效度分析，简单来说就是问卷设计的有效性、准确程度。 当我们在为研究主题设计问卷时，都会希望问题实际测量到的是我们希望测量的，这样研究的数据才能准确的说明问题。 例如，我们想了解一个班级里学生的综合成绩情况，正式研究中如果仅测试数学一科，然后得出结论，这样的研究有效性可能很低，原因在于实际测量的方向与研究方向之间有很大偏差。 效度又可分为内容效度、结构效度和效标效度。 （1）内容效度，指问卷题项对相关概念测量的合理性情况，通常是以文字来说明问卷的有效性。如通过参考文献，或者权威来源说明问卷的权威性和有效性。还有就是通过对问卷前测并结合结果进行题项的修正等工作来充分说明问卷的有效性。 （内容效度并非统计软件进行的统计方法，对于问卷研究来讲，基本上均需要进行内容效度说明。） （2）结构效度，指测量题项与测量维度之间的对应关系。测量方法有两种，一种是探索性因子分析，另外一种是验证性因子分析。其中，探索性因子分析是当前使用最为广泛的结构效度测量方法。使用探索性因子分析进行效度验证时，应该以量表为准，对变量或者量表分别进行分析。（3）效标效度，如果以前有一份权威且标准的量表数据，现在依旧使用该量表进行研究，并且收集回来一份数据。以前权威标准数据作为标准，当前数据与前一份数据之间进行相关分析，如果说相关系数值较高，则说明效标效度良好。（1）背景 为测量消费者对某产品的购买意愿及影响因素（共5个分别为：因素产品, 促销, 渠道推广, 价格, 个性化服务），设计了一份问卷。共25题（均为量表题），其中Q1~Q15影响因素对应题项，Q16~Q19为购买意愿对应题项，现希望对量表效度情况进行分析，如果有不合理题项将其进行删除处理。（2）操作步骤 这里使用的是探索性因子分析以验证问卷效度水平 第一步：在左侧分析方法菜单栏找到【问卷研究】->【效度】 第二步：将变量Q1~Q15拖拽到右侧分析框内 第三步：设置输出因子个数，预期有5个维度，所以设置因子个数为5。如果没有确定预期维度，也可以选择让系统输出。点击“开始效度分析”（3）分析结果 第一步：首先分析KMO值： KMO值为，大于，意味着数据具有效度。同时，旋转后累积方差解释率为>50%，说明研究项的信息量可以有效的提取出来。第二步：分析题项与因子的对应关系；如果对应关系与研究心理预期基本一致，则说明效度良好。 可以看到所有题项的共同度均大于。除Q6与预期维度对应不符以外，其他题项均与预期对应关系一致，且题项的因子载荷系数绝对值均高于。因而删除Q6，再次分析。题项均已满足预期对应关系，说明效度良好，与专业情况完全相符。第三步：对分析进行总结。 使用探索性因子分析进行效度分析，15个量表题目共分为5个维度；删除掉Q6共一道题，最终余下14个题项，此14项与维度对应关系情况良好，与专业预期相符。从上表可知：KMO值为>，通过巴特球形检验，累积方差解释率值为，说明5个维度可以提取出大部分题项信息。因而综合说明研究数据具有良好的结构效度水平。 （1）效度分析只针对量表题，如为非量表题可用文字形式进行描述以测量问卷的有效性 （2）如果KMO值过低，可删除共同度较低项，再次分析 （3）效度分析时，很可能需要删除题目，以便于维度和题项对应关系符合预期，最关键的地方在于：维度和题项对应关系是否与专业预期符合；其余指标相应比较容易达标，最核心的是让维度和题项对应关系保持基本一致性 （4）无论如何效度分析均不达标，可考虑以单个维度分别进行分析，有几个维度就分析几次（同一维度的题目一起分析，仅需要删除掉因子载荷系数值低于的题项即可，不用考虑多个维度间的逻辑对应关系） （5）如果分析过程中删除某题项（即删除该题目及对应的数据），后续所有的分析都要按删除后的问卷作为标准进行分析更多分析方法的使用说明可到 SPSSAU官网 查看。
效度可以分为三类：内容效度、效标效度、结构效度。
内容效度，检验问卷内容是否符合研究目的和要求。效标效度，问卷测量结果与效标的相关程度。结构效度，是指测量题项结果能够反映预期因子（维度）的程度。
常用的检验效度的方法，主要通过文字描述量表的有效性。如何进行内容效度检验：具体分析时建议按以下几点分别说明，从各个角度论证问卷设计的合理性：
用文字描述问卷的设计过程，包括问题设计与思路如何保持一致性；用文字描述问卷设计的参考依据，比如参考某某文献设计问卷等；用文字描述问卷设计的过程，比如是否进行过预测试，对问卷进行过哪些修改处理等，修正的原因等；
