今天給各位分享數據類型有哪幾種怎么判斷的知識，其中也會對八種基本數據類型進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！
做數據報表時，哪些類型數據適合用什么圖分析
大多數情況來看，日常只要掌握一些基礎的圖表和這些圖表的組合即可，目的是要能闡明結論，數據的對比、走向、趨勢等。
有哪些基礎圖表？
適用于什么場景？
圖表之間如何組合？（組合圖表）
a.條形圖&柱狀圖
適用于二維數據集，用來顯示一段時期內數據的變化或者描述各項之間的比較。分類項水平組織，數值垂直組織，用來強調數據隨時間或者其他條件的變化，適用中小規模的數據集。
單維度+趨勢統計
區域維度+產品維度+人員維度的多維度展示
堆積圖&百分比堆積圖
堆積柱形圖是在每個分類下將每個系列的值堆積起來顯示，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；而百分比堆積柱形圖是每個分類下系列的總和為100%，每個系列按照所占的百分比進行堆積，這樣就能直觀的看出每個系列所占的比重。
百分比堆積圖
堆積條形圖，這個和百分比堆積圖類似
還記得地理書上的人口分布圖嗎，能明顯的看出各層級的分布
b.折線&曲線圖
折線圖適合二維的大數據集，尤其是那些趨勢比單個數據點更重要的場合。假設需要查看各個年份的合同簽約總金額走勢，此時選擇折線圖組件來提供數據分析是比較合適的。
常用的是多條分類的折線圖
復雜的，如柱狀+堆積+曲線趨勢=股價圖
面積圖
面積圖能夠表示數據的時間序列關系，和折線圖不同的是，面積圖能夠清晰表示出量。
雙數值軸面積圖
c.餅圖：
普通的餅圖表現并不是很直觀，因為肉眼對面積大小不敏感。所以，在具體反映某個比重的時候，配上具體數值，會有較好的效果。
最基本的餅圖
等弧度玫瑰圖，以面積的大小放大各比重的排列，比較賞心悅目。
d.散點圖&氣泡圖
散點圖適用于三維的數據集，但一般只有兩維需要比較，主要看分布，有些會設置四象限
散點圖+趨勢線
氣泡圖是散點圖的一種衍生。不同于散點圖，通過每個點的面積大小，都反映了第三維，比如十字象限氣泡圖。
e.數據地圖
與地理位置密切相關，希望知道各區域的分布狀況可以選用數據地圖，這是最貼合實際，生動形象的一張圖，自帶基本維度——地理維度。
區域塊顏色深淺反映程度/分類
加上氣泡分布，多一層維度展示具體大小，這里的氣泡還可以改成餅圖，柱狀圖。
最后，還有超級多圖表的組合構成的大屏駕駛艙
能簡單通俗的解釋一下什么是大數據嗎
什么是大數據及應用？大數據即為海量數據。人類生活在三維空間中，一草一木，一山一水，人類活動的行為軌跡，都能用數據來表達。如企業的生產運營，商品標準。政府的管理決策，消費者的消費水平，消費習慣。地理環境的一條公路，一條河流等等。每方面都有每方面的大數據。每個行業都有每個行業的大數據。通過各企業，行業，社會主體等等數據的集成。形成了概念更大，更有價值的大數據流。通過宇宙萬物是互聯的原理。以及邏輯關系的分析。能夠得到。關于社會治理，企業運營，個人服務的便捷可靠，真實的服務方案。一件事物的組成并非由單一因素組成。由多方組合或者協同完成的。一件衣服的完成，要有生產布料的廠家，制衣廠家，制扣廠家，制線廠家，設計方，工人加工等等環節組合而成。大數據也是如此。大數據應用也是如此。人類剛剛邁入數字經濟時代。既為以數據為生產資料的時代。誰能掌握大數據以及大數據的應用？更好地服務于人類社會。誰就占據了未來財富以及地位的制高點。中國戰略性新興產業聯盟河北唐冠眾興科技有限公司畢紹鵬回答
數據分析包含哪幾個步驟，主要內容是什么
數據分析主要包含五個步驟：
