График статистических данных в excel

Интервальные графики (статистические диаграммы) представляют собой полезный инструмент для анализа частотных данных, предлагая пользователям возможность сортировать данные в группы (называемые рядами) на визуальном графике, аналогичном гистограмме. В этой статье пошагово описано как создать статистическую диаграмму и выполнить её настройку в Microsoft Excel.

Если вы хотите создавать статистические диаграммы в Excel, вам нужно будет использовать Excel 2016 или более позднюю версию. В более ранних версиях Office (Excel 2013 и до неё) эта функция отсутствует.

Говоря простым языком, частотный анализ данных состоит в том, что берутся собранные результаты и определяется, как часто встретились те или иные значения. В качестве примера можно взять результаты тестов учащихся и посчитать, в каких диапазонах чаще всего встречаются полученные студентами результаты.

Статистические диаграммы позволяют легко получать данные такого рода и визуализировать их в диаграмме Excel.

Начните с того, что введите данные в Microsoft Excel и выделите данные, на основе которых будет строится интервальный график. Вы можете выбрать данные вручную или кликните на любую ячейку в нужном диапазоне и нажмите Ctrl+A на клавиатуре.

Выбрав данные, перейдите во вкладку «Вставить» на панели ленты. Различные доступные вам варианты графиков будут перечислены в разделе «Диаграммы» в середине. Нажмите кнопку «Вставить статистическую диаграмму», чтобы просмотреть список доступных диаграмм. В разделе «Гистограмма» раскрывающегося меню выберите первый верхний график слева.

В результате в вашу таблицу Excel будет вставлена гистограмма. Excel попытается параметры для данных, например, ширину интервалов, но вам может потребоваться внести изменения вручную после вставки диаграммы.

Форматирование гистограммы

Excel попытается определить интервалы и тип представления данных, но возможно вам придётся самостоятельно это настроить под ваши нужды. К примеру, в моём случае данные разбиты на 3 интервала, но я могу выбрать разбивку на интервалы с шагом в 10, либо отобразить данные по категориям. Рассмотрим это на конкретных примерах.

Кликните правой кнопкой мыши по надписям осей и выберите «Формат оси…»:

В открывшемся окне справа «Формат оси» выберите интервалы «По категориям»:

Теперь вы можете видеть каждое значение — в нашем случае это результаты тестов каждого из учеников.

Если нужен интервальный график, но с настраиваемой длиной интервала, то выберите вариант «Длина интервала» и установите нужную длину, например, 10:

Диапазоны нижней оси начинаются с наименьшего числа. Например, первая группа ячеек отображается как «[27, 37]», а самый большой диапазон заканчивается «[97, 107]», несмотря на то, что максимальный результат теста равен 100.

Вы можете выбрать определённое количество интервалов, в этом случае из максимального значения будет вычтено минимальное и полученный результат поделён на указанное количество интервалов — в результате интервалы могут заканчиваться на дробные числа:

Вы можете собрать все данные, которые больше определённого значения, в одном интервале, независимо от его длины. Для этого поставьте флажок «Выход за верхнюю границу интервала» и укажите значение, выше которого все результаты будут помещены в один интервал:

Аналогично в один интервал можно собрать все значения, ниже определённой величины, для этого поставьте флажок «Выход за нижнюю границу интервала» и укажите значение, ниже которого все результаты будут помещены в один интервал:

Эти опции работают в сочетании с другими форматами группировки интервалов, такими как ширина или количество интервалов.

Вы также можете вносить косметические изменения в вид интервального графика, включая замену заголовков и меток осей — для этого дважды кликните по области, которую вы хотите отредактировать. Дальнейшие изменения в тексте и цветах и параметрах панели можно выполнить, щёлкнув правой кнопкой мыши саму диаграмму и выбрав опцию «Форматировать область диаграммы».

Стандартные параметры форматирования диаграммы, в том числе изменение границ и параметров столбцов, появятся в меню «Формат области диаграммы» справа.

Если вас интересуют вопросы редактирования внешнего вида, то они более подробно рассмотрены в статье «Как сделать гистограмму в Microsoft Excel», где показано, как применять готовые стили или вручную настроить любые параметры графиков, в том числе формат текста.

Гистограмма распределения — это инструмент, позволяющий визуально оценить величину и характер разброса данных. Создадим гистограмму для непрерывной случайной величины с помощью встроенных средств MS EXCEL из надстройки Пакет анализа и в ручную с помощью функции

ЧАСТОТА()

и диаграммы.

