有权重的数据有什么图表示

① 加权平均用什么图表表示

加权平均值图表。
加权平均值图表是将图表中多个数据列值，依据加权算法计算获取平均值，并加入生成一个加权折线，计算50天内的指数加权平均。
加权平均（ExponentiallyWeightedAverages）是一些改进梯度下降法重要理论。

② 地理权重图怎么画

以特殊高亮的形式来画。
在数据可视化中，地图可视化是高频应用的一种，其中热力地图是用来表示地理范围内各个点的权重情况的，一般以特殊高亮的形式来画，具体画法是：首先输入边和边的权重，随后画出节点位置，最后根据权重大小划分实边和虚边。
权重图可用于PM2.5的分布，当然也可以不局限于地图，比如说注册日期、年龄分布，产品喜好分布等等。

③ 数据结构 图中边的权值是指什么权值本身的定义又是什么

权值就是定义的路径上面的值,它的英文是weight，所以有的书上也叫权重。可以这样理解为节点间的距离,通常指字符对应的二进制编码出现的概率。边的权值就是边的权重，其意义表示链接两个结点的边的大小或者长度等,

④ 描述计量资料频数分布的统计图是什么

常用的统计图有哪几种？

1.扇形统计图 特点:用一个圆的面积来表示总数用圆内扇形的大小来表示占总数的百分比 作用:可以清楚地表示出各个部分与总体的关系 2.条形统计图 特点:用一个单位长度表示一定的数量用直条的长短来表示数量的多少 作用:用于表示各个数量的多少对比鲜明 3.折线统计图 特点:用一个单位长度表示一定的数量用折线得上升或下降表示数量的多少和增减变化情况 作用:即可表示各种数量的多少又可反映出数量的增减变化趋势
统计图有名多少种类？

统计图的种类： 常见统计图的有线状图、直条图、饼状图和散点图。

1、线状图是以坐标系中曲线的形状、斜率变化，位置高低等来表现统计资料。

线状图可以形象、直观地显示出事物的变化发展趋势。

研究对象中不同的各组可以用不同颜色或线型的线条表示。

2、直条图是在直角坐标系中，用相同宽度长条的不同长短来表示数量资料的多少，还可在同一张图表中用不同颜色或阴影的条形表示研究对象中不同的各组，能直观地进行数量多少的对比。

如果用柱形代替条形就得到柱形图，其原理与直条图相同。

统计数量刻度比例要合适，并在适当位置作必要说明，如图例、单位等。

3、饼状图是以圆形代表研究对象的整体，用以圆心为共同顶点的各个不同扇形显示各组成部分在整体中所占的比例，要注明各扇形所代表的项目的名称(可用图例表示)及其所占百分比。

4、散点图是在坐标系中点出各个分析数据的相关位置，直观地显示出一组数据的分布情况。

有哪几种形式统计图？

统计图的类型 （1）条图：又称直条图，表示独立指标在不同阶段的情况，有两维或多维，图例位于右上方。

（2）百分条图和圆图：描述百分比（构成比）的大小，用颜色或各种图形将不同比例表达出来。

（3）线图：用线条的升降表示事物的发展变化趋势，主要用于计量资料，描述两个变量间关系。

（4）半对数线图：纵轴用对数尺度，描述一组连续性资料的变化速度及趋势。

（5）直方图：描述计量资料的频数分布。

（6）散点图：描述两种现象的相关关系。

（7）统计地图：描述某种现象的地域分布。

统计图表的类型有哪些?

我也想问这个问题。

不过先回答一下吧。

大体分类： 1. 多维分布图，叫各种分布关系，包括累积，最常用，比如直方图，散点，气泡等 2. 关联图，主要是讲数据之间的关系，关联性 3. 雷达图，数据的范围对比，权重 4. 回归图，是关联关系的模型化，比如一元回归 5. 类图：聚类，分类结果的展示。

比如词簇 6. 网络图，讲知识，数据的网络组成关系。

比如组织结构 其它的各种图表都可以归到这几类里。

比如三维，透视等等。

股票上的一些图，也只是直方图的变形，
统计图的基本类型有哪些？

统计图的类型有：扇形统计图、折线统计图、条形统计图、半对数线图、散点图、直方图、统计地图。

常用的统计图，条形统计图、扇形统计图、折线统计图的特点： 1、条形图： FineReport条形图用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少，画成长短相应成比例的直条，并按一定顺序排列起来，这样的统计图，称为条形统计图。

