1、①柱状图：用于做比较。柱状图是最基础的一种图表，我们通过数据柱的高度来表现数据的多少，进而比较不同数据之间的差异。数据量的大小对比对于我们来说一目了然，一般来说，柱状图的横轴是时间轴，纵轴是数据轴。②折线图：用于看数据变化的趋势。
2、操作：增加一列平均值数据，并将其图表类型改为折线图。双坐标图： 用于有2个系列及以上的数据，并且它们的量纲不同或者数据差距很大时。操作：设置数据系列个事，勾选次坐标轴来完成 竖形折线图 ： 用于分析比较多个不同产品、项目在每个指标方面的表现，得出每个指标属性偏向。
3、在电脑上打开想要添做图表数据分析的excel表格，首先选中需要图表展现的数据，按住鼠标左键选择，注意类目不要太多。点击上方工具栏中的插入按钮。点击柱形图图标，就可以初步生成一个粗略的表格。点击图表标题，输入一个图表的标题名称，这样可以给图表添加一个标题。
4、准确率就是在图表所有数据里，正确分类的点有多少，就是正确分类的点和总点数的比例；数学公式就是准确率=正确分类的点/总点数。
1、f1score是分类问题的一个衡量指标。
2、数据集（训练&验证&测试）评价分类结果混淆矩阵分类评价指标准确率precision：召回率recall F1-score 曲线ROC曲线PR曲线 概念偏差和方差偏差方差产生的原因偏差方差平衡总结 学习目标 https：//en.wikipedia.org/wiki/Training，_validation。
3、F1-score（F1值）： 精确率和召回率的调和平均数，它平衡了误报和漏报，适合需要综合考虑准确性和完整性的情况。ROC-AUC与PR-AUC： 评估模型分类能力的图形化指标，ROC曲线下的面积（AUC）越大，表示模型区分正负样本的能力越强。PR曲线同样关注Precision和Recall，高AUC表明模型在不同阈值下表现稳定。
4、混淆矩阵，准确率A：预测正确个数占总数的比例，精准率P：正例样本中有多少被预测正确了，召回率R：预测的正例样本中有多少是正确的，F1 Score(精准率与召回率集成)：2P*R/(P+R)。ROC曲线：ROC曲线应尽量偏离参考线，越靠近左上越好。
5、准确率（Accuracy）正确预测的样本数占总样本数的比例。精确率（Precision）正确预测为正例的样本数占预测为正例的样本数的比例。召回率（Recall）正确预测为正例的样本数占实际为正例的样本数的比例。F1-score：精确率和召回率的调和平均数，同时考虑了二者的表现。
1、在EXCEL表格中输入数据，进入插入视图，单击图表，在表格内插入图表，修改图表标题，数据分析图表制作完成。工具/原料：机械革命S3 Pro、Windows1Excel2019 打开表格 打开Excel，输入数据，创建表格。插入图表 选中整个表格，点击菜单栏上”插入-推荐的图表“。
2、 打开Excel，准备两列数据，一列表示数量，另一列表示质量。每列数值对应不同的数据点。 选中这两列数据，然后选择“插入”菜单中的“图表”，接着在图表类型中选择“所有图表类型”。 在图表类型选择对话框中，找到并选择“xy散点图”，然后点击“确定”。
3、多数据做图表好看的方法技巧有：颜色的运用、线条和纹理、标签等三方面。颜色的运用 颜色的巧妙运用能为数据提供更加丰富的内涵。以最常见的红、黄、绿三种颜色为例，分别代表了需要不好、中性、好的意思。蓝橙色的搭配相较于红绿色更具有活力，用蓝色表示正值，橙色表示负值，对用户来说也容易理解。
1、自带光环的“百分比”饼图，是由环形图和饼图组成而成的，通过增加一列属于辅助列，进行商务调色对比来实现的。案例1： 电商平台产品的收入达成分析，Excel分析时需按照平台收入完成率情况，分析各平台完成效率高低，以此把控各平台年终目标完成进度。
2、下图对比就展示了这一观点，通过对比面积和长度的呈现效果，我们可以看到饼图在准确传递信息方面的局限。然而，饼图也有其辅助性的使用方式，例如清晰展示各部分占比，或者按照占比大小排序展示，以帮助读者快速理解数据分布。然而，在使用饼图时也需留意，避免不必要的复杂性。
1、适用场景：一种特定类型的流程图，始末端的分支宽度总各相等，一个数据从始至终的流程很清晰，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，流量随着时间推移变化的情况，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。
2、数据分析图表主要类型有柱状图，条形图，折线图，饼图，雷达图等等，柱状图利用柱高度反映数据差异，肉眼对高度差异很敏感，柱状图局限于适用规模数据集中。条形图可以显示各项目间比较情况柱状图类似作用，每条都清晰表示数据，很直观。折线图适合二维数据集适合二维数据集比较，容易反应数据变化趋势。
3、可视化图表类型和特点如下：柱形图、折线图、饼图、散点图。柱形图 柱形图利用柱子的高度，能够比较清晰的反映数据的差异，一般情况下用来反映分类项目之间的比较，也可以用来反映时间趋势。柱形图的局限在于它仅适用于中小规模的数据集，当数据较多时就不易分辨。
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