Гистограмма (frequency histogram) – это

столбиковая диаграмма MS EXCEL

, в каждый столбик представляет собой интервал значений (корзину, карман, class interval, bin, cell), а его высота пропорциональна количеству значений в ней (частоте наблюдений).

Гистограмма поможет визуально оценить распределение набора данных, если:

• в наборе данных как минимум 50 значений;
• ширина интервалов одинакова.

Построим гистограмму для набора данных, в котором содержатся значения

непрерывной случайной величины

. Набор данных (50 значений), а также рассмотренные примеры, можно взять на листе

Гистограмма AT

в

файле примера.

Данные содержатся в диапазоне

А8:А57

.

Примечание

: Для удобства написания формул для диапазона

А8:А57

создан

Именованный диапазон

Исходные_данные.

Построение гистограммы с помощью надстройки

Пакет анализа

Вызвав диалоговое окно

надстройки Пакет анализа

, выберите пункт

Гистограмма

и нажмите ОК.

В появившемся окне необходимо как минимум указать:

входной интервал

и левую верхнюю ячейку

выходного интервала

. После нажатия кнопки

ОК

будут:

• автоматически рассчитаны интервалы значений (карманы);
• подсчитано количество значений из указанного массива данных, попадающих в каждый интервал (построена таблица частот);
• если поставлена галочка напротив пункта
  
  Вывод графика
  
  , то вместе с таблицей частот будет выведена гистограмма.

Перед тем как анализировать полученный результат —

отсортируйте исходный массив данных

.

Как видно из рисунка, первый интервал включает только одно минимальное значение 113 (точнее, включены все значения меньшие или равные минимальному). Если бы в массиве было 2 или более значения 113, то в первый интервал попало бы соответствующее количество чисел (2 или более).

Второй интервал (отмечен на картинке серым) включает значения больше 113 и меньше или равные 216,428571428571. Можно проверить, что таких значений 11. Предпоследний интервал, от 630,142857142857 (не включая) до 733,571428571429 (включая) содержит 0 значений, т.к. в этом диапазоне значений нет. Последний интервал (со странным названием

Еще

) содержит значения больше 733,571428571429 (не включая). Таких значений всего одно — максимальное значение в массиве (837).

Размеры карманов одинаковы и равны 103,428571428571. Это значение можно получить так:

=(МАКС(

Исходные_данные

)-МИН(

Исходные_данные

))/7

где

Исходные_данные –

именованный диапазон

, содержащий наши данные.

Почему 7? Дело в том, что количество интервалов гистограммы (карманов) зависит от количества данных и для его определения часто используется формула √n, где n – это количество данных в выборке. В нашем случае √n=√50=7,07 (всего 7 полноценных карманов, т.к. первый карман включает только значения равные минимальному).

Примечание

:

Похоже, что инструмент

Гистограмма

для подсчета общего количества интервалов (с учетом первого) использует формулу

=ЦЕЛОЕ(КОРЕНЬ(СЧЕТ(

Исходные_данные

)))+1

Попробуйте, например, сравнить количество интервалов для диапазонов длиной 35 и 36 значений – оно будет отличаться на 1, а у 36 и 48 – будет одинаковым, т.к. функция

ЦЕЛОЕ()

округляет до ближайшего меньшего целого

(ЦЕЛОЕ(КОРЕНЬ(35))=5

, а

ЦЕЛОЕ(КОРЕНЬ(36))=6)

.

Если установить галочку напротив поля

Парето (отсортированная гистограмма)

, то к таблице с частотами будет добавлена таблица с отсортированными по убыванию частотами.

Если установить галочку напротив поля

Интегральный процент

, то к таблице с частотами будет добавлен столбец с

нарастающим итогом

в % от общего количества значений в массиве.

Если выбор количества интервалов или их диапазонов не устраивает, то можно в диалоговом окне указать нужный массив интервалов (если интервал карманов включает текстовый заголовок, то нужно установить галочку напротив поля

Метка

).

Для нашего набора данных установим размер кармана равным 100 и первый карман возьмем равным 150.

В результате получим практически такую же по форме

гистограмму

, что и раньше, но с более красивыми границами интервалов.

Как видно из рисунков выше, надстройка

Пакет анализа

не осуществляет никакого

дополнительного форматирования диаграммы

. Соответственно, вид такой гистограммы оставляет желать лучшего (столбцы диаграммы обычно располагают вплотную для непрерывных величин, кроме того подписи интервалов не информативны). О том, как придать диаграмме более презентабельный вид, покажем в следующем разделе при построении

гистограммы

с помощью функции

ЧАСТОТА()

без использовании надстройки

Пакет анализа

.

