Бесплатный генератор статистических диаграмм, онлайн-преобразование таблиц Excel в диаграммы

Также известна как сплайн-диаграмма. Соединяет точки данных с помощью гладких кривых, устраняя острые углы ломаной линии, делая линию тренда более плавной и естественной. Подходит для отображения непрерывных данных, изменяющихся с течением времени, таких как ежемесячный темп роста, ежедневные изменения температуры. Ось X обычно представляет непрерывную переменную (например, время), ось Y — конкретные значения. Пример: отображение кривой роста доходов компании за 12 месяцев.

Также известна как линейная диаграмма. Представляет данные в виде ряда точек, соединенных отрезками прямых, наглядно показывая тенденцию изменения в течение непрерывного периода времени. Ось X обычно представляет непрерывную переменную (например, время), ось Y — значения. Идеально подходит для отслеживания изменений показателей с течением времени, а также для сравнения различных наборов данных за один и тот же период. Пример: сравнение квартальных продаж за прошлый и текущий год.

Также известна как столбчатая диаграмма. Использует высоту прямоугольных полос для обозначения величины значений, высота каждой полосы пропорциональна значению, которое она представляет. Лучше всего подходит для сравнения несмежных категорий данных, наиболее эффективна при небольшом количестве категорий и коротких метках, обеспечивая четкое и прямое сравнение данных. Пример: сравнение квартальных продаж по продуктовым линейкам.

Также известна как горизонтальная столбчатая диаграмма. Сравнивает данные с помощью длины горизонтальных прямоугольных полос, длина каждой полосы пропорциональна значению, которое она представляет. Горизонтальная компоновка обеспечивает достаточно места для длинных меток, особенно подходит для отображения рейтинговых данных. Пример: рейтинг ВВП стран, результаты опроса удовлетворенности пользователей.

Также известна как круговая диаграмма, секторная диаграмма. Круговая диаграмма, разделенная на несколько секторов, длина дуги пропорциональна представляемому значению. Идеально подходит для отображения структуры данных одной категории, наиболее эффективна при небольшом количестве категорий, наглядно показывает отношение «части к целому». Пример: распределение бюджета по отделам, распределение долей рынка.

Также известна как областьная диаграмма. Похожа на линейную диаграмму, но область между линией и осью заливается цветом, что позволяет показать как тенденцию изменения, так и общий объем и амплитуду изменений. При наложении нескольких рядов можно показать вклад каждой части в целое. Пример: ежемесячный объем продаж с разбивкой по регионам, тенденции трафика сайта и интервалы роста.

Также известна как диаграмма рассеяния. Использует точки для отображения взаимосвязи между двумя числовыми переменными, положение каждой точки на горизонтальной и вертикальной осях соответствует значениям двух переменных. Используется для наблюдения корреляции, выявления закономерностей или кластерных паттернов данных. Пример: анализ связи между рекламными расходами и объемом продаж.

Также известна как вложенная круговая диаграмма, двойная круговая диаграмма. Внутреннее и внешнее кольца вложены для сравнения: внутреннее кольцо суммирует общие значения по столбцам, внешнее кольцо детализирует распределение каждой категории по строкам. Подходит для сравнения двух уровней категорий, позволяя одновременно представить информацию на общем и детальном уровнях. Пример: общий объем продаж по регионам (внутреннее кольцо) с разбивкой по месяцам (внешнее кольцо).

Также известна как паутинная диаграмма. В полярных координатах отображает многомерные показатели в виде лучей, исходящих из центра, точки данных соединяются линиями, образуя многоугольник. Подходит для оценки комплексных способностей и многомерного сравнения, наглядно отражает сбалансированность и преимущества/недостатки по каждому измерению. Пример: сравнение показателей продукта по многомерным оценкам.

Также известна как карта тепла. Использует интенсивность цвета для отображения плотности и закономерностей распределения значений в матрице данных: чем темнее цвет, тем больше значение. Подходит для выявления закономерностей и аномалий в больших матрицах данных. Пример: тепловая карта посещаемости сайта по часам в течение недели.

Сверху вниз постепенно сужается, показывая изменение объема данных на каждом этапе, форма напоминает воронку. Ширина каждого этапа представляет объем данных на этом этапе, наглядно отражая процесс постепенного уменьшения от начального до конечного этапа. Подходит для анализа конверсии и сценариев с последовательными отношениями. Пример: коэффициент конверсии от просмотра до оформления заказа.