（每個數據點包括兩個值x和y），但只有一個維度需要比較，用於顯示一段時間內的數據變化或顯示各項之間的比較情況。

優勢：柱狀圖利用柱子的高度，反映數據的差異，肉眼對高度差異很敏感。

劣勢：柱狀圖的局限在於只適用中小規模的數據集。

延伸圖表：堆積柱狀圖、百分比堆積柱狀圖

不僅可以直觀的看出每個系列的值，還能夠反映出系列的總和，尤其是當需要看某一單位的綜合以及各系列值的比重時，最適合。

2.條形圖

適用場景：顯示各個項目之間的比較情況，和柱狀圖類似的作用；

優勢：每個條都清晰表示數據，直觀；

延伸圖表：堆積條形圖、百分比堆積條形圖

3.折線圖

適用場景: 折線圖適合二維的大數據集，還適合多個二維數據集的比較。

優勢：容易反應出數據變化的趨勢。

4.各種數據地圖（一共有6種類型）

適用場景：適用於有空間位置的數據集；

優劣勢：特殊狀況下使用，涉及行政區域；

（1）行政地圖（面積圖）

（2）行政地圖（氣泡圖）

（3）地圖圖表（根據經緯度，可做區域、全國甚至全球地圖）：點狀圖

（4）地圖圖表：熱力圖

（5）地圖圖表：散點圖

（6）地圖圖表：地圖+柱狀/餅圖/條形

5.餅圖（環圖）

適用場景：顯示各項的大小與各項總和的比例。適用簡單的佔比比例圖，在不要求數據精細的情況適用。

優勢：明確顯示數據的比例情況，尤其合適渠道來源等場景。

劣勢：肉眼對面積大小不敏感。

6.雷達圖

適用場景：雷達圖適用於多維數據（四維以上），且每個維度必須可以排序，數據點一般6個左右，太多的話辨別起來有困難。

優勢：主要用來了解公司各項數據指標的變動情形及其好壞趨向。

劣勢：理解成本較高。

7.漏斗圖

適用場景：漏斗圖適用於業務流程多的流程分析，顯示各流程的轉化率。

優勢:在網站分析中，通常用於轉化率比較，它不僅能展示用戶從進入網站到實現購買的最終轉化率，還可以展示每個步驟的轉化率，能夠直觀地發現和說明問題所在。

劣勢:單一漏斗圖無法評價網站某個關鍵流程中各步驟轉化率的好壞。

8.詞雲

適用場景： 顯示詞頻，可以用來做一些用戶畫像、用戶標簽的工作。

優勢：很酷炫、很直觀的圖表。劣勢：使用場景單一，一般用來做詞頻。

9.散點圖

適用場景：顯示若干數據系列中各數值之間的關系，類似XY軸，判斷兩變數之間是否存在某種關聯。散點圖適用於三維數據集，但其中只有兩維需要比較。

優勢：對於處理值的分布和數據點的分簇，散點圖都很理想。如果數據集中包含非常多的點，那麼散點圖便是最佳圖表類型。

劣勢：在點狀圖中顯示多個序列看上去非常混亂。

延伸圖表：氣泡圖（調整尺寸大小就成氣泡圖了）

10.面積圖

適用場景：強調數量隨時間而變化的程度，也可用於引起人們對總值趨勢的注意。

延伸圖表：堆積面積圖、百分比堆積面積圖還可以顯示部分與整體之間（或者幾個數據變數之間）的關系。

11.指標卡

適用場景：顯示某個數據結果&同環比數據。

優勢：適用場景很多，很直觀告訴看圖者數據的最終結果，一般是昨天、上周等，還可以看不同時間維度的同環比情況。

劣勢：只是單一的數據展示，最多有同環比，但是不能對比其他數據。

12.計量圖

適用場景：一般用來顯示項目的完成進度。

優勢：很直觀展示項目的進度情況，類似於進度條。

劣勢：表達效果很明確，數據場景比較單一。

13.瀑布圖

適用場景：採用絕對值與相對值結合的方式，適用於表達數個特定數值之間的數量變化關系，最終展示一個累計值。

優勢：展示兩個數據點之間的演變過程，還可以展示數據是如何累計的。

劣勢：沒有柱狀圖、條形圖的使用場景多。

14.桑基圖

適用場景：一種特定類型的流程圖，始末端的分支寬度總各相等，一個數據從始至終的流程很清晰，圖中延伸的分支的寬度對應數據流量的大小，通常應用於能源、材料成分、金融等數據的可視化分析。