Построение гистограммы распределения без использования надстройки Пакет анализа

Порядок действий при построении гистограммы в этом случае следующий:

• определить количество интервалов у гистограммы;
• определить ширину интервала (с учетом округления);
• определить границу первого интервала;
• сформировать таблицу интервалов и рассчитать количество значений, попадающих в каждый интервал (частоту);
• построить гистограмму.

СОВЕТ

: Часто рекомендуют, чтобы границы интервала были на один порядок точнее самих данных и оканчивались на 5. Например, если данные в массиве определены с точностью до десятых: 1,2; 2,3; 5,0; 6,1; 2,1, …, то границы интервалов должны быть округлены до сотых: 1,25-1,35; 1,35-1,45; … Для небольших наборов данных вид гистограммы сильно зависит количества интервалов и их ширины. Это приводит к тому, что сам метод гистограмм, как инструмент

описательной статистики

, может быть применен только для наборов данных состоящих, как минимум, из 50, а лучше из 100 значений.

В наших расчетах для определения количества интервалов мы будем пользоваться формулой

=ЦЕЛОЕ(КОРЕНЬ(n))+1

.

Примечание

: Кроме использованного выше правила (число карманов = √n), используется ряд других эмпирических правил, например, правило Стёрджеса (Sturges): число карманов =1+log2(n). Это обусловлено тем, что например, для n=5000, количество интервалов по формуле √n будет равно 70, а правило Стёрджеса рекомендует более приемлемое количество — 13.

Расчет ширины интервала и таблица интервалов приведены в

файле примера на листе Гистограмма

. Для вычисления количества значений, попадающих в каждый интервал, использована

формула массива

на основе функции

ЧАСТОТА()

. О вводе этой функции см. статью

Функция ЧАСТОТА() — Подсчет ЧИСЛОвых значений в MS EXCEL

.

В MS EXCEL имеется диаграмма типа

Гистограмма с группировкой

, которая обычно используется для построения

Гистограмм распределения

.

В итоге можно добиться вот такого результата.

Примечание

: О построении и настройке макета диаграмм см. статью

Основы построения диаграмм в MS EXCEL

.

Одной из разновидностей гистограмм является

график накопленной частоты

(cumulative frequency plot).

На этом графике каждый столбец представляет собой число значений исходного массива, меньших или равных правой границе соответствующего интервала. Это очень удобно, т.к., например, из графика сразу видно, что 90% значений (45 из 50) меньше чем 495.

СОВЕТ

: О построении

двумерной гистограммы

см. статью

Двумерная гистограмма в MS EXCEL

.

Примечание

: Альтернативой

графику накопленной частоты

может служить

Кривая процентилей

, которая рассмотрена в

статье про Процентили

.

Примечание

: Когда количество значений в выборке недостаточно для построения полноценной

гистограммы

может быть полезна

Блочная диаграмма

(иногда она называется

Диаграмма размаха

или

Ящик с усами

).

Любую информацию легче воспринимать, если она представлена наглядно. Это особенно актуально, когда мы имеем дело с числовыми данными. Их необходимо сопоставить, сравнить. Оптимальный вариант представления – диаграммы. Будем работать в программе Excel.

Так же мы научимся создавать динамические диаграммы и графики, которые автоматически обновляют свои показатели в зависимости от изменения данных. По ссылке в конце статьи можно скачать шаблон-образец в качестве примера.

Как построить диаграмму по таблице в Excel?

1. Создаем таблицу с данными.



2. Выделяем область значений A1:B5, которые необходимо презентовать в виде диаграммы. На вкладке «Вставка» выбираем тип диаграммы.



3. Нажимаем «Гистограмма» (для примера, может быть и другой тип). Выбираем из предложенных вариантов гистограмм.



4. После выбора определенного вида гистограммы автоматически получаем результат.
5. Такой вариант нас не совсем устраивает – внесем изменения. Дважды щелкаем по названию гистограммы – вводим «Итоговые суммы».



6. Сделаем подпись для вертикальной оси. Вкладка «Макет» — «Подписи» — «Названия осей». Выбираем вертикальную ось и вид названия для нее.



7. Вводим «Сумма».
8. Конкретизируем суммы, подписав столбики показателей. На вкладке «Макет» выбираем «Подписи данных» и место их размещения.



9. Уберем легенду (запись справа). Для нашего примера она не нужна, т.к. мало данных. Выделяем ее и жмем клавишу DELETE.
10. Изменим цвет и стиль.

Выберем другой стиль диаграммы (вкладка «Конструктор» — «Стили диаграмм»).



Как добавить данные в диаграмму в Excel?

1. Добавляем в таблицу новые значения — План.



