Как Построить Диаграмму Рассеивания в Excel
Создание матричной пузырьковой диаграммы в Excel
Создание матричной пузырьковой диаграммы в Excel
Предположим, вы хотите создать матричную пузырьковую диаграмму на основе данных, как показано на скриншоте ниже, сделайте следующее, чтобы получить ее.
Советы: Обычно каждый пузырек состоит из трех значений: значения X, значения Y и размера пузыря. Здесь значения в приведенной выше таблице могут использоваться только для определения относительного размера пузыря. Поэтому нам нужно создать два вспомогательных диапазона для представления значения X и значения Y, чтобы определить центр пузырей.
1. Создайте два вспомогательных диапазона, как показано на скриншоте ниже.
2. Выберите все серии в исходной таблице (кроме заголовков столбцов и строк, здесь я выбираю B2: F7).
3. Нажмите Вставить > Вставить точечную (X, Y) или пузырьковую диаграмму > Пузырь для создания пузырьковой диаграммы.
4. Щелкните пузырьковую диаграмму правой кнопкой мыши и выберите Выберите данные в контекстном меню.
5. в Выберите источник данных диалоговое окно, вам необходимо:
Советы: Выберите Series1 а затем нажмите Удалить кнопку, чтобы удалить его. Проделайте ту же операцию, чтобы удалить Series2.
6. в Редактировать серию В диалоговом окне выберите соответствующие диапазоны следующим образом.
6.1). Значения серии X в поле выберите диапазон столбцов, содержащий порядковые номера от 1 до 6, которые вы создали во вспомогательном диапазоне1;
6.2). Значения серии Y поле выберите номера первых строк (кроме заголовка строки) в вспомогательном диапазоне2;
6.3). Размер пузыря серии поле выберите все серии первого набора значений в исходном диапазоне данных;
7. Теперь он возвращается к Выберите источник данных диалоговое окно, вы можете увидеть, что Series1 добавлен в Легендарные записи (серия) коробка. Повторите шаг 6, чтобы добавить другую серию, и, наконец, нажмите кнопку OK чтобы сохранить изменения.
В этом случае нам нужно добавить 6 серий к Легендарные записи (серия) поле, как показано на скриншоте ниже.
Пузырьковая диаграмма отображается, как показано ниже.
Теперь вам нужно заменить текущие оси X и Y на диаграмме фактическими наборами значений и названиями серий.
8. Щелкните правой кнопкой мыши по оси X и выберите Ось формата в контекстном меню.
9. в Ось формата панель, разверните Этикетки раздела под Параметры оси вкладку, а затем выберите все из Положение ярлыка выпадающий список.
10. Повторите шаги 8 и 9, чтобы также скрыть метки оси Y.
Теперь диаграмма отображается, как показано на скриншоте ниже. Вы можете видеть, что ось X и ось Y скрыты на диаграмме.
11. Вам необходимо создать два других новых вспомогательных диапазона, чтобы помочь добавить наборы значений и имена рядов в диаграмму. Эти два диапазона следующие.
12. Щелкните диаграмму правой кнопкой мыши и выберите Выберите данные в контекстном меню.
13. в Выберите источник данных диалогового окна, нажмите Добавить кнопку.
14. в Редактировать серию В диалоговом окне выберите соответствующие диапазоны во вспомогательном диапазоне 3.
15. Когда он вернется в Выберите источник данных диалогового окна, нажмите Добавить снова.
16. в Редактировать серию В диалоговом окне выберите соответствующие диапазоны во вспомогательном диапазоне 4.
17. Когда он вернется в Выберите источник данных диалоговом окне вы можете увидеть Series7 и Series8 добавлены в Легендарные записи (серия) коробка, пожалуйста, нажмите OK для сохранения изменений.
18. Выберите Series7 (найдите под всеми кружками) на диаграмме, нажмите Элементы диаграммы кнопку, а затем проверьте Этикетки данных коробка. Смотрите скриншот:
19. Выберите метки данных, которые вы только что добавили, чтобы отобразить Форматирование меток данных панель. На этой панели настройте следующим образом.
