三种数据用什么统计图

数据统计是一种用于从大量数据中汲取信息的方法。它能让我们消化数据，并以一个方式进行呈现，从而便于我们从数据中获得信息。而统计图表则是数据可视化的一个核心方法，能够让我们从数据的角度更好地进行数据分析和直观地展现数据。那么，在不同种类的数据结构下，我们该如何选择合适的统计图表呢？本文将从多个角度来分析三种不同类型的数据以及如何用适合的统计图表进行表达。

一、连续性数据

连续性数据的定义是有序的数值或者数据点，可以任选一个点到另一个点之间的任何值作为数据。例如：温度、时间、重量、速度等。这种数据最适合统计图是直方图或密度图。

直方图是连续型数据最常用的统计图表之一，它反映了数据的分布情况。它将连续的数据值范围划分为若干个“区间”，然后统计数据值落在每个区间内的频数或频率。这样一来，我们就可以很好的了解数据的分布情况。例如，我们可以用直方图来表示某个地区不同高度的人口数量分布情况。

另一种比较常用的连续性数据的统计图表是密度图（Density Plot）。它可以通过拟合多项式函数，用一条曲线描述出这些连续性数据的频率分布情况。它特别适合于处理大量样本数据来展示数据分布的情况，而且不像直方图那样对数据进行分组，从而更好地保留了数据的真实面貌。例如我们可以通过密度图来了解一个城市的交通速度分布情况。

二、离散性数据

和连续型数据相比，离散型数据是不连续的数据，例如家庭成员人数、学生编号、月份、品牌等。这种类型的数据最适合的统计图表是条形图和饼图。

条形图是用于显示分类数据的一种统计图表。它通过长方形的长度来表示数据大小，用不同的颜色来区分不同的变量或种类。例如我们可以通过条形图的方式来展示一个部门分别有多少男员工和女员工，也可以用条形图来比较不同年龄段的人的工资水平。

饼图是一种基于圆的统计图表，而且特别适合于展示占比关系。通过将圆分为若干边角相邻的扇形，每个扇形的大小表示各自数据的比重。例如使用饼图来比较不同产品的销售额占整体销售额的比例。

三、关系型数据

关系型数据是指两个或者多个变量之间的相互影响的数据，例如：气温和湿度、学习时间和成绩等。这种类型的数据最适合的统计图表是散点图和气泡图。

散点图是根据两个变量之间的关系绘制的。每个点的横轴和纵轴分别表示两个变量的值。通过对散点图进行观察，可以看出两个变量之间的关联程度。我们可以绘制学习时间和成绩的散点图来判断两者之间的关系。

另一种用来展示关系型数据的图表是气泡图。它综合了散点图的变量两两之间的关系和数据的比例关系（大小刻度）。可以用来比较两个变量之间的关系和其他的要素。例如利用气泡图可以比较银行存款的利率和账户资产的集中度。

在数据分析和展示过程中，选择合适的统计图表是非常重要的。然而，选择一个适合的统计图表并不像我们想象中的那么容易。本文介绍了适合于三种不同类型的数据的统计图表，以帮助读者选择正确的统计图表。总之，不管是直方图、密度图、条形图、饼图、散点图还是气泡图，在正确的场合下它们都可以为我们提供有用的数据展示和分析信息。