2. Выделяем диапазон новых данных вместе с названием. Копируем его в буфер обмена (одновременное нажатие Ctrl+C). Выделяем существующую диаграмму и вставляем скопированный фрагмент (одновременное нажатие Ctrl+V).
3. Так как не совсем понятно происхождение цифр в нашей гистограмме, оформим легенду. Вкладка «Макет» — «Легенда» — «Добавить легенду справа» (внизу, слева и т.д.). Получаем:

Есть более сложный путь добавления новых данных в существующую диаграмму – с помощью меню «Выбор источника данных» (открывается правой кнопкой мыши – «Выбрать данные»).

Когда нажмете «Добавить» (элементы легенды), откроется строка для выбора диапазона данных.

Как поменять местами оси в диаграмме Excel?

1. Щелкаем по диаграмме правой кнопкой мыши – «Выбрать данные».



2. В открывшемся меню нажимаем кнопку «Строка/столбец».
3. Значения для рядов и категорий поменяются местами автоматически.

Как закрепить элементы управления на диаграмме Excel?

Если очень часто приходится добавлять в гистограмму новые данные, каждый раз менять диапазон неудобно. Оптимальный вариант – сделать динамическую диаграмму, которая будет обновляться автоматически. А чтобы закрепить элементы управления, область данных преобразуем в «умную таблицу».

1. Выделяем диапазон значений A1:C5 и на «Главной» нажимаем «Форматировать как таблицу».



2. В открывшемся меню выбираем любой стиль. Программа предлагает выбрать диапазон для таблицы – соглашаемся с его вариантом. Получаем следующий вид значений для диаграммы:



3. Как только мы начнем вводить новую информацию в таблицу, будет меняться и диаграмма. Она стала динамической:

Мы рассмотрели, как создать «умную таблицу» на основе имеющихся данных. Если перед нами чистый лист, то значения сразу заносим в таблицу: «Вставка» — «Таблица».

Как сделать диаграмму в процентах в Excel?

Представлять информацию в процентах лучше всего с помощью круговых диаграмм.

Исходные данные для примера:

1. Выделяем данные A1:B8. «Вставка» — «Круговая» — «Объемная круговая».



2. Вкладка «Конструктор» — «Макеты диаграммы». Среди предлагаемых вариантов есть стили с процентами.



3. Выбираем подходящий.



4. Очень плохо просматриваются сектора с маленькими процентами. Чтобы их выделить, создадим вторичную диаграмму. Выделяем диаграмму. На вкладке «Конструктор» — «Изменить тип диаграммы». Выбираем круговую с вторичной.



5. Автоматически созданный вариант не решает нашу задачу. Щелкаем правой кнопкой мыши по любому сектору. Должны появиться точки-границы. Меню «Формат ряда данных».



6. Задаем следующие параметры ряда:



7. Получаем нужный вариант:

Диаграмма Ганта в Excel

Диаграмма Ганта – это способ представления информации в виде столбиков для иллюстрации многоэтапного мероприятия. Красивый и несложный прием.

1. У нас есть таблица (учебная) со сроками сдачи отчетов.



2. Для диаграммы вставляем столбец, где будет указано количество дней. Заполняем его с помощью формул Excel.
3. Выделяем диапазон, где будет находиться диаграмма Ганта. То есть ячейки будут залиты определенным цветом между датами начала и конца установленных сроков.
4. Открываем меню «Условное форматирование» (на «Главной»). Выбираем задачу «Создать правило» — «Использовать формулу для определения форматируемых ячеек».
5. Вводим формулу вида: =И(E$2>=$B3;E$2<=$D3). С помощью оператора «И» Excel сравнивает дату текущей ячейки с датами начала и конца мероприятия. Далее нажимаем «Формат» и назначаем цвет заливки.

Когда вам нужно построит презентабельный отчет финансовой активности предприятия, лучше использовать средства графического представления информации.

Графическое представление информации намного эффективней и быстрей усваивается человеческим зрительным восприятием информации, чем текст и цифры. Легче проводить аналитики, лучше видно ситуацию, как в целом, так и в отдельных деталях.

Простенькая диаграмма Ганта готова. Скачать шаблон с примером в качестве образца.

Готовые примеры графиков и диаграмм в Excel скачать:

Скачать шаблоны и дашборды с диаграммами для отчетов в Excel.
Как сделать шаблон, дашборд, диаграмму или график для создания красивого отчета удобного для визуального анализа в Excel? Выбирайте примеры диаграмм с графиками для интерактивной визуализации данных с умных таблиц Excel и используйте их для быстрого принятия правильных решений. Бесплатно скачивайте готовые шаблоны динамических диаграмм для использования их в дашбордах, отчетах или презентациях.