20. Выберите Series8 (найдите слева от пузырей) на диаграмме, нажмите Элементы диаграммы кнопку, а затем проверьте Этикетки данных пунктом.
21. Выберите эти добавленные метки данных, чтобы отобразить Форматирование меток данных панели, а затем настройте следующим образом.
21.2) Во всплывающем окне Диапазон меток данных окошко выберите наборы значений в исходном диапазоне;
22. Удалите легенду, выделив ее и нажав Delete ключ.
Теперь диаграмма отображается, как показано на скриншоте ниже.
23. Теперь вы можете рассматривать имена серий и наборы значений как оси X и Y диаграммы. Поскольку они расположены внутри линий сетки, нам нужно переместить их из линий сетки следующим образом.
23.2). Форматирование меток данных панель, щелкните значок Параметры метки стрелка раскрывающегося списка;
24. Чтобы переместить наборы значений за пределы линий сетки на диаграмме, сделайте следующее.
24.2). Форматирование меток данных панель, щелкните значок Параметры метки стрелка раскрывающегося списка;
25. Теперь вам нужно вручную перетащить внутренние границы, чтобы отрегулировать оси X и Y, пока они полностью не выйдут за пределы линий сетки. См. Демонстрацию ниже.
26. А затем вы можете отформатировать пузыри в соответствии с вашими потребностями. Например, масштабируйте размер пузырьков, добавляйте метки данных к пузырькам, изменяйте цвета пузырьков и т. Д. Пожалуйста, сделайте следующее.
Масштабируйте размер пузыря
Щелкните, чтобы выбрать любой из пузырьков в Форматировать ряд данных панели, измените число в Масштабировать размер пузыря в в поле 50.
Теперь размеры пузырьков изменены на указанные вами. Смотрите скриншоты:
Добавить метки данных в пузыри
4) Выберите добавленные метки данных в Форматирование меток данных панель, перейдите в Параметры метки раздел, снимите флажок Значение Y поле, а затем установите флажок Размер пузыря поле, как показано на скриншоте ниже.
5) Повторяйте эти шаги, пока метки данных не будут добавлены ко всем остальным пузырькам на диаграмме.
Измените цвет пузыря
Удалить или отредактировать заголовок диаграммы
Пузырьковая диаграмма матрицы готова, как показано на скриншоте ниже.
Легко создавать матричную пузырьковую диаграмму в Excel
Матричная пузырьковая диаграмма полезности Kutools for Excel может помочь вам быстро создать матричную пузырьковую диаграмму в Excel всего за несколько щелчков мышью, как показано ниже.
Скачайте и попробуйте прямо сейчас! 30-дневный бесплатный маршрут
Загрузите образец файла
Видео: создание матричной пузырьковой диаграммы в Excel
Лучшие инструменты для работы в офисе
Kutools for Excel — поможет вам выделиться из толпы
Хотите быстро и безупречно выполнять свою повседневную работу? Kutools for Excel предлагает мощные расширенные функции 300 (объединение книг, сумма по цвету, разделение содержимого ячеек, дата преобразования и т. Д.) И экономия 80% времени для вас.
[expert_bq id=»1570″]В этом руководстве я перечислю примеры расширенных диаграмм, которые могут быть полезны при создании отчетов панелей мониторинга в Excel. Если же вы хотите что-то уточнить, обращайтесь ко мне![/expert_bq] Здесь функция scatterplotMatrix по умолчанию дает нам возможность к основным графикам рассеивания построить графики плотности распределения, а также, например, выделить зоны на графике с высокой концентрацией наблюдений в виде эллипсов.
Секционные диаграммы
Хотите быстро и безупречно выполнять свою повседневную работу? Kutools for Excel предлагает мощные расширенные функции 300 (объединение книг, сумма по цвету, разделение содержимого ячеек, дата преобразования и т. Д.) И экономия 80% времени для вас.
