大数据直方图，数据直方图怎么用excel做

频数直方图是怎样画的??

1、制作频率分布直方图 接下来用Excel绘制频率分布直方图，具体步骤如下：1）将数据输入Excel表格，并将每个组别、频数和频率分别列在不同的列中。2）选中数据区域，依次点击“插入”-“统计图表”-“直方图”。3）在弹出的“直方图”窗口中，选择“频率分布直方图”，点击“下一步”。

2、在单元格中输入原始数据，求出最大值、最小值、经验组距和经验组数。如下图显示。本文主要以超市每天销售额为例。根据不同需求和数据显示情况，绘制频数分布表。如下图，（可根据个人想要设置组距）计算各组频数，选定B16：B23，单击“工具”中的“插入函数”，选“统计”函数FREQUENCY。

3、点击“工具”菜单，选择“加载宏”。 在弹出的对话框中选择“分析工具库”，然后点击“确定”。 返回Excel界面，再次选择“工具”菜单中的“数据分析”，打开“数据分析”对话框，选择需要的分析工具并点击“确定”。制作频数分布直方图的步骤 数据分组 使用常规方法对数据进行分组。

LightGBM(lgb)介绍

1、LightGBM是一个高效的GBDT实现，专门设计用于加速GBDT训练，特别是在大数据场景下。以下是关于LightGBM的详细介绍：动机与优化：目标：旨在解决传统GBDT在处理海量数据时遇到的内存限制和时间消耗问题，并对XGBoost的缺陷进行了优化。改进：通过基于直方图的决策树算法和直方图做差加速，显著提升了训练效率。

2、LightGBM的调参过程和RF、GBDT等类似，其基本流程如下：首先选择较高的学习率，大概0.1附近，这样是为了加快收敛的速度。这对于调参是很有必要的。对决策树基本参数调参。正则化参数调参。最后降低学习率，这里是为了最后提高准确率。

3、贝叶斯优化的核心在于使用概率模型（如高斯过程）来预测参数设置的性能。这种方法能够有效地减少搜索空间，加快优化过程，特别是在参数空间较大或计算资源有限的情况下。要使用贝叶斯优化，可以参考以下步骤： **选择模型**：首先确定你要调优的机器学习模型。

4、LightGBM常用参数： boosting_type：指定弱学习器的类型，默认为gbdt。 objective：指定学习任务及相应的学习目标，如regression、regression_lmape、binary、multiclass等。 min_data_in_leaf：叶节点样本的最少数量。 min_child_weight：一个叶子上的最小hessian和。 learning_rate：学习率。

频数分布直方图怎么画

在单元格中输入原始数据，求出最大值、最小值、经验组距和经验组数。如下图显示。本文主要以超市每天销售额为例。根据不同需求和数据显示情况，绘制频数分布表。如下图，（可根据个人想要设置组距）计算各组频数，选定B16：B23，单击“工具”中的“插入函数”，选“统计”函数FREQUENCY。

打开origin8软件；接着输入将要制图的原式数据；现在邮件A（X），选中所有你输入的数据；在 A（X）栏单击右键，在菜单选择 Frequency Count...即频数统计；在弹出的对话框按照下图设置；按住Ctrl 键同时选中 Bin Center（X） 和 Freqs（Y） ；现在就绘制出了频数分布直方图。

在电脑中打开需要操作的wps表格，如下图所示。打开Excel表格后，对需要做图表的数据进行处理，求出频数和频率，如下图所示。将计算好的频数和频率表格全部选中后，点击表格上方菜单栏中的插入栏下的“图表”选项，点击进入下一页面，如下图所示。

根据组距和组数，确定每个组的分点。统计每个组内的数据个数，即频数，并列出频数分布表。绘制直方图：使用直尺和铅笔（或在电脑绘图软件中）画出横坐标和纵坐标。在横坐标箭头处写上“分组”，在纵坐标箭头处写上“频率”或“频数”。在坐标轴上标出刻度，确保刻度能够清晰表示数据和组距。