В программе Excel специально разрабатывались диаграммы и графики для реализации визуализации данных.

Теперь в каждой ячейке шаг за шагом прибавляем полученное значение ширины кармана: сначала к минимальному значению нашего массива (п. 3), затем в следующей ячейке ниже — к полученной сумме и т.д. Так постепенно доходим до максимального значения. Вот мы и построили интервалы карманов в виде столбца значений. Интервалом считается следующий диапазон : (i-1; i] или iСкачать бесплатно видеокурc по Excel

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Поделиться ссылкой:

Так как я часто имею дело с большим количеством данных, у меня время от времени возникает необходимость генерировать массивы значений для проверки моделей в Excel. К примеру, если я хочу увидеть распределение веса продукта с определенным стандартным отклонением, потребуются некоторые усилия, чтобы привести результат работы формулы СЛУЧМЕЖДУ() в нормальный вид. Дело в том, что формула СЛУЧМЕЖДУ() выдает числа с единым распределением, т.е. любое число с одинаковой долей вероятности может оказаться как у нижней, так и у верхней границы запрашиваемого диапазона. Такое положение дел не соответствует действительности, так как вероятность возникновения продукта уменьшается по мере отклонения от целевого значения. Т.е. если я произвожу продукт весом 100 грамм, вероятность, что я произведу 97-ми или 103-граммовый продукт меньше, чем 100 грамм. Вес большей части произведенной продукции будет сосредоточен рядом с целевым значением. Такое распределение называется нормальным. Если построить график, где по оси Y отложить вес продукта, а по оси X – количество произведенного продукта, график будет иметь колоколообразный вид, где наивысшая точка будет соответствовать целевому значению.

Таким образом, чтобы привести массив, выданный формулой СЛУЧМЕЖДУ(), в нормальный вид, мне приходилось ручками исправлять пограничные значения на близкие к целевым. Такое положение дел меня, естественно, не устраивало, поэтому, покопавшись в интернете, открыл интересный способ создания массива данных с нормальным распределением. В сегодняшней статье описан способ генерации массива и построения графика с нормальным распределением.

Характеристики нормального распределения

Непрерывная случайная переменная, которая подчиняется нормальному распределению вероятностей, обладает некоторыми особыми свойствами. Предположим, что вся производимая продукция подчиняется нормальному распределению со средним значением 100 грамм и стандартным отклонением 3 грамма. Распределение вероятностей для такой случайной переменной представлено на рисунке.

Из этого рисунка мы можем сделать следующие наблюдения относительно нормального распределения — оно имеет форму колокола и симметрично относительно среднего значения.

Стандартное отклонение имеет немаловажную роль в форме изгиба. Если посмотреть на предыдущий рисунок, то можно заметить, что практически все измерения веса продукта попадают в интервал от 95 до 105 граммов. Давайте рассмотрим следующий рисунок, на котором представлено нормальное распределение с той же средней – 100 грамм, но со стандартным отклонением всего 1,5 грамма

Здесь вы видите, что измерения значительно плотней прилегают к среднему значению. Почти все производимые продукты попадают в интервал от 97 до 102 грамм.

Небольшое значение стандартного отклонения выражается в более «тощей и высокой кривой, плотно прижимающейся к среднему значению. Чем больше стандартное, тем «толще», ниже и растянутее получается кривая.

Создание массива с нормальным распределением

Итак, чтобы сгенерировать массив данных с нормальным распределением, нам понадобится функция НОРМ.ОБР() – это обратная функция от НОРМ.РАСП(), которая возвращает нормально распределенную переменную для заданной вероятности для определенного среднего значения и стандартного отклонения. Синтаксис формулы выглядит следующим образом:

=НОРМ.ОБР(вероятность; среднее_значение; стандартное_отклонение)

Другими словами, я прошу Excel посчитать, какая переменная будет находится в вероятностном промежутке от 0 до 1. И так как вероятность возникновения продукта с весом в 100 грамм максимальная и будет уменьшаться по мере отдаления от этого значения, то формула будет выдавать значения близких к 100 чаще, чем остальных.

Давайте попробуем разобрать на примере. Выстроим график распределения вероятностей от 0 до 1 с шагом 0,01 для среднего значения равным 100 и стандартным отклонением 1,5.

Как видим из графика точки максимально сконцентрированы у переменной 100 и вероятности 0,5.