条形统计图可以清楚地表明各种数量的多少。

条形图是统计图资料分析中最常用的图形。

按照排列方式的不同，可分为纵式条形图和横式条形图;按照分析作用的不同，可分为条形比较图和条形结构图。

条形统计图的特点： (1)能够使人们一眼看出各个数据的大小。

(2)易于比较数据之间的差别。

(3）能清楚的表示出数量的多少。

2、扇形图： 以一个圆的面积表示事物的总体，以扇形面积表示占总体的百分数的统计图，叫作扇形统计图。

也叫作百分数比较图。

扇形统计图可以比较清楚地反映出部分与部分、部分与整体之间的数量关系。

扇形统计图的特点： (1)用扇形的面积表示部分在总体中所占的百分比。

(2)易于显示每组数据相对于总数的大小。

3、折线图 以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图，叫作折线统计图。

与条形统计图比较，折线统计图不仅可以表示数量的多少，而且可以反映同一事物在不同时间里的发展变化的情况。

折线图在生活中运用的非常普遍，虽然它不直接给出精确的数据，但只要掌握了一定的技巧，熟练运用“坐标法”也可以很快地确定某个具体的数据。

FineReport折线图折线统计图的特点：能够显示数据的变化趋势，反映事物的变化情况。

⑤ 行测里面三角权重图怎么看

解析：三角权重图主要出现在资料分析中，该类图形 一般由三组斜线组成，各组分别代表一种事物，即用一个三角形网状图表示某个对象在三个方面的分布情况。 从各自的顶端向下面走，分布率就从100%向下降。即用一个三角形网状表示某个对象在三个方面的分布情况。图中没有明确的数据，只有一些字母，这些字母代表的意义一定要弄清楚，因为在题目的具体选项中可能会脱离字母，如果不能正确对应，就会失分。网状图表面上看很复杂，但是它没有复杂计算，只要掌握其特点，很容易就会得出答案。【示例】某调查公司以不同年龄段市民为调查对象开展了黄金周主要休闲方式的抽样调查工作。下面的三角形表示不同年龄段的市民在采取五种休闲方式之一的人群中所占的比例。三角形顶点表示100%，相对应的基线表示0。A代表外出旅游B代表上网C代表朋友聚会D看书休闲E代表和父母一起逛公园 简单说，对每个指标，一般是取点越靠外数值越大，越靠里越小，比如要在0-100%之间取值， 上图为3个标准点把“半径”分成4段，那从“中心”到最外面的端点，取值依次是0，25%， 50%， 75%， 100%。 如果求中老年中“看书休闲”活动的人数的比重，即以“中老年100%”为顶点，向与顶点平行的边作平行线，D为看书休闲，占中老年人数的25%。 三角权重图用来统计含有三种统计种群的统计量中每种种群所占的百分比。虽然一些考生可能对于三角权重图不熟悉，但是三角权重图在阅读时只要能够严格遵循“找顶点、找对边、做平行线、读数”四个步骤，则可以准确的读数。

⑥ 表达数据和数据的重要性系数适用什么图表

要分析的对象自己与自己相比不得分，所以对角线用×表示。功能得分为前4列分值之和，计算后填入表格。为了避免不重要的功能的零分，可将各功能累计得分加1分进行修正，将修正后得分与总计填入表格。用修正后的各功能累计得分分别除以修正后的总分便得到各功能权重即各功能重要性系数。

⑦ AHP权重、优序图法——分享两种简单实用权重计算方法

近期spssau更新完善了许多功能，和大家分享其中3个常用功能。分别是 图表样式修改、权重法、发票信息查询功能。

SPSSAU增加了图表上的颜色修改功能，提供4种配色样式，同时可修改字体、字号、小数点位数、隐藏坐标值等选项，让用户能根据自己的需求设置不同风格的图表。

完成设置的图表风格，会立即对当前的表格生效，但其他表格风格不变。

如果想批量设置表格，可以返回到主页面，再点击查看结果，就会发现所有图表都已经保存为修改后的样式。

 

在研究构建指标体系，或多指标评价研究中，都离不开对指标权重的构建。

之前我们也介绍了多种计算权重的方法，但一些方法实施较为复杂，不容易理解。

本次更新中，除保留之前的权重计算方法，又另外提供两种方法： AHP权重、优序图法 。

导入数据之后，选择【问卷研究】>【权重】，可选择AHP权重或优序图法。

（1）AHP权重

 