Диаграммы в Excel. Использование полос погрешности
Некоторые статистические данные могут отображаться на диаграммах, даже без создания отдельных рядов. Многие (но не все) диаграммы позволяют дополнить ряд (ряды) данных полосами погрешностей. [1] Полосы погрешностей [2] отображают дополнительную информацию о данных. Например, их можно использовать для изображения ошибки или неопределенности, связанной с каждой точкой данных.
Например (рис. 1) полосы погрешностей могут изображать диапазоны ошибок измерения каждой точки данных. В этом примере полосы погрешностей выражены в процентах: значение плюс-минус 10% от значения. [3]
Рис. 1. График с полосами погрешностей, выраженных в процентах
Скачать заметку в формате Word или pdf, примеры в формате Excel2013 или Excel2007
Полосы погрешностей поддерживаются рядами следующих типов двухмерных диаграмм:
Поскольку точечные и пузырьковые диаграммы имеют две оси значений, полосы погрешностей в них можно выводить как для оси х, так и для оси у (а также для обеих осей).
Остановимся подробнее на формате полос погрешностей. Полосы могут выводиться над точкой, под точкой или в обоих направлениях от точки данных (область Направление меню Формат предела погрешностей, см. рис. 3). Окончание полосы может быть в виде планки или без оной.
Возможно использование пяти типов предела погрешностей:
На рис. 4 показана точечная диаграмма с полосами погрешностей как по оси у, так и по оси х. Оба набора полос погрешностей выводят для каждого значения соответствующие ошибки — плюс-минус 10%. Полосы погрешностей по осям х и у независимы друг от друга. Для них могут быть установлены разные параметры.
Рис. 4. Точечная диаграмма с полосами погрешностей по осям х и у
Форматирование и модификация полос погрешностей
Для изменения формата полос погрешностей дважды щелкните на любой из них. Появится диалоговое окно Формат предела погрешностей. Во вкладке Заливка и границы можно изменить практически любые параметры планки погрешности (рис. 5).
Рис. 5. Вкладке Заливка и границы диалогового окна Формат предела погрешностей
Делая активной горизонтальную или вертикальную планку погрешности можно в диалоговом окне Формат предела погрешностей выбирать вкладку для параметров X-погрешности или Y-погрешности. В диаграммах, отличных от точечных и пузырьковых, вкладка Х-погрешности отсутствует.
Пользовательские полосы погрешностей
Переключатель пользовательская применяется для создания полос погрешностей, величина которых задастся в ячейках рабочего листа. В большинстве случаев сначала нужно создать формулы, вычисляющие погрешности на основе исходных данных. Затем ячейки с формулами должны быть определены как диапазон (диапазоны), используемый полосами погрешностей.
Рис. 6. Пределы погрешностей изображают объемы продаж в эти же месяцы прошлого года
Столбец D содержит простую формулу, вычисляющую разность данных столбцов В и С. Диапазон D2:D13 используется в качестве диапазона «+», ассоциированного с переключателем пользовательская. Выбран режим вывода Плюс.
Для построения диаграммы выделяем диапазон А1:В13 и вставляем стандартный график с маркерами. Далее добавляем предел погрешности (как на рис. 2). В качестве величины погрешности устанавливаем тип Пользовательская. Жамкаем кнопку Укажите значения, и для Положительное значение ошибки задаем диапазон D2:D13. Поле Отрицательное значение ошибки оставляем пустым.