Этот фокус мы используем для генерирования случайного массива данных с нормальным распределением. Формула будет выглядеть следующим образом:

=НОРМ.ОБР(СЛЧИС(); среднее_значение; стандартное_отклонение)

Создадим массив данных для нашего примера со средним значением 100 грамм и стандартным отклонением 1,5 грамма и протянем нашу формулу вниз.

Теперь, когда массив данных готов, мы можем выстроить график с нормальным распределением.

Построение графика нормального распределения

Прежде всего необходимо разбить наш массив на периоды. Для этого определяем минимальное и максимальное значение, размер каждого периода или шаг, с которым будет увеличиваться период.

Далее строим таблицу с категориями. Нижняя граница (B11) равняется округленному вниз ближайшему кратному числу. Остальные категории увеличиваются на значение шага. Формула в ячейке B12 и последующих будет выглядеть:

=ЕСЛИ(A12;B11+$B$6; «»)

В столбце X будет производится подсчет количества переменных в заданном промежутке. Для этого воспользуемся формулой ЧАСТОТА(), которая имеет два аргумента: массив данных и массив интервалов. Выглядеть формула будет следующим образом =ЧАСТОТА(Data!A1:A175;B11:B20). Также стоит отметить, что в таком варианте данная функция будет работать как формула массива, поэтому по окончании ввода необходимо нажать сочетание клавиш Ctrl+Shift+Enter.

Таким образом у нас получилась таблица с данными, с помощью которой мы сможем построить диаграмму с нормальным распределением. Воспользуемся диаграммой вида Гистограмма с группировкой, где по оси значений будет отложено количество переменных в данном промежутке, а по оси категорий – периоды.

Осталось отформатировать диаграмму и наш график с нормальным распределением готов.

Итак, мы познакомились с вами с нормальным распределением, узнали, что Excel позволяет генерировать массив данных с помощью формулы НОРМ.ОБР() для определенного среднего значения и стандартного отклонения и научились приводить данный массив в графический вид.

Для лучшего понимания, вы можете скачать файл с примером построения нормального распределения.

Построим диаграмму распределения в Excel. А также рассмотрим подробнее функции круговых диаграмм, их создание.

График нормального распределения имеет форму колокола и симметричен относительно среднего значения. Получить такое графическое изображение можно только при огромном количестве измерений. В Excel для конечного числа измерений принято строить гистограмму.

Внешне столбчатая диаграмма похожа на график нормального распределения. Построим столбчатую диаграмму распределения осадков в Excel и рассмотрим 2 способа ее построения.

Имеются следующие данные о количестве выпавших осадков:

Первый способ. Открываем меню инструмента «Анализ данных» на вкладке «Данные» (если у Вас не подключен данный аналитический инструмент, тогда читайте как его подключить в настройках Excel):

Выбираем «Гистограмма»:

Задаем входной интервал (столбец с числовыми значениями). Поле «Интервалы карманов» оставляем пустым: Excel сгенерирует автоматически. Ставим птичку около записи «Вывод графика»:

После нажатия ОК получаем такой график с таблицей:

В интервалах не очень много значений, поэтому столбики гистограммы получились низкими.

Теперь необходимо сделать так, чтобы по вертикальной оси отображались относительные частоты.

Найдем сумму всех абсолютных частот (с помощью функции СУММ). Сделаем дополнительный столбец «Относительная частота». В первую ячейку введем формулу:

Способ второй. Вернемся к таблице с исходными данными. Вычислим интервалы карманов. Сначала найдем максимальное значение в диапазоне температур и минимальное.

Чтобы найти интервал карманов, нужно разность максимального и минимального значений массива разделить на количество интервалов. Получим «ширину кармана».

Представим интервалы карманов в виде столбца значений. Сначала ширину кармана прибавляем к минимальному значению массива данных. В следующей ячейке – к полученной сумме. И так далее, пока не дойдем до максимального значения.

Для определения частоты делаем столбец рядом с интервалами карманов. Вводим функцию массива:

Вычислим относительные частоты (как в предыдущем способе).

Построим столбчатую диаграмму распределения осадков в Excel с помощью стандартного инструмента «Диаграммы».

Частота распределения заданных значений:

Круговые диаграммы для иллюстрации распределения

С помощью круговой диаграммы можно иллюстрировать данные, которые находятся в одном столбце или одной строке. Сегмент круга – это доля каждого элемента массива в сумме всех элементов.

С помощью любой круговой диаграммы можно показать распределение в том случае, если

• имеется только один ряд данных;
• все значения положительные;
• практически все значения выше нуля;
• не более семи категорий;
• каждая категория соответствует сегменту круга.

На основании имеющихся данных о количестве осадков построим круговую диаграмму.