AHP法是一种主观加客观的赋值权重的方法，需要对两两对象进行对比，形成对比矩阵。

以往很多用户，由于缺乏理论知识，在使用AHP层次分析输入矩阵数据时，容易搞不清怎样输入才是正确的。

使用SPSSAU的AHP权重，用户只需放入分析项，系统会自动计算各指标的平均值，再根据平均值结果，自动构建判断矩阵。

（2）优序图法

 

优序图是另一种计算权重的方法，相比AHP更容易理解。

SPSSAU会先计算平均值，根据指标平均值比较，相对更大时计为1分，相对更小时计为0分，平均值完全相等时计为0.5分。

如果有用户申请开具发票，可以在右上角--我的数据--订单信息查看。

订单信息只有在已申请发票的状态下才可看到。

以上就是本次更新内容的分享，大家在使用SPSSAU过程中遇到什么问题，也欢迎在评论区和我们分享。

更多内容欢迎登陆 SPSSAU官网 查看。

⑧ 常用的图表有那些类型他们各有什么特点

除了柱状图、条形图、折线图、饼图等常用图表之外，还有数据地图、瀑布图和散点图，旭日图，漏斗图等等。一起了解下不同图表的使用场景、优劣势！

1.柱状图

适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。

优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。

劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

延伸图表：堆积柱状图、百分比堆积柱状图

不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。

2.条形图

适用场景：显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用；

优势：每个条都清晰表示数据，直观；

延伸图表：堆积条形图、百分比堆积条形图

3.折线图

适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。

优势：容易反应出数据变化的趋势。

4.各种数据地图（一共有6种类型）

适用场景：适用于有空间位置的数据集；

优劣势：特殊状况下使用，涉及行政区域；

（1）行政地图（面积图）

（2）行政地图（气泡图）

（3）地图图表（根据经纬度，可做区域、全国甚至全球地图）：点状图

（4）地图图表：热力图

（5）地图图表：散点图

（6）地图图表：地图+柱状/饼图/条形

5.饼图（环图）

适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。

优势：明确显示数据的比例情况，尤其合适渠道来源等场景。

劣势：肉眼对面积大小不敏感。

6.雷达图

适用场景：雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序，数据点一般6个左右，太多的话辨别起来有困难。

优势：主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。

劣势：理解成本较高。

7.漏斗图

适用场景：漏斗图适用于业务流程多的流程分析，显示各流程的转化率。

优势:在网站分析中，通常用于转化率比较，它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率，能够直观地发现和说明问题所在。

劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。

8.词云

适用场景： 显示词频，可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。

优势：很酷炫、很直观的图表。劣势：使用场景单一，一般用来做词频。

9.散点图

适用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似XY轴，判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。

优势：对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是最佳图表类型。

劣势：在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。

延伸图表：气泡图（调整尺寸大小就成气泡图了）

10.面积图

适用场景：强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。

延伸图表：堆积面积图、百分比堆积面积图还可以显示部分与整体之间（或者几个数据变量之间）的关系。

11.指标卡

适用场景：显示某个数据结果&同环比数据。

优势：适用场景很多，很直观告诉看图者数据的最终结果，一般是昨天、上周等，还可以看不同时间维度的同环比情况。

劣势：只是单一的数据展示，最多有同环比，但是不能对比其他数据。

12.计量图

适用场景：一般用来显示项目的完成进度。

优势：很直观展示项目的进度情况，类似于进度条。

劣势：表达效果很明确，数据场景比较单一。

13.瀑布图

适用场景：采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系，最终展示一个累计值。

优势：展示两个数据点之间的演变过程，还可以展示数据是如何累计的。

劣势：没有柱状图、条形图的使用场景多。

14.桑基图

适用场景：一种特定类型的流程图，始末端的分支宽度总各相等，一个数据从始至终的流程很清晰，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。

15.旭日图

适用场景：旭日图可以表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况，旭日图能便于细分溯源分析数据，真正了解数据的具体构成。

优势：分层看数据很直观，逐层下钻看数据。

16.双轴图

适用场景：柱状图+折线图的结合，适用情况很多，数据走势、数据同环比对比等情况都能适用。

优势：特别通用，是柱状图+折线图的结合，图表很直观。

劣势：这个好像没什么劣势，个人感觉。

所有的数据图表均来自BDP个人版~~~图表综合效果如下：

⑨ 条形统计图里面的数据有权重吗

有。条形统计图的特点是,能直观形象地表示数量的多少,且便于比较分析数据。在纵轴上选择以1当几的时候,要根据表示数据的特点进行选择,这样画出的...