明確目的：明確數據分析的目的，確保數據分析有效進行并為數據的采集、處理提供方向；數據收集：在DAP產品中會通過應用系統定義模塊實現對多個應用系統數據的采集工作；清洗加工：在DAP產品中會通過ODS和數倉實現對業務系統數據的層層加工過濾，得到最終需要的業務數據；數據展示：在配置好數據模型之后，可以通過綁定echarts組件的方式實現業務數據的可視化展現；報告撰寫：主要用于描述對業務數據分析的過程和分析之后得到的結果。數通暢聯的DAP數據分析平臺主要有以下三個優點：
在多層的數據加工過濾之中，通過聚合計算和橫向合并可以得到多指標信息的數據，更加拓寬了數據的業務性和可分析性；業務數據的可視化展現讓用戶可以更直觀地對各個業務數據進行處理和分析；在ESB等數據調度工具的輔助之下，更加快速地實現了數據跟進，讓用戶可以實時跟進數據狀況，有助于企業做出相應的決策。數通暢聯專注于企業IT架構、SOA綜合集成、數據治理分析領域，感謝您的閱讀與關注。數據分析中有哪些常見的數據模型
要進行一次完整的數據分析，首先要明確數據分析思路，如從那幾個方面開展數據分析，各方面都包含什么內容或指標。是分析框架，給出分析工作的宏觀框架，根據框架中包含的內容，再運用具體的分析方法進行分析。
數據分析方法論的作用：
理順分析思路，確保數據分析結構體系化把問題分解成相關聯的部分，并顯示他們的關系為后續數據分析的開展指引方向確保分析結果的有效性和正確性五大數據分析模型1.PEST分析模型
政治環境：
包括一個國家的社會制度，執政黨性質，政府的方針、政策、法令等。不同的政治環境對行業發展有不同的影響。
關鍵指標政治體制，經濟體制，財政政策，稅收政策，產業政策，投資政策，專利數量，國防開支水平，政府補貼水平，民眾對政治的參與度。
經濟環境：
宏觀和微觀兩個方面。
宏觀：一個國家國民收入，國民生產總值以及變化情況，以通過這些指標反應國民經濟發展水平和發展速度。
微觀：企業所在地區的消費者收入水平、消費偏好、儲蓄情況、就業程度等因素，這些因素決定著企業目前以及未來的市場大小。
關鍵指標GDP及增長率、進出口總額及增長率、利率、匯率、通貨膨脹率、消費價格指數、居民可支配收入、失業率、勞動生產率等。
社會環境：
包括一個國家或地區的居民受教育程度和文化水平、宗教信仰、風俗習慣、審美觀點、價值觀等。文化水平營銷居民的需求層次，宗教信仰和風俗習慣會禁止或抵制某些活動的進行，價值觀會影響居民對組織目標和組織活動存在本身的認可，審美觀點則會影響人們對組織活動內容、活動方式以及活動成果的態度。
關鍵指標人口規模、性別比例、年齡結構、出生率、死亡率、種族結構、婦女生育率、生活方式、購買習慣、教育狀況、城市特點、宗教信仰狀況等因素。
技術環境：
企業所處領域直接相關的技術手段發展變化，國家隊科技開發的投資和支持重點，該領域技術發展動態和研究開發費用總額，技術轉移和技術商品化速度，專利及其保護情況。
關鍵指標新技術的發明和進展、折舊和報廢速度、技術更新速度、技術傳播速度、技術商品化速度、國家重點支持項目、國家投入的研發費用、專利個數、專利保護情況。
2.5W2H模型
5W2H分析法主要針對5個W以及2個H提出的7個關鍵詞進行數據指標的選取，根據選取的數據進行分析
3.邏輯樹分析模型
將問題的所有子問題分層羅列，從最高層開始，并逐步向下擴展。
把一個已知問題當作樹干，考慮這個問題和哪些問題有關，將相關的問題作為樹枝加入到樹干，一次類推，就會將問題擴展成一個問題樹。
邏輯樹能保證解決問題的過程完整性，將工作細化成便于操作的具體任務，確定各部分優先順序，明確責任到個人。
邏輯樹分析法三原則：
要素化：把相同問題總結歸納成要素框架化：將各個要素組成框架，遵守不重不漏原則關聯化：框架內的各要素保持必要的相互關系，簡單而不孤立4.4P營銷理論模型