Доля «каждого месяца» в общем количестве осадков за год:

Круговая диаграмма распределения осадков по сезонам года лучше смотрится, если данных меньше. Найдем среднее количество осадков в каждом сезоне, используя функцию СРЗНАЧ. На основании полученных данных построим диаграмму:

Получили количество выпавших осадков в процентном выражении по сезонам.

В двух словах: Добавляем полосу прокрутки к гистограмме или к графику распределения частот, чтобы сделать её динамической или интерактивной.

Уровень сложности: продвинутый.

На следующем рисунке показано, как выглядит готовая динамическая гистограмма:

Что такое гистограмма или график распределения частот?

Гистограмма распределения разбивает по группам значения из набора данных и показывает количество (частоту) чисел в каждой группе. Такую гистограмму также называют графиком распределения частот, поскольку она показывает, с какой частотой представлены значения.

В нашем примере мы делим людей, которые вызвались принять участие в мероприятии, по возрастным группам. Первым делом, создадим возрастные группы, далее подсчитаем, сколько людей попадает в каждую из групп, и затем покажем все это на гистограмме.

На какие вопросы отвечает гистограмма распределения?

Гистограмма – это один из моих самых любимых типов диаграмм, поскольку она дает огромное количество информации о данных.

В данном случае мы хотим знать, как много участников окажется в возрастных группах 20-ти, 30-ти, 40-ка лет и так далее. Гистограмма наглядно покажет это, поэтому определить закономерности и отклонения будет довольно легко.

«Неужели наше мероприятие не интересно гражданам в возрасте от 20 до 29 лет?»

Возможно, мы захотим немного изменить детализацию картины и разбить население на две возрастные группы. Это покажет нам, что в мероприятии примут участие большей частью молодые люди:

Динамическая гистограмма

После построения гистограммы распределения частот иногда возникает необходимость изменить размер групп, чтобы ответить на различные возникающие вопросы. В динамической гистограмме это возможно сделать благодаря полосе прокрутки (слайдеру) под диаграммой. Пользователь может увеличивать или уменьшать размер групп, нажимая стрелки на полосе прокрутки.

Такой подход делает гистограмму интерактивной и позволяет пользователю масштабировать ее, выбирая, сколько групп должно быть показано. Это отличное дополнение к любому дашборду!

Как это работает?

Краткий ответ: Формулы, динамические именованные диапазоны, элемент управления «Полоса прокрутки» в сочетании с гистограммой.

Формулы

Чтобы всё работало, первым делом нужно при помощи формул вычислить размер группы и количество элементов в каждой группе.

Чтобы вычислить размер группы, разделим общее количество (80-10) на количество групп. Количество групп устанавливается настройками полосы прокрутки. Чуть позже разъясним это подробнее.

Далее при помощи функции ЧАСТОТА (FREQUENCY) я рассчитываю количество элементов в каждой группе в заданном столбце. В данном случае мы возвращаем частоту из столбца Age таблицы с именем tblData.

=ЧАСТОТА(tblData;C13:C22)
=FREQUENCY(tblData,C13:C22)

Функция ЧАСТОТА (FREQUENCY) вводится, как формула массива, нажатием Ctrl+Shift+Enter.

Динамический именованный диапазон

В качестве источника данных для диаграммы используется именованный диапазон, чтобы извлекать данные только из выбранных в текущий момент групп.

Когда пользователь перемещает ползунок полосы прокрутки, число строк в динамическом диапазоне изменяется так, чтобы отобразить на графике только нужные данные. В нашем примере задано два динамических именованных диапазона: один для данных — rngGroups (столбец Frequency) и второй для подписей горизонтальной оси — rngCount (столбец Bin Name).

Элемент управления «Полоса прокрутки»

Элемент управления Полоса прокрутки (Scroll Bar) может быть вставлен с вкладки Разработчик (Developer).

На рисунке ниже видно, как я настроил параметры элемента управления и привязал его к ячейке C7. Так, изменяя состояние полосы прокрутки, пользователь управляет формулами.

Гистограмма

График – это самая простая часть задачи. Создаём простую гистограмму и в качестве источника данных устанавливаем динамические именованные диапазоны.

Есть вопросы?

Что ж, это был лишь краткий обзор того, как работает динамическая гистограмма.

Да, это не самая простая диаграмма, но, полагаю, пользователям понравится с ней работать. Определённо, такой интерактивной диаграммой можно украсить любой отчёт.

Более простой вариант гистограммы можно создать, используя сводные таблицы.

Пишите в комментариях любые вопросы и предложения. Спасибо!