[1] Заметка написана с использованием материалов книги Джона Уокенбаха Диаграммы в Excel; книга была написана для Excel2003; более поздние издания мне не известны. [2] В современных версиях наряду с термином полосы погрешностей используются термины планки погрешности и пределы погрешностей. Я буду использовать все эти термины как синонимы. [4] Такая структура данных была сформирована путем задания в ячейках А1:А100 формулы =НОРМ.ОБР(СЛЧИС();40;10), где СЛЧИС() – вероятность от 0 до 1, 40 –среднее, 10 – стандартное отклонениеДиаграмма рассеяния в R | Блог
Для построения диаграммы выделяем диапазон А1:В13 и вставляем стандартный график с маркерами. Далее добавляем предел погрешности (как на рис. 2). В качестве величины погрешности устанавливаем тип Пользовательская. Жамкаем кнопку Укажите значения, и для Положительное значение ошибки задаем диапазон D2:D13. Поле Отрицательное значение ошибки оставляем пустым.
Секционные диаграммы
Представьте, что вам нужно наглядно визуализировать для отчета или презентации вот такую таблицу с данными по продажам в разных регионах-филилах компании:
Первой мыслью обычно бывает, особо не заморачиваясь, выделить столбцы с городами и числами и построить обычную гистограмму. Получается обычно что-то такое:
Результат, как легко сообразить, не блещет наглядностью. Города сливаются в единое целое, сильно затрудняя восприятие и сравнение стран между собой. Как же улучшить картину?
Для начала исходную таблицу лучше немного преобразовать:
Вроде бы, мелочи, но если теперь выделить всю таблицу (A1:G20) и построить гистограмму с накоплением на вкладке Вставка — Гистограмма (Insert — Stacked Chart) , то картина на выходе получается совсем другая:
Столбцы-города каждой страны теперь являются для диаграммы разными рядами данных и отображаются, соответственно, разными цветами. А выделение стран вместе с городами дает нам красивые сгруппированные двухуровневые подписи к оси X.
Диаграмма с горизонтально расположенными столбцами (Линейчатая или Bar Chart ) тоже в таком варианте смотрится приятно:
Аналогичным образом можно легко визуализировать и динамику, например, по годам для разных товаров:
Сводная секционная диаграмма
Если ваша исходная таблица содержит не финальные итоговые цифры, а отдельные сделки и больше похожа на такую:
. то нужно будет сначала построить сводную таблицу аналогичного вида, а уж потом по ней строить диаграмму.
Пойдем на небольшую хитрость: продублируем столбец со странами и дадим ему имя, например, Страна2 (т.к. Excel не позволяет использовать одинаковые имена столбцов при построении отчетов сводных таблиц, чтобы отличать столбцы друг от друга):
Теперь построим по нашим данным сводную таблицу на вкладке Вставка — Сводная таблица (Insert — Pivot Table) :
Как легко догадаться, на выходе мы получаем тот же необходимый нам вид таблицы со «ступеньками» данных по каждой стране. Останется перейти на вкладку Параметры (Options) или Анализ (Analyze) и построить гистограмму с накоплением, аналогичную описанным выше:
Новые диаграммы в Excel 2016
Для построения диаграммы выделяем диапазон А1:В13 и вставляем стандартный график с маркерами. Далее добавляем предел погрешности (как на рис. 2). В качестве величины погрешности устанавливаем тип Пользовательская. Жамкаем кнопку Укажите значения, и для Положительное значение ошибки задаем диапазон D2:D13. Поле Отрицательное значение ошибки оставляем пустым.
Как Построить Диаграмму Рассеивания в Excel
В базовой версии программы R для построения scatterplot используется функция plot(x,y), где x и y – числовые вектора (переменные значения), определяющие координаты точек на диаграмме. Таблица с данными была предварительно сформирована в программе Excel и далее загружена в среду R с помощью пакета library(readxl). Вот так выглядит фрагмент таблицы:
В нашем случае x= количество удобрений, y=объем урожая.
Значения переменных измеряются в тоннах, а каждое отдельное наблюдение за каждый год – это поле со своей площадью и с примерно равным объемом внесения удобрений на единицу этой площади (гектар).
Таким образом, используя базовую функцию plot, получаем следующий график, показывающий практически идеальную линейную зависимость объема выращенного урожая от количества применяемых удобрений.