用文字描述专家或同行的认可性，比如问卷设计经过某指导教授或老师的认可，也或者相关专业人士（比如学长同学等）进行过沟通修改等。其它可用于论证问卷设计合理的说明等。
效标效度效标效度是以经典量表的测量结果作为“金标准”，与当前数据得到的结果进行相关分析，如果相关系数值较高，则说明效标效度良好。
操作方法：首先确定效标，计算问卷得分，使用pearson相关分析，考察实测得分与效标得分两组数据的相关性。
一、医院管理模式
随着医学科学技术的发展，医院现代化建设的加速，以及医疗事业改革步伐的加大，医院管理模式正在逐步由信息化管理进阶至数字化、智能化运营，这也就意味着，在医院普遍使用HIS及各种医疗应用系统的基础上，相应的信息化设备和手段更加广泛，应用更加有深度，数据更加标准化和精细化，相互之间的衔接度和流程也更加融合，最终以“数据+模型”的方式，来服务于医生和患者。
图1-医院，由信息化管理到数字化、智能化运营
二、智慧医院运营特性
01一切人工行为系统化
伴随着医院在人工成本方面投入的减少，过去很多人工服务逐步变成了系统交互服务。
02一切设备行为数据化
通过对医疗设备的数据采集和汇聚，实时监测医疗设备，快速地共享和传递患者检查信息。
03物物有码，全程追溯
一方面，全程追溯药品和耗材使用情况；另一方面，全程追溯患者看病流程，包含挂号，诊断，化验，治疗，支付等全部环节。
智慧医院的数据更加丰富，精细与深化，智慧医院的运营重点就是对这些数据和信息的整合和使用，做到数据高度透明，信息及时共享，实时掌握可视与可控的运营全局。
图2-医院运营全局可使与可控
三、数据分析应用场景
图3-智慧医院，数据支持
应用举例：
在绩效管理结果领域，医疗收入下降了
场景分析：
从门诊和住院两方面收入来看：
①门诊收入下降，往前追溯和查找原因，专家门诊收入下降了，出诊专家数减少，追溯发现，这个月很多专家去参加医疗研讨会，导致出诊时间减少了。不仅影响收入和效益，也影响患者满意度。
②住院收入减少，因为病床周转率降低，手术例数下降，追溯发现，在化验时患者的平均等候时间较长，导致上手术之前等待时间过长，病人平均住院日增加了，从而导致病床周转率降低。不仅影响住院收入，也影响对患者的服务是否充分。
解决方案：
首先，对专家研讨会时间重新统筹安排，来平衡门诊出诊时间，从而提升门诊收入；
然后，采购检验/化验设备，更好地满足患者需求，缩短患者等候时长，提高病床周转率，从而提升住院收入。
通过对绩效管理指标的监测，追溯业务运营数据指标，从而做出科学决策，为医院资源更好的配置指明了方向。
数钥分析云可根据医院大数据，设立全面且有代表性的分析指标，构建丰富的分析模型和主题，实时监控医院全线的运营情况，协助创建智慧医院，为患者提供更精准的服务。
论文常用数据分析方法
论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧!
论文常用数据分析方法分类总结
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的`数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
现在很多期刊对图片的分辨率、格式和文字标注都有明确的要求。因此确定好目标期刊后，应该根据期刊的《投稿须知》来修改文章的图片。
处理照片的工具
文章里的图片一般来自照片、作图软件或者数学处理软件做出来的图形。用合适的工具来处理不同类型的图，可以达到事半功倍的效果。处理照片的工具，重量级的有Photoshop，轻量级的有ACDSee跟画图板，个人是比较推荐GIMP。因为它不仅是个功能非常强大的开源软件，而且还支持很多种格式的导入和导出。常用的数学处理软件有MatLab 跟Origin。其中Origin可以做出非常专业的图形。当然Excel也是个很不错的选择。流程图用Visio或者PPT就差不多满足所有需求了。
在图片的使用上，有一些地方容易出问题，需要注意：
其他小细节：
最後最後
交给专业的论文润色公司处理,也不失为一种省心的好方法。英论阁的
图表编辑制作服务（）协助编辑各种图形检查项目。
以上
祝论文顺利!
