2。可视化分析：鉴于可视化分析能够更直观的将数据隐含的内容展现给人们，将分析的结论利用软件将其用相应的图表展现出来是我们的另一个内容。

3。预测性分析:利用我们分析的结论，通过预测方法，将数据的走势以及未来的发展方向预测出来，从而为以后的决策作出理论参考。

三 数据的展示和描述方法

一般我们用图形和汇总数字来概括性地描述数据。

3。1 条形图

条形图是最常见的图标，也最容易解读。他适用场合是二维数据集。根据在相关表中的行列的就可以绘制相对应的条形图。条形图显示各个项目之间的比较情况。条形图有3个因素。（1）组数：组数就是把数据分成几组，一般情况下都是将数据5~10组。（2）组宽度：通常来说，每组的宽度是一致的。组数和组宽度的确定不是相互独立的是有一定的关联的，一个就是经验定律：组宽度近似数=（最大值-最小值）/组数，我们可以根据四舍五入的原则最初的组宽度，然后再根据数据情况以及实际情况对其进行调整。（3）组限：组限又有组下限（该组中最小的数据）和组上限（该组的最大的数据）两种，最重要的是，一个数据只能对应体格组限。绘画条形图时，不同组之间是有空隙的；而绘画直方图时，不同组之间是没有空隙的

特点：能够使人们一眼看出各个数据的大小。易于比较数据之间的差别。论文网

3。2 饼图

就是根据表中的某一列或某一行的数据绘制出的一个类似于饼状的图中。饼图显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例。饼图中的数据点显示为整个饼图的百分比。饼图是一种避免使用的图标。由于我们的眼睛对于较小面积的差异没有恒强的感知能力，所以在一般情况下，我们总是喜欢柱状图而不是饼图。但是也有一种情况比较适合饼图，就是在反映某一成分在整体中所占的比重。

3。3 直方图

直方图又被称为频数分布图，它是一种比较适用于对于数量庞大的数据进行检索处理，并找出它的分布规律，也就是数据分布的一种状态，这样就方便对其整体的分布特点进行猜测的方法，尤其是适用于对产品的质量及质量分布的状况进行综合比较处理的方法。它的目的就是将一组数据根据数值的大小进行排列，然后分组，将各组作为横坐标上的基数，并且将这组的数据的频率作为它的高度。这样我们就可以通过直方图观察产品质量分，从而判断出机器以及操作是否稳当，进而对工人的工作能力进行评价，最后看出工人工作能力对产品质量的保证等等。

3。4 盒形图

盒形图的本质就是是用图形来表现频数分布的一些基本特征，从而更容易地对数据进行对比。从图中可以看到数据下降的位置及分布情况。盒形图是非常实用的一种统计工具，因为它虽然制作简单但可以表现出大量有用的信息。它适用场合当分析或交流数据的总体特征而不是数据细节。当对比两组或更多数据。当没有足够的数据做直方图。概括另一张图代表的数据时，例如控制图或趋势图。

3。5 茎叶图

当数据有一位或者两位有效数字时，我们可以把最中间的数字当做十位数，也就是第一个有效数字，其左边和右边的数字表示个位数，也就是第二有效数字，它的中间部分就像是茎，两边像茎上长出来的枝叶，所以我们常把这样的图叫做茎叶图。茎是遵循从小到大的排列从上向下列出，而叶遵循从大到小(或从小到大)的顺序同行列出。茎叶图的特征是用茎叶图表示数据有两个优点：一是统计图上没有原始数据信息的损失，所有数据信息都可以从茎叶图中得到；二是图中的相关数据方便记录，添加，表示。 数据分析在大数据时代的应用(3):http://www.youerw.com/shuxue/lunwen_172417.html