箱线图数据差异范围太大怎么办

⑴ excel插入折线图时数据太小或相差太小（0.001数量级）不显示图表怎么办

建议试试：鼠标左键双击坐标Y轴，勾选【对数刻度】，并【确定】。为了提高效果，还可以结合以下步骤：鼠标右键单击数据较小的图线，进入【数据系列格式】→【坐标轴】→系列绘制在【次坐标轴】→【确定】。

⑵ 箱线图 入门 01

    箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作 显示一组数据分散情况 资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于 品质管理 。它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较。箱线图的绘制方法是：先找出一组数据的 最大值、最小值、中位数 和两个 四分位数 ；然后， 连接两个四分位数画出箱子；再将最大值和最小值与箱子相连接，中位数在箱子中间。

    如上图所示，图中主要包含六个数据节点，将一组数据从大到小排列，分别计算出他的 上边缘 ， 上 四分位数 Q3 ， 中位数 ， 下四分位数Q1 ， 下边缘 ，还有一个 异常值 。

    使用5个点对 数据集 做简单总结，这5个点包括中点、上下四分位数Q1、Q3、分部状态的高位和低位（上下边缘）。箱形图很形象的分为中心、延伸以及分布状态的全部范围。

    箱形图中最重要的是对相关统计点的计算,相关统计点都可以通过 百分位 计算方法进行实现。

    1、画数轴，度量单位大小和数据批的单位一致，起点比最小值稍小，长度比该数据批的 全距 稍长。

    2、画一个矩形盒，两端边的位置分别对应数据批的上下 四分位数 （Q3和Q1）。在矩形盒内部中位数（Xm）位置画一条线段为 中位线 。

    3、在Q3+1.5 IQR 和Q1－1.5 IQR 处画两条与中位线一样的线段，这两条线段为 异常值 截断点，称其为 内限 ；

          在Q3+3IQR和Q1－3IQR处画两条线段，称其为 外限 。

          处于内限以外位置的点表示的数据都是异常值，其中在 内限与外限之间的异常值为温和的异常值 （mild outliers），在 外限以外的为极端的异常值(extreme outliers) 。

            Remark： 四分位距IQR=Q3-Q1

    4、从矩形盒两端边向外各画一条线段直到不是异常值的最远点，表示该批数据正常值的 分布区间 。

    5、用“〇”标出温和的异常值，用“*”标出极端的异常值。

    相同值的数据点并列标出在同一数据线位置上，不同值的数据点标在不同数据线位置上。

    至此一批数据的箱形图便绘出了。

     统计软件 绘制的箱形图一般没有标出内限和外限。 ？

1.体现数据的异常值

    一批数据中的异常值值得关注，忽视异常值的存在是十分危险的，不加剔除地把异常值包括进数据的计算分析过程中，会对结果会带来 不良影响 ；重视异常值的出现，分析其产生的原因，常常成为 发现问题 进而 改进决策 的契机。

    箱形图为我们提供了识别异常值的一个标准：小于Q1－1.5IQR或大于Q3+1.5IQR的值为异常值； 这种方法来源于经验判断，但经验表明它在处理需要特别注意的数据方面表现不错。

    箱形图的绘制依靠实际数据，不需要事先假定数据服从特定的分布形式，没有对数据作任何限制性要求，它只是真实直观地表现数据形状的本来面貌；另一方面，箱形图判断异常值的标准以 四分位数 和 四分位距 为基础，四分位数具有一定的耐抗性，多达25%的数据可以变得任意远而不会很大地扰动四分位数，所以异常值不能对这个标准施加影响，箱形图识别异常值的结果比较客观。

    因此，箱形图在识别异常值方面有一定的优越性。

2.反映数据的偏态和尾重

对于标准正态分布的大样本，中位数位于上下四分位数的中央，箱形图的方盒关于中位线对称。中位数越偏离上下四分位数的中心位置，分布偏态性越强。异常值集中在较大值一侧，则分布呈现右偏态；异常值集中在较小值一侧，则分布呈现左偏态。