点击“工具”菜单，选择“加载宏”。 在弹出的对话框中选择“分析工具库”，然后点击“确定”。 返回Excel界面，再次选择“工具”菜单中的“数据分析”，打开“数据分析”对话框，选择需要的分析工具并点击“确定”。制作频数分布直方图的步骤 数据分组 使用常规方法对数据进行分组。

常见图表的使用场景

1、使用场景：用于展示数据集的不同部分占比，适合展示数据的层次结构。马赛克图：使用场景：以方块形式展示分类变量的占比，概览效果极佳。面积图：使用场景：用于展示数据随时间的变化趋势，可以强调数量随时间变化的累计效果。

2、常见的不同类型可视化图表的特点及使用场景如下：饼状图：特点：直观展示各部分在整体中的占比。使用场景：适合分析市场份额、支出占比、满意度分布等。折线图：特点：展现数据随时间的变化趋势。使用场景：适用于股票分析、天气预报、时间序列数据等。柱状图：特点：对比不同类别的数据量，易于阅读。

3、点阵图 （Pie Chart）： 人口金字塔的革新呈现，揭示人口分布变迁，犹如社会的动态画卷。推荐工具：AnyChart、DVega、ZingChart 条形图 （Bar Chart）： 离散数值的比拼舞台，适合清晰展示分类数据，Excel、D3和DataHero等都是得力助手。

4、常见的图表有：柱状图、折线图、饼图、漏斗图、雷达图。柱状图适用场景：它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。折线图适用场景： 折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。它还适合多个二维数据集的比较。

5、以下是几种图表的使用场景：（1） **构成** - 当分析数据中的各数值占比时，饼图是最理想的工具。它能够清晰展示“份额”、“百分比”及“预计将达到的百分比”。然而，饼图仅适用于单一数据系列，数据点数量过多时，信息传达可能变得模糊，建议不超过6个数据点。

在Excel中,常见的图表有哪几种?

1、在Excel中，共有九种常见的图表类型，它们包括： 柱形图：此图表类型以宽度相等的条形的高度或长度来展现统计数据，适用于比较不同类别的数据。 折线图：折线图适合显示随时间变化的数据，可以清晰地表现数据随时间的增减趋势。 饼图：饼图通过不同扇区的大小来展示数据的比例，主要用于显示各部分占整体的比例关系。

2、折线图（Line Chart）：显示数据在连续时间间隔或特定时间段内的变化，常用于显示趋势、预测未来值等。 饼图（Pie Chart）：显示各个部分在整体中的比例，适用于展示各部分与整体之间的关系。 散点图（Scatter Chart）：显示两组数据之间的相关性和分布，常用于展示数据之间的关联性。

3、Excel中的图表类型多种多样，以下是几种常见的图表类型：直条图：用途：适合用来表现一段期间内数量上的变化，或是比较不同项目之间的差异。特点：各种项目放置于水平坐标轴上，而其值则以垂直的长条显示。折线图：用途：显示一段时间内的连续数据，适合用来显示相等间隔的资料趋势。

品管七大手法顺口溜

1、品管七大手法顺口溜如下：沿革、透过、流程、菱形、直方、大数据、波士顿，这七种手法永不老，品管无忧勿烦恼。品管七大手法是质量管理中较为经典的工具和方法，通过不同的手法可以更加有效地监控、分析和改进质量问题，提高产品和服务的质量和满意度。

2、QC旧七大手法：特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图。QC新七大手法：关系图、系统图法、KJ法、箭头图法、矩阵图法、PAPC法、矩阵数据解析法。

3、查检集数据2分层作解析3排列抓重点4直方显分布5因果追原因6散布看相关7管制找异常品管七大手法是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、直方图、排列图、检查表、层别法、散布图等所谓的QC七工具。

4、柏拉图：通过识别关键的少数来明确重点，优先解决主要问题。 因果图：用于分析原因和结果的关系，找出问题根源。 散布图：通过点的分布来显示两个变量之间是否存在相关关系。 直方图：通过图形的形式展示数据的分布情况，便于发现数据的变化和异常。

5、品管的七大手法、八大原则和九大步骤分别是：七大手法：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图。八大原则：以顾客为关注焦点、领导作用、全员参与、过程方法、管理的系统方法、持续改进、基于事实的决策方法、与供方互利的关系。