產品：
能提供給市場，被人們使用和消費并滿足人們某種需求的任何東西，包括有形產品、服務、人員、組織、觀念和它們的組合。
價格：
購買產品時的價格，包括基本價格、折扣價格、支付期限等。影響價格的主要因素有需求、成本和競爭。
渠道：
產品從生產企業流轉到用戶手上全過程所經歷的各個環節。
促銷：
企業通過銷售行為的改變來激勵用戶消費，以短期的行為促進消費的增長，吸引其他品牌用戶或導致提錢消費來促進銷售增長。
5.用戶行為模型
用戶行為指用戶為獲取、使用產品或服務才去的各種行動，首先要認知熟悉，然后試用，再決定是否繼續消費使用，最后成為產品或服務的忠實用戶。
行為軌跡：認知->熟悉->試用->使用->忠誠
最后
五大數據分析模型的應用場景根據數據分析所選取的指標不同也有所區別。
PEST分析模型主要針對宏觀市場環境進行分析，從政治、經濟、社會以及技術四個維度對產品或服務是否適合進入市場進行數據化的分析，最終得到結論，輔助判斷產品或服務是否滿足大環境。
5W2H分析模型的應用場景較廣，可用于對用戶行為進行分析以及產品業務分析。
邏輯樹分析模型主要針對已知問題進行分析，通過對已知問題的細化分析，通過分析結論找到問題的最優解決方案。
4P營銷理論模型主要用于公司或其中某一個產品線的整體運營情況分析，通過分析結論，輔助決策近期運營計劃與方案。
用戶行為分析模型應用場景比較單一，完全針對用戶的行為進行研究分析。
當然，最后還是要說，模型只是前人總結出的方式方法，對于我們實際工作中解決問題有引導作用，但是不可否認，具體問題還要具體分析，針對不同的情況需要進行不同的改進，希望成為一個數據專家，最重要的一點還是多實踐！實踐才是真理！
常用的數據圖表有哪些類型，都有啥用處呢
你好，首先這個常用的數據圖表有多種類型，分為基礎圖表和多樣化圖表，其用處也有很多，比如大數據分析，公司考核KPI指標、實時展示數據駕駛艙等，下面一起來看一下常用數據圖表的樣式及用處。
柱形圖
優點：簡單直觀，很容易根據柱子的長短看出值的大小易于比較各組數據之間的差別。
缺點：不適合較大數據集的展現。
適用場景：適合用于展示二維數據集，展示數據的分布情況，其中一個軸表示需要對比的分類維度，另一個軸代表相應的數值，比如：（月份，商品銷量），或者在一個維度上，對多個同質可比的指標的比較，比如：（月份，蘋果銷量，桃子產量）。
折線圖
優點：能很好的展現沿某個維度的變化趨勢能比較多組數據在同一個維度上的趨勢適合展現較大數據集。
缺點：每張圖上不適合展示太多折線。
適用場景：數據在一個有序的因變量上的變化，它的特點是反應事物隨類別而變化的趨勢，可以清晰展現數據的增減趨勢、增減的速率、增減的規律、峰值等特征。
餅圖（扇形圖）適用場景：適用于二維數據，即一個分類字段，一個連續數據字段，當用戶更關注與簡單占比時，適合使用餅圖。
優點：簡單直觀，很容易看到組成成分的占比
缺點：不適合較大的數據集（分類）展現數據項中不能有負值當比例接近時，人眼很難準確判別類似圖表：環形圖、3D餅圖。
地圖
適用場景：適合帶有地理位置信息的數據集展現，展現的通常是以某個地區為單位的匯總的連續信息。
優點：和地圖向結合，對數據的地理分步顯示直觀，通過顏色深淺、氣泡大小等容易判斷度量的大小。
缺點：必須有地理信息，且數據為匯總數據，氣泡容易疊加，顯示的都是非精確值，氣泡大小和顏色深淺相近時不易分辨，地理面積大小和度量值無關，容易誤讀。
以上為常用的圖表，其實還有很多的圖表都有自己的用處，下面是圖表類型和適用場景的對應關系，最好保存起來噢。
文章分享結束，數據類型有哪幾種怎么判斷和八種基本數據類型的答案你都知道了嗎？歡迎再次光臨本站哦！