3.反映数据的形状

   在同一数轴上，几批数据的箱形图并行排列，几批数据的 中位数 、 尾长 、 异常值 、分布区间等形状信息便一目了然。箱子的上下限，分别是数据的上四分位数和下四分位数。这意味着箱子包含了50%的数据。因此，箱子的宽度在一定程度上反映了数据的波动程度。箱体越扁说明数据越集中，端线（也就是“须”）越短也说明数据集中。

⑶ 怎样把数据差距变小

当数据间的差距很大时，在Excel制作出的柱状图中，数据大的就会有很高的“柱子”，而数据小的“柱子”就很矮，从而体现不出数据的变化性。本文介绍一种解决这个问题的作图方法。
1、打开Excel，建立空白工作簿。
2、在工作表中录入制作柱状图的数据，可以看到，其中的有个别数据与其他数据相差较大。
3、以这些数据做出柱状图。

4、从默认的柱状图可以看到，有两个数据太大，“柱子”很高，而其他数据不大，“柱子”很矮，而且体现不出柱形的高低差异。

5、要解决这个问题，主要就是要把高的两个“柱子”也变矮。把这个图表复制一份。

6、把两个图表的纵坐标轴的最大值和最小值分别按照“大数据”和“小数据”的数值范围进行设置。这样，其中一个图表只剩下“大数据”的两个“柱子”。

7、然后把“大数据”所在的图表的横坐标轴删除，将该图表放置在另一个图表的上面，两个图表的柱子对齐。

8、使用插入图形的方法，绘制两个截断的图形，将其放置在两个“柱子”中。

9、将所有图表和图形组合起来成为一个整体，得到最终效果。虽然柱子还是很高，但是其他小数据的变化趋势得到了体现。

⑷ 箱线图入门 03

箱线图入门补充

哎呀，看了之后感觉就是停不下来了，真的是很好奇啊，继续看看网页文章学习下吧！

1.   复习&Review

箱线图（Box plot）也称箱须图（Box-whisker Plot）、箱线图、盒图， 可以用来反映一组或多组连续型定量数据分布的中心位置和散布范围 ，因形状如箱子而得名。1977年，美国着名数学家John W. Tukey首先在他的着作《Exploratory Data Analysis》中介绍了箱形图。

要求：熟知箱线图的 作用 及统计学的相关概念 四分位数 偏态等

01 职员薪酬分布

下图是不同地区数据分析师的薪酬统计情况。

图中的红线显然是各个城市中游水平的数据分析师能够获得的薪资标准，上边的蓝线区间为中上游，下边的蓝线区间为中下游，以此类推。简而言之，样本人群被四等分了。

上海、北京、深圳的数据分析师，薪资范围接近，但是中上游水平的人，北京地区能获得更高的薪资，因为中位数（Q2）的位置更高。西安、长沙、天津则不利于数据分析师的发展。杭州的水平接近北上深，但是薪资上限受到一定限制。

案例2：学生成绩分布

分析不同学年、不同科目的学生成绩也是箱线图的常见应用场景。下图中我们可以看到学生的英语成绩相对其它科目普遍较好，而数学则大部分都出于80分以下。

有时候我们会发现箱形图的某一部分仿佛被隐藏了，比如下图的第一个箱子。

除此之外还有一些极端情况，箱子被压得很扁，甚至只剩下一条线，同时还存在着很多 异常值 。这些情况的出现，有两个常见的原因。第一，样本数据中，存在特别大或者特别小的异常值，这种离群的表现，导致箱子整体被压缩，反而凸显出来这些异常；第二，样本数据特别少，因此箱体受单个数据的影响被放大了。

案例3：运动员水平分析

下面是一个箱线图演变过来的案例。从图中我们可以看到，在速度、敏捷、爆发、力量和身体指标五个方面近十年NBA选秀体侧数据的最值、正常水平（盒身）和中值（中位数），其中黄色标注的是周琦的个人数据。

综合来看，周琦的体测数据基本达到了NBA中锋的正常水准。在绕桩变向和禁区折返跑这两项敏捷度测试中，周琦表现不俗，有着超越常规NBA中锋的水准。中锋最重要的垂直纵跳一项，周琦也超出了联盟中锋的正常范围。身体素质上，周琦的身高臂展以及体脂水平都可以算得上顶尖。然而从体重这一项我们可以推测，周琦最大的问题在于他的力量。他必须尽快增重，增强自己的身体对抗能力以适应NBA的对抗强度。

