Pembuat Grafik Statistik Gratis, Konversi Tabel Excel Online ke Grafik

Juga dikenal sebagai grafik kurva spline. Gunakan kurva halus untuk menghubungkan titik data, menghilangkan sudut tajam dari garis putus-putus, membuat garis tren lebih halus dan alami. Cocok untuk menampilkan data kontinu yang berubah dari waktu ke waktu, seperti tingkat pertumbuhan bulanan, perubahan suhu harian. Sumbu X biasanya mewakili variabel kontinu (seperti waktu), sumbu Y mewakili nilai numerik spesifik. Contoh: tampilkan kurva pertumbuhan pendapatan perusahaan selama 12 bulan.

Juga dikenal sebagai grafik garis. Sajikan data dalam bentuk serangkaian titik data yang dihubungkan oleh segmen garis lurus, secara intuitif menunjukkan tren perubahan selama periode waktu kontinu. Sumbu X biasanya mewakili variabel kontinu (seperti waktu), sumbu Y mewakili nilai numerik. Sangat cocok untuk melacak perubahan indikator dari waktu ke waktu, dan juga dapat membandingkan kumpulan data yang berbeda dalam periode yang sama. Contoh: bandingkan perubahan penjualan triwulanan tahun lalu dengan tahun ini.

Juga dikenal sebagai grafik kolom. Gunakan tinggi batang untuk mewakili ukuran nilai, dengan tinggi setiap batang sebanding dengan nilai yang diwakilinya. Paling cocok untuk membandingkan data kategori non-kontinu yang berbeda. Efek terbaik saat jumlah kategori sedikit dan label pendek, memungkinkan perbandingan data yang jelas dan langsung. Contoh: perbandingan penjualan triwulanan per lini produk.

Juga dikenal sebagai grafik batang horizontal. Gunakan panjang batang horizontal untuk membandingkan data, dengan panjang setiap batang sebanding dengan nilai yang diwakilinya. Tata letak horizontal menyediakan ruang tampilan yang cukup untuk label panjang, sangat cocok untuk menampilkan data peringkat. Contoh: peringkat PDB negara, hasil survei kepuasan pengguna.

Juga dikenal sebagai grafik pai, grafik sektor. Grafik lingkaran yang dibagi menjadi beberapa sektor, dengan panjang busur sebanding dengan jumlah yang diwakilinya. Sangat cocok untuk menampilkan proporsi komposisi data kategori tunggal. Efek terbaik saat jumlah kategori sedikit, secara intuitif menyajikan hubungan 'bagian terhadap keseluruhan'. Contoh: alokasi anggaran per departemen, distribusi pangsa pasar.

Juga dikenal sebagai grafik area. Mirip dengan grafik garis, tetapi area antara garis dan sumbu diisi dengan warna, yang tidak hanya menunjukkan tren perubahan tetapi juga menekankan total nilai dan amplitudo perubahan. Saat beberapa seri ditumpuk, ini dapat menunjukkan kontribusi setiap bagian terhadap keseluruhan. Contoh: total penjualan bulanan yang dirinci per wilayah, tren lalu lintas situs web, dan interval pertumbuhan.

Juga dikenal sebagai diagram sebar. Gunakan titik sebar untuk mewakili hubungan antara dua variabel numerik, dengan posisi setiap titik pada sumbu horizontal dan vertikal masing-masing sesuai dengan nilai kedua variabel. Digunakan untuk mengamati korelasi, mengidentifikasi pola data, atau mode pengelompokan. Contoh: analisis hubungan antara investasi iklan dan penjualan.

Juga dikenal sebagai grafik pai bersarang, grafik pai ganda. Perbandingan bersarang cincin dalam dan luar: cincin dalam merangkum total setiap kategori berdasarkan kolom, cincin luar merinci distribusi setiap kategori berdasarkan baris. Cocok untuk perbandingan dua tingkat kategori, menyajikan informasi keseluruhan dan detail dalam satu tampilan. Contoh: total penjualan per wilayah (cincin dalam) yang dirinci per bulan (cincin luar).

Juga dikenal sebagai grafik jaring laba-laba. Tampilkan data multi-dimensi secara radial pada sumbu multi-sumbu dalam koordinat kutub, dengan titik data dihubungkan untuk membentuk poligon. Cocok untuk evaluasi kemampuan komprehensif dan perbandingan multi-dimensi, secara intuitif mencerminkan keseimbangan dan kelebihan/kekurangan setiap dimensi. Contoh: perbandingan kinerja produk dalam berbagai skor dimensi.

Juga dikenal sebagai peta panas. Gunakan kedalaman warna untuk menampilkan kepadatan nilai dan pola distribusi dalam matriks data, dengan warna lebih gelap menunjukkan nilai lebih besar. Cocok untuk menemukan pola dan nilai anomali dalam data matriks skala besar. Contoh: peta panas kunjungan situs web per jam dalam seminggu.

Menampilkan perubahan jumlah data di setiap tahap dari atas ke bawah, berbentuk corong. Lebar setiap tahap mewakili jumlah data pada tahap tersebut, secara intuitif mencerminkan proses penurunan bertahap dari awal hingga akhir. Cocok untuk analisis tingkat konversi dan skenario hubungan progresif. Contoh: tingkat konversi dari penelusuran hingga pemesanan di setiap tahap.