Урок подготовлен для Вас командой сайта office-guru.ru
Источник: /> Перевел: Антон Андронов

Правила перепечаткиЕще больше уроков по Microsoft Excel

Оцените качество статьи. Нам важно ваше мнение:

Диаграмма с темпами роста показателей позволяет пользователю электронной таблицы Microsoft Excel отследить последние изменения и их качество. Визуальная демонстрация считается куда более наглядной, чем текстовая в виде функций, поэтому и пользуется такой популярностью. В этой статье я покажу два метода формирования соответствующей диаграммы на основе простой таблицы.

Создание таблицы с данными

Сначала вам понадобится сама таблица, где есть хотя бы две суммы за определенный диапазон, которые и сравниваются между собой. При этом нужно вычислить процентную разницу между ними, чтобы оценивать динамику роста. Если такой таблицы у вас еще нет и вы не знаете, как ее создать, обратитесь к руководству по ссылке ниже.

Читайте также: Как отследить динамику роста в Microsoft Excel

Вариант 1: Создание рекомендуемой диаграммы

Алгоритмы, присутствующие в Экселе, чаще всего корректно распознают диапазоны данных и отталкиваются от них при создании различных диаграмм. Я рекомендую воспользоваться как раз предложенным вариантом, если вы не хотите тратить время на ручную настройку графиков.

1. Сначала выделите необходимую таблицу, затем перейдите на вкладку «Вставка».

2. На ней нажмите кнопку «Рекомендуемые диаграммы».

3. Если у вас примерно такая же таблица, появится первый рекомендуемый вариант с названием «Гистограмма с группировкой». Она вполне подойдет для того, чтобы сравнить показатели за несколько месяцев и узнать прирост или убыток в процентах.

4. После двойного щелчка диаграмма автоматически добавляется на лист и доступна для дальнейшего взаимодействия. Как видно, практически все значения по умолчанию отображаются корректно, нужно только поменять название самой диаграммы.

5. Однако не видно точного числа процентов, что не позволяет полностью оценить динамику. Для исправления ситуации нажмите по графику с процентами правой кнопкой мыши и из контекстного меню выберите пункт «Добавить подписи данных».

6. Вы увидите, что каждая точка теперь будет отмечена процентами, даже если они имеют минусовое значение. Теперь в полной мере можно получить визуальное представление о том, насколько характерной является динамика роста за конкретный промежуток времени по разным показателям.

Однако не всегда Excel предлагает именно эту диаграмму, что может быть связано с небольшими отклонениями в самом формате таблицы. Если вы не нашли в списке рекомендуемых подходящий визуальный вариант, приступите к чтению следующей инструкции.

Вариант 2: Ручное создание диаграммы

Необходимая для отслеживания динамики роста диаграмма является комбинированной, поскольку она включает гистограмму с отображением сумм за определенный промежуток времени, а также график, показывающий проценты, их повышение и падение в сравнении с разными месяцами или суммами. Для создания используется несколько простых настроек, которые вы и увидите далее.

1. Как обычно, сначала выделите таблицу для создания диаграммы из нее, затем перейдите на вкладку «Вставка» и нажмите кнопку «Рекомендуемые диаграммы».

2. В новом окне перейдите на вкладку «Все диаграммы» и выберите последний вариант – «Комбинированная».

3. Если у вас есть суммы чисел для сравнения, понадобится сделать эти ряды гистограммами с накоплением, чтобы обеспечить максимально правильное отображение значений.

4. Сделайте это для всех рядов, а затем посмотрите, как это будет представлено на самой диаграмме. Как видно, общая сумма и соотношение для каждого месяца предельно наглядны.

5. Для динамики, которая отражается в процентах, нужно выбрать линейный график. В идеале – «График с маркерами», чтобы возле каждого значения в процентах была точка для большей наглядности.

6. Если проценты не видны так, как это показано на скриншоте ниже, поставьте напротив имени ряда галочку «Вспомогательная ось», после чего подтвердите добавление диаграммы в таблицу.

7. Ознакомьтесь с ней и решите, подходит ли она для отображения темпов и динамики роста. 

8. Для отображения процентов возле каждой точки динамики нужно добавить подписи данных, выбрав соответствующий вариант в контекстном меню.

9. На этом формирование диаграммы завершено. Она должна иметь примерно такой вид, как на следующем изображении.

В этой статье мы разобрались с тем, как создать не просто обычную диаграмму, а сделать ее комбинированной, с отображением всех входящих значений и их связок. Это поможет вам разобраться с визуальным представлением темпов и динамики роста в определенных областях за конкретный период времени. Используйте мою инструкцию и не стесняйтесь модернизировать диаграмму, если придумали, как можно ее улучшить.