案例4：科学研究分析

箱形图最初的诞生无疑是为科研工作量身打造的，在诸多论文中都可以看到箱形图的使用。下图显示了世界各地地表水中29种不同个人护理产品的浓度分布情况。针对所测量的个人护理产品，中位数浓度通常在0.01和0.1 μg / L之间。

⑸ 关R语言实战中箱线图关于异常值理解的问题

首先要理解一下箱线图中四分位差的原理，详见 https://ke..com/item/%E5%9B%9B%E5%88%86%E4%BD%8D%E5%B7%AE/8362429

理解过后，再来看一下在R中以超过Q3+1.5(Q3-Q1)，低于Q1-1.5(Q3-Q1)为范围认定为异常值，也就是说在R中先确定异常值，再在非异常值中确定箱线图的最小值或最大值。这样也就能解释为什么在最小值（最大值）后还有比最小值（最大值）还小（大）的异常值。

⑹ 箱线图怎么分析结论

在箱图中，最上方和最下方的线段分别表示数据的最大值和最小值，其中箱图的上方和下方的线段分别表示第三四分位数和第一四分位数，箱图中间的粗线段表示数据的中位数。另外，箱图中在最上方和最下方的星号和圆圈分别表示样本数据中的极端值。

有两种类型的箱图：单式箱图用于分析只有一个变量的数据分布，复式箱图用以分析具有两个或以上变量的数据分布。

(6)箱线图数据差异范围太大怎么办扩展阅读

箱形图提供了一种只用5个点对数据集做简单总结的方式。这5个点包括中点、Q1、Q3、分部状态的高位和低位。箱形图很形象的分为中心、延伸以及分布状态的全部范围。箱形图中最重要的是对相关统计点的计算，相关统计点都可以通过百分位计算方法进行实现。

在各种领域也经常被使用，常见于品质管理。不过作法相对较繁琐。箱形图于1977年由美国着名统计学家约翰·图基（John Tukey）发明。它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数、及上下四分位数。

⑺ 箱线图怎么分析

箱盒图（也称盒图，箱线图等）是在1977年由美国统计学家John Tukey发明，分析数据需要为定量数据。通过箱盒图，可以直观的探索数据特征。

箱盒图共有两个用途，分别如下：

• 直观地识别数据中异常值（离群点）；

• 直观地判断数据离散分布情况，了解数据分布状态。



上图可以看出，在男性时，C1中有2个异常点；女性时，C1共出现1个异常点。移动到异常点时会显示具体数据。此时如果有需要，可将此3个异常值进行处理，或者在分析时过滤掉异常值。

除了异常值的观察，还可以通过数据盒状图直观看出，男性在C1上的整体打分，会明显高于女性打分。

⑻ ECharts 中箱线图计算后数据出现负值的问题

绘制箱线图的时候，用 echarts.dataTool.prepareBoxplotData 这个工具对数据进行计算，可能会出现负值。

箱线图最常用的场景可能是股价图中的“开盘-盘高-盘低-收盘图”，英文是 Box plot，还有一个名字叫箱须图（Box-whisker Plot），从图示可以简单理解为这是用“箱”和“线”两种元素来表示一些统计数据。

其中对于“箱”的数据来源的定义是固定的，括号后是其他称呼：

但对上下两条“须”的定义就有多种了：

注一些统计概念：

去 ECharts 查了一下源码， 附地址 。

所以有时绘制箱线图，提供的数据没有负值，但是绘图结果却出现了负值，可能是计算方式的问题。默认情况下的上下两线的定义是某个区间，这个区间由四分位距计算得到，分别是

若要让绘图结果按照原始数据的范围来绘制，则可以加入 boundIQR 的参数设定。

即可。

⑼ 箱线图（Box-plot）中，异常值很多说明什么

箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），用于反映一组或多组连续型定量数据分布的中心位置和散布范围。
箱线图的中心位置为 （第百分之五十位数，P50）；中部的“箱”范围为四分位间距（即P75 - P25 ）；“箱”两端的“须”一般为最大值与最。