不用在图中加入标题，一般在论文的正文中加入（表上图下）。另外，画出来的图一定要有分析，要告诉读者你画图的目的是什么

一.饼图

最适合采用饼图的情形：

1.只有一个数据系列（单分类数据）

2.任何数据值都不为零或小于零

3.类别不超过七个，因为七个以上的扇区会使图标难以阅读

4.划分的类别最好是完整的，不完整时可以加其他

5.类别过多可用复合饼图时，千万别硬要画一个完整的饼图

6.类别只有两个时就不用画图了，没必要

二.柱状图

柱状图常常用于展示多个分类（单个分类也可以）的数据变化和同类别各变量之间的比较情况。

堆积柱状图可用于比较同类别各变量和不同类别变量总和差异；

百分比堆积柱状图适合展示同类别的每个变量的比例。

三.条形图（横过来的柱状图）

类别数过多时，如果要加入数据标签，那么使用条形图比较合适，柱状图的数看起来有点拥挤

四.直方图

直方图是显示数据频数或频率的柱状图

根据数据分布状况不同，直方图展示的数据有不同的模式，常见的如下所示

直方图的介绍：直方图是一种可视化在连续间隔，或者是特定时间段内数据分布情况的图表，常被用在统计学领域。

直方图和柱状图的区别：

1.直方图展示数据的分布，柱状图比较数据的大小

2.直方图x轴为定量数据，柱状图x轴为分类数据

3.直方图y轴要么为数据的频数，要么为数据的频率，柱状图y轴为数据实际大小

五.折线图

如果数据是时间序列数据（如日、月、季度或年度数据），则应该考虑使用折线图，尤其是时间跨度长且存在多个时间序列时，更应该使用折线图。（折线图也经常被称为时间序列图，或简称为时序图）

当然，时间序列期数较少时，也可以考虑使用柱状图

六.散点图

散点图也叫X-Y图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定。
通过观察散点图上数据点的分布情况，我们可以推断出变量间的相关性。如果变量之间不存在相互关系，那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，那么大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。数据的相关关系主要分为:正相关（两个变量同时增长）、负相关（一个变量值增加另一个变量值下降)、不相关、线性相关、指数相关等，表现在散点图上的大致分布如右图所示。那些离点集群较远的点我们称为离群点或者异常点。

七.箱线图

箱线图的用法是，配合定性变量画分组箱线图，作比较。如果只有一个定量变量，很少用一个箱线图去展示其分布，更多选择直方图。箱线图更有效的使用方法是作比较。

箱线图能够从平均水平（中位数）、波动程度以及异常值对评估的影响

箱线图举例：身高数据分析

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