> plot(удобрения, урожай, data=g, col=»red», xlab=»К-во удобрений, т», ylab=»Объем урожая пшеницы, т»)
Команда data в программном коде определяет таблицу данных или объект, который содержит необходимые для построения графика переменные в поименованных колонках или векторах. Другие команды, указанные в скобках кода, задают атрибуты оформления самого графика (цвет точек на диаграмме, подписи осей и т.д).
При необходимости можно добавить на график аппроксимирующую регрессионную линию с помощью функции abline() или сглаживающую кривую функцией lowess(). Программный код ниже:
> abline(lm(урожай~удобрения, data=g), col=»blue», lwd=1, lty=1)
> lines(lowess(урожай~удобрения, data=g), col=»red», lwd=2, lty=2)
В данном случае аппроксимирующая и сглаживающая линии практически совпадают, так как видимый разброс данных имеет прямой линейный характер.
Команда lm(formula или “~”) – основная функция в R для подгонки регрессионных моделей. Формула означает, что значение y (урожай) мы будем предсказывать по значению x (удобрения). Записывается формула через знак “~”. Обратите внимание, что в графической функции plot() сначала записывается переменная x и далее через запятую y – как координаты осей для построения графика.
Дополнительные пакеты R значительно расширяют стандартные возможности программы.
Например, установив пакет library(car), мы можем построить график для данных, разбитых на подгруппы или факторы. В нашем случае мы определяем разницу во взаимосвязи 2 переменных на 2 уровнях фактора «год»: 2017 и 2018.
> library(car)
> scatterplot(урожай~удобрения|год, data=g, col=3:4, pch=c(15,16), xlab=»К-во удобрений, т», ylab=»Объем урожая пшеницы, т»)
Функция scatterplot из пакета car позволяет нам увидеть различия в данных по годам.
Как видно в программном коде, уровень фактора задается через вертикальную черту справа от записи формулы.
Также удобно рассматривать данные в виде матрицы – особенно если мы работаем не с одной парой переменных, а с несколькими. В базовом варианте функция pairs() используется для этой цели.
Формат записи на примере встроенной в R таблицы данных Duncan:
Все переменные, указанные справа от знака “~”, показываются на графике.
Здесь мы имеем 3 переменные с графиком взаимосвязи для каждой пары. Матрица содержит 6 графиков: 3 в верхней панели и 3 в нижней панели от диагонали с названиями переменных. Они идентичны.
Верхнюю или нижнюю панель можно отключить, добавив в код соответствующую команду:
Подобную матрицу, но с дополнительными опциями, можно построить с помощью уже упомянутого пакета car:
> scatterplotMatrix(~урожай+удобрения|год, data=g, col=3:4, pch=c(15,16), cex=1.0, var.labels=c(«Валовый урожай, т», «Удобрение, т»))
Здесь функция scatterplotMatrix по умолчанию дает нам возможность к основным графикам рассеивания построить графики плотности распределения, а также, например, выделить зоны на графике с высокой концентрацией наблюдений в виде эллипсов.
> scatterplotMatrix(~урожай+удобрения|год, data=g, col=3:4, pch=c(15,16), cex=1.0, var.labels=c(«Валовый урожай, т», «Удобрение, т», ellipse=TRUE))
Согласитесь, что данные типы диаграмм достаточно хорошо и информативно дополнят любой рабочий отчет или проект 6σ.
Естественно, что возможности среды R описанными выше функциями не ограничиваются. Но в любом случае, чтобы больше узнать, какие значения возвращает любая функция в рабочем окне программы, можно набрать для примера: “help(scatterplot)” или “?scatterplot”.
Как правильно визуализировать данные в работе — Блог SF Education
Цель: независимо от того, насколько сложную информацию вам необходимо донести, нужно сделать ее краткой и понятной, чтобы даже человек, не владеющий специальными знаниями мог пользоваться вашими результатами.