1，形象生动富有立体感的示意图
根据我多年抠图的经验和camera中没有擦去的Throlabs图标来看，图中复杂的器件基本来自Throlabs公司官方提供的模板，Auto CAD，Solidworks文件，可以直接导入。Solidworks等软件容易入门，但是太费时间（主要是懒）
2，形象生动的示意图
这种我认为一般是Adobe illustrator ，也就是AI画出来的，矢量作图，清楚明了，谁用谁知道。当然同样是AI，至少不同波段可以用不同颜色
3，示意图
到了这种级别，我觉得软件已经不能限制画图的能力了，当然也有大神级别的，无论是上面的软件还是word,ppt，或者Windows自带的画图基本都可以实现，但是还是推荐AI，因为简单，改起来方便。
问题一：word文档里的框架图怎么生成 不知道你是哪个版本。按07的说吧，插入－SMARA锭T调出图片中的窗口，选择你要的 问题二：word怎么画框架图 从菜单栏中找到“视图”，再从中找到“工具栏”，再“绘图”前单击一下。WORD下面便有了绘图工具。从“自选图形”里选择您需要的，在文档中画出即可。 问题三：毕业论文中如何按要求画流程图、结构图 普通的毕业流程图，用Microsoft Office Visio，我的毕业设计论文用的Microsoft Office Visio 2003，更多怎么画、论文插图教程直接在附件，因为图太多了、字数太多了，就不举例了。 问题四：写论文word里做一个框架图怎么做 用SmartArt试一下 问题五：论文逻辑框架怎样用word制作 1明确研究内容。制作技术路线图之前首先要明确论文的写作内容，拟定研究逻辑，使得最终制作的技术路线图清晰明了，给阅读者一目了然的感觉！ 2.新建绘图画布。新建绘图画布的原因是可以固定制作技术路线图的区域，便于后续的复制、粘贴、修改等操作和格式的编排。如果简单的直接在文本编辑中制作，则在操作时会很麻烦！新建绘图画布在插入-形状-新建绘图画布中。 3.插入文本框。在绘图画布中，顺次插入文本框，其中文本框的形状可以自选，一般采用长方形等比较正统的图形，看起来大方美观，切忌花里胡哨！文本框插入后，点击鼠标右键编辑文字，输入需要的章节内容。 4.插入链接箭头。为了使得最终的技术路线图更有逻辑性，一般采用带箭头的连接符来串联各个文本框，以表明文章的一个逻辑思路与写作框架。部分章节可能还包括多个核心内容，也可以用多样化的连接符来说明其中的相互关系。 5.调整整体格式。作为论文中的技术路线图，肯定要达到一定的美观的要求。因此，在制作完初步技术路线图后，还需要进一步调整整体格式，如文本框的大小、字体大小格式等等。细节决定成败，不可忽视最后的工作。 问题六：word论文框架图怎么变成这样了 变成一坨 拉不大 10分 1，首先，要保证下载下来的文件是word支持的格式； 2，而后，才到尝试更改编码格式或者字体的步骤； 问题七：毕业论文的研究结构框架图怎么写 毕业论文的写作框架、流程与写作技巧 广义来说，凡属论述科学技术内容的作品，都称作科学著述，如原始论著（论文）、简报、综合报告、进展报告、文献综述、述评、专著、汇编、教科书和科普读物等。但其中只有原始论著及其简报是原始的、主要的、第一性的、涉及到创造发明等知识产权的。其它的当然也很重要，但都是加工的、发展的、为特定应用目的和对象而撰写的。下面仅就论文的撰写谈一些体会。在讨论论文写作时也不准备谈有关稿件撰写的各种规定及细则。主要谈的是论文写作中容易发生的问题和经验，是论文写作道德和书写内容的规范问题。 论文写作的要求 下面按论文的结构顺序依次叙述。 (一)论文――题目科学论文都有题目，不能“无题”。论文题目一般20字左右。题目大小应与内容符合，尽量不设副题，不用第1报、第2报之类。论文题目都用直叙口气，不用惊叹号或问号，也不能将科学论文题目写成广告语或新闻报道用语。 (二)论文――署名科学论文应该署真名和真实的工作单位。主要体现责任、成果归属并便于后人追踪研究。严格意义上的论文作者是指对选题、论证、查阅文献、方案设计、建立方法、实验操作、整理资料、归纳总结、撰写成文等全过程负责的人，应该是能解答论文的有关问题者。现在往往把参加工作的人全部列上，那就应该以贡献大小依次排列。论文署名应征得本人同意。学术指导人根据实际情况既可以列为论文作者，也可以一般致谢。行政领导人一般不署名。 (三)论文――引言 是论文引人入胜之言，很重要，要写好。一段好的论文引言常能使读者明白你这份工作的发展历程和在这一研究方向中的位置。要写出论文立题依据、基础、背景、研究目的。要复习必要的文献、写明问题的发展。文字要简练。 (四)论文――材料和方法 按规定如实写出实验对象、器材、动物和试剂及其规格，写出实验方法、指标、判断标准等，写出实验设计、分组、统计方法等。这些按杂志 对论文投稿规定办即可。 (五)论文――实验结果 应高度归纳，精心分析，合乎逻辑地铺述。应该去粗取精，去伪存真，但不能因不符合自己的意图而主观取舍，更不能弄虚作假。只有在技术不熟练或仪器不稳定时期所得的数据、在技术故障或操作错误时所得的数据和不符合实验条件时所得的数据才能废弃不用。而且必须在发现问题当时就在原始记录上注明原因，不能在总结处理时因不合常态而任意剔除。废弃这类数据时应将在同样条件下、同一时期的实验数据一并废弃，不能只废弃不合己意者。 实验结果的整理应紧扣主题，删繁就简，有些数据不一定适合于这一篇论文，可留作它用，不要硬行拼凑到一篇论文中。论文行文应尽量采用专业术语。能用表的不要用图，可以不用图表的最好不要用图表，以免多占篇幅，增加排版困难。文、表、图互不重复。实验中的偶然现象和意外变故等特殊情况应作必要的交代，不要随意丢弃。 (六)论文――讨论 是论文中比较重要，也是比较难写的一部分。应统观全局，抓住主要的有争议问题，从感性认识提高到理性认识进行论说。要对实验结果作出分析、推理，而不要重复叙述实验结果。应着重对国内外相关文献中的结果与观点作出讨论，表明自己的观点，尤其不应回避相对立的观点。 论文的讨论中可以提出假设，提出本题的发展设想，但分寸应该恰当，不能写成“科幻”或“畅想”。 (七)论文――结语或结论 论文的结语应写出明确可靠的结果，写出确凿的结论。论文的文字应简洁，可逐条写出。不要用“小结”之类含糊其辞的词。 (八)论文――参考义献 这是论文中很重要、也是存在问题较多的一部分。列出论文参考文献的目的是让读者了解论文研究命题的来龙去脉，便于查找，同时也是尊......>> 问题八：word 里面绘制 研究框架图 这要看你用哪个版本的word，一般这个可以去流程图里找，如果不一样的话，可以插入图形，文字可以用插入文本框，等都做好了，把这些组合一下就可以了。 问题九：毕业论文中如何按要求画流程图、结构图等，要求如下。 大神哦 ，能把要求直接发我么，可以做的、 问题十：框架图 流程图用什么软件做 10分 可以用专门的Visio画图软件啊，非常简单好用，简直是与word无缝对接，直接粘贴到word上，也可以直接双击在Visio中编辑
论文里看到的，应该是基于3D Max和Solidworks画的图。我的感觉是太真了也不好。感觉用力过猛。我们工作原因，一般是用Solidworks做效果图的，SolidWorks就是把现成的零件随便摆摆，渲染一下效果就有了
问题是，论文里放这种图真的合适么。其实个人感觉用AI、PPT足够了。AI的效果要比PPT好，非常适合放在论文里。
推荐使用亿图Edraw，这是我见过最好的制作图示的工具，包括种类最多，成图效果也最漂亮，各种流程图，工程图、包括头脑风暴、网络拓扑图等等，还可以在线下载文件例子，自己稍加改动就可以完成制作。
普通的毕业流程图，用Microsoft Office Visio，我的毕业设计论文用的Microsoft Office Visio 2003，更多怎么画、论文插图教程直接在附件，
我做的财务分析的论文，就是用的word插入图表就行，因为你要让老师点击图表时看到数据库。截图下来的图表是不能在论文中使用的
亿图、Rose、EA都行，亿图比较简单
Visio都搞定了，都是微软的 office系列，有专门光学元件单元，
百度visio，是微软的软件，可以画你这种图，很多教材都是用这个软件画的；还可以网上搜别人做好的库，
你如果要纯手画的话，就新建空白绘图，然后在上面工具栏指针工具右边上有选项画直线曲线等各种绘图选项。再右边一栏就是调节线的颜色，粗细和类型，箭头等。画垂直的时候按着shift直接画就行。很简单的，你摸索下就会了。画好后，直接选中，复制到WORD里面去，不用截图，这样不会失真，还可以直接word里面编辑
缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。
