作者: admin来源: 未知时间:2017-09-30 16:05:18
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分布类图形是可视化分析中常用的一类图表，主要用来分析连续数据上数据分布的情况。分布类图形包括盒须图、散点图、热力图等，应用于不同的数据分析场景。
在实际数据分析的工作中，应该如何利用分布类图形，考察数据的分布特点呢？本文以一家连锁商超为例，为您介绍分布类图形的使用。
盒须图
盒须图是一种显示数据分布情况的统计图，从中可以观察到数据的分布是否密集、是否具有偏向性、是否存在异常值。盒须图包含六个重要的数据特征值，便于我们对数据分布的特点加以概括，这六个数值分别是上四分位数（上枢纽）、中位数、下四分位数（下枢纽）、最大值（上须）、最小值（下须）、异常值。
盒须图
盒须图的特征值有什么意义？
举个例子，我们有这样一组数列100 600 800 950，得出该组数据的六个特征值。
如何应用盒须图？
某商超人力部门近日进行了一次员工考核，对各分店的员工表现进行记录和分析。在得到员工的考核评分结果后，人力部门发现各分店的员工考核结果有较大差异：
分店考核评分
接下来，我们深入分析一下该盒须图中蕴含的丰富信息。
首先，看一下该连锁商超所有分店的整体情况。得分最低的员工出现在二分店，而得分最高的员工在四分店。就员工的总体表现来看，四分店优于三分店，优于一分店，二分店最差。
再来仔细看一下各分店员工的具体表现。代表一分店的盒须图，盒形的上枢纽与下枢纽、上须与下须之间差距较大，说明员工的考核成绩差异较大，优秀员工与表现不佳的员工之间差距较大。下枢纽与最小值距离较近，说明表现最差的那部分员工得分都特别接近。
四分店与一分店情况类似。盒形的上枢纽与下枢纽、上须与下须之间间距较大，代表每个员工成绩的圆点较为分散，各种表现的员工都有，且优秀员工与表现不佳的员工之间分数差距较大。但是四分店中考核最差的员工，得分也优于一分店四分之一的员工和二分店一半的员工。既有部分表现优秀的员工，又没有表现特别糟糕的员工，使四分店的员工考核成绩整体偏好。
三分店与四分店有一个相似点，即都没有得分特别低的员工。三分店与四分店相比，最低分高于四分店。但是，三分店中最优秀的员工得分也不高，员工之间的表现差距并不大。员工的考核成绩多集中在盒须图的中部，表现一般的员工较多。
最后，来看一下二分店。二分店在四个分店中，考核成绩最差。多数员工表现特别差，得分低于三、四分店的最低成绩。最高考核评分也远远落后于其他分店，也就是说没有像其他分店一样特别优秀的员工。在整体得分偏低的情况下，高分员工与低分员工之间的差距较大。
总的来说，三分店、四分店的员工得分几乎均匀分布、没有明显的集中趋势；而一分店、二分店低分区域较为集中。一分店低分区域较为集中，商超可着重提高低分员工的工作表现；二分店低分区域集中，大部分员工得分较低，需对整体员工进行系统的培训；三分店得分几乎均匀分布，没有过低得分，也没有过高得分，可着重培养精英员工，提升员工的平均水平；四分店得分也较为分散，没有明显的集中趋势，通过竞争激励机制，引导员工得到进一步提高，培养更多精英员工。
热力图
热力图，简单地聚合大量数据，并通过渐进的色带实现优雅的可视化效果，直观地展现空间数据的疏密程度或频率高低。热力图常用来进行流量分析、分布分析、密度分析等需求。
热力图
该商超在店铺内部做了人流量分析。根据人群在不同货架处的密集程度，调整商品的摆放位置，达到销售额的最大化。
店铺人流量分析图
从商超的人流量分析图表来看，A区人流量最为密集，其次为B、C、G、E、D、F区。商超可以考虑将利润空间最大的商品摆放在A、B、C、G区。
散点图
散点图将所有的数据点展现在直角坐标系中，呈现数据的分布情况以及变量间的相关性。散点图十分适合两个连续变量的相关性分析，而这两个变量可能呈现正相关、负相关、不相关、线性相关、指数相关等关系。
散点图
某商超的销售额近日来有所下滑。管理层希望尽快采取措施，提高商品的销售额。他们考虑的其中一个因素，就是员工的业务知识。那么员工的业务知识与销售额到底有什么关联呢？
商超对员工的业务知识进行了一次考核，下面我们就来看看业务考核成绩与员工的销售业绩有没有关系。
员工业务知识与销售业绩的相关性分析
从业务知识与销售业绩的散点图中，我们发现，虽然个别业务水平不错的员工，销售业绩不尽人意，但整体来说员工的销售业绩与业务知识基本呈现正相关的关系。员工的业务知识越扎实，销售业绩往往越好。商超可对员工进行专业的业务知识培训，提高员工的业务水平，从而创造更多销售利润。
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