15.旭日圖

適用場景：旭日圖可以表達清晰的層級和歸屬關系，以父子層次結構來顯示數據構成情況，旭日圖能便於細分溯源分析數據，真正了解數據的具體構成。

優勢：分層看數據很直觀，逐層下鑽看數據。

16.雙軸圖

適用場景：柱狀圖+折線圖的結合，適用情況很多，數據走勢、數據同環比對比等情況都能適用。

優勢：特別通用，是柱狀圖+折線圖的結合，圖表很直觀。

劣勢：這個好像沒什麼劣勢，個人感覺。

所有的數據圖表均來自BDP個人版~~~數據圖表（數據報告）綜合效果如下：

C. 大數據分析中，有哪些常見的大數據分析模型

很多朋友還沒有接觸過大數據分析方案，認為其僅僅算是個願景而非現實——畢竟能夠證明其可行性與實際效果的案例確實相對有限。但可以肯定的是，實時數據流中包含著大量重要價值，足以幫助企業及人員在未來的工作中達成更為理想的結果。那麼，那些領域需要實時的數據分析呢？

1、醫療衛生與生命科學

2、保險業

3、電信運營商

4、能源行業

5、電子商務

6、運輸行業

7、投機市場

8、執法領域

9、技術領域

常見數據分析模型有哪些呢？

1、行為事件分析：行為事件分析法具有強大的篩選、分組和聚合能力，邏輯清晰且使用簡單，已被廣泛應用。

2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能夠科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型。

3、留存分析模型留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始化行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。這是用來衡量產品對用戶價值高低的重要方法。

4、分布分析模型分布分析是用戶在特定指標下的頻次、總額等的歸類展現。

5、點擊分析模型即應用一種特殊亮度的顏色形式，顯示頁面或頁面組區域中不同元素點點擊密度的圖標。

6、用戶行為路徑分析模型用戶路徑分析，顧名思義，用戶在APP或網站中的訪問行為路徑。為了衡量網站優化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，時常要對訪問路徑的轉換數據進行分析。

7、用戶分群分析模型用戶分群即用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特徵、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，並進行後續分析。

8、屬性分析模型根據用戶自身屬性對用戶進行分類與統計分析，比如查看用戶數量在注冊時間上的變化趨勢、省份等分布情況。

模型再多，選擇一種適合自己的就行，如何利益最大化才是我們追求的目標

D. 如何使用大數據分析的方法對財務指標進行數據分析

1、垂直分析：主要是分析總體與部分之間的比例，對於某個項目占總體報表項目的比重，又叫做結構分析。

第一步，首先計算確定財務報表中各項目占總額的比重或百分比。第二步，通過各項目的佔比，分析其在企業經營中的重要性。一般項目佔比越大，其重要程度越高，對公司總體的影響程度越大。第三步，將分析期各項目的比重與前期同項目比重對比，研究各項目的比重變動情況，對變動較大的重要項目進一步分析。

2、水平分析：主要是橫向分析報表中變化率最大的項目，將財務報表各項目報告期的數據與上一期的數據進行對比，分析企業財務數據變動情況。

水平分析進行的對比，一般不是只對比一兩個項目，而是把財務報表報告期的所有項目與上一期進行全面的綜合的對比分析，揭示各方面存在的問題，為進一步全面深入分析企業財務狀況打下了基礎，所以水平分析法是會計分析的基本方法。

6、比較分析：包括兩個方面，一是企業內部的指標數據分析，比如銷售額；二是和最主要的競爭對手進行對比分析，內容包括競爭力、財務能力等。