科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。
我来帮帮你大哥风范复合化肥 大哥你也真是，咋在这做广告来了，，你看你，这题目可是关于医学论文的。你怎么做广告也不看地方。真是浪费发帖者的心血。。哎！可悲啊！
一般常用的统计检验方法有：t 检验、卡方检验、方差分析和相关回归分析。统计检验方法的选择主要依据数据的类型(计量、计数) 、组数的多少(两组、多组) 、样本量的大小以及对比的方式(相互比较、配对比较) ,此外计量数据还要考虑分布形态和方差齐性等问题。
一 选择工具
可选择的数据分析工具有很多,常见的图表类利用excel即可完成,如果想炫酷一点可利用HubSpot、Xplenty等数据可视化工具完成
二 如何使用
以excel为例,可以生成柱状图、饼状图、折线图、散点图，数据分析图表等,
常见的6种数据分析图表及应用方式：
2.折线图：看数据变化的趋势折线图一般基于时间维度看数据量的变化趋势，发现整体走向和单体突出数据，比如通过折线图可以看出全年的新增用户变化情况，找出数据变化的高点和低点，而柱状图则用来对比不同高点之间的变化，进而找原因。折线图可以将不同纬度的数据放在一起比较，比如新增用户、活跃用户、流失用户三条用户变化曲线放在一起，就可以观察三者之间的彼此影响，例如新增用户量大时有没有对活跃用户带来提升，流失情况是否严重，进而得出活动效果的综合评价。
3.饼状图：用来看各部分的占比饼状图和柱状图在应用上有一定的重合，例如不同渠道带来的新增用户量，饼状图和柱状图都可以表现，但饼状图看的是单一渠道转化用户的占比，柱状图更容易发现不同渠道转化用户的差距。饼状图的应用重点在于发现单体因素在整体因素中的占比，例如活跃用户在整体用户中的占比，但如果用多个单体因素做饼状图，可能导致数据特征不明显。
4.散点图：用于2维数据的比较散点图可以用于3维数据的表现，同时可以进行2维数据的比较。例如将不同活动带来的新增用户和留存用户进行比较时，横轴为留存用户，纵轴为新增用户，而点则表示不同的活动主题。
从而可以看出不同活动主题的用户转化和留存情况，一般我们将数据大的维度作为纵轴，更有利于屏幕的展示。
5.气泡图：用户3维数据的比较气泡图是对散点图的升级，通过散点图中点的大小来表现第三维数据，例如将上文案例中，横轴为留存用户，纵轴为新增用户，点为活动主题，而点的大小为活跃用户数量，活跃用户越高的活动点越大，可以看出不同活动在新增、留存和活跃3个维度的数据差异。
6.雷达图：思维以上数据的对比雷达图可以应用于多维度数据对比，比如在分析不同用户的行为特征时，我们可以从启动次数、使用时长、购物次数、浏览商品数量、下单金额等多个维度进行分析，那么反映到图表上就可以看出不同用户群组特征在不同维度的差异。
雷达图一方面可以发现不同群组用户的特征对比，另一方面可以总结不同用户的特征，例如还是以上几个维度，我们可以以1个指标为关键指标，如下单金额指标，观察出下单金额高的用户在浏览商品数量、使用时长等方面的表现，进而找到提升下单金额的方法，如提高用户的商品浏览数量。
有时我们做一些数学性报告时候，常常要用到一些统计和数据分析，应该怎么做数据分析图呢。本次我就教大家使用word文档进行方便快捷地制作数据分析图。
制作word数据分析图的方法步骤
制作数据分析图步骤一：点击word文档左上角，弹出的工具框，再点击图标。
制作数据分析图步骤二：点击你需要的类型图。我选择的是折线图，你的word文档里面会出现一个数据图。
制作数据分析图步骤三：同时右边会出现一个数据表格，将你需要的数据输入就ok了
制作数据分析图步骤四：输入数据之后 右边的word中会相应的折线图 。
制作数据分析图步骤五：在word工具栏的左上方 点击更换图标类型
制作数据分析图步骤六：将会弹出如图 选择你要更换的类型。 将会出现你选择更换的类型数据图。是不是十分的简单呀。
做漂亮的数据分析图表的方法如下：
工具／原料：机械革命S3 Pro、Windows10、Excel2019。
1、打开Excel，点击文件，新建空白工作簿。
2、输入数据，创建表格。
3、选中数据，在插入菜单栏下方，点击推荐的图表。
4、点击所有图表，选择柱形图。
5、点击图表标题，修改图表标题，漂亮的数据分析图表制作完成。