股票可视化分析图

⑴ 数据可视化是什么啊怎么做

简单理解就是将枯燥的数字以图表的形式呈现出来~常见的比如饼图、柱状图、折线图等等。

举个栗子：就像股票的K线就是将股票价值等数据通过可视化的形式呈现出来。

推荐一个数据可视化分析工具：DataViz

下面上个图

（水印为鄙人知乎账号，可互粉，平时会回答一些高质量互联网问题）

上图看起来有没有很舒爽！颜值很高有木有~

模板60+我就不一一上图了，可以自行去免费体验~

导入数据、简单拖拽就可以啦，比较适合新手小白~

⑵ EXCEL中常用的图表类型对应着哪些类型的数据分析，侧重于分析数据的哪些特性

除了柱状图、条形图、折线图、饼图等常用图表之外，还有数据地图、瀑布图和散点图，旭日图，漏斗图等等。一起了解下不同图表的使用场景、优劣势！

1.柱状图

适用场景：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，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。

优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。

劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

延伸图表：堆积柱状图、百分比堆积柱状图

不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。

2.条形图

适用场景：显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用；

优势：每个条都清晰表示数据，直观；

延伸图表：堆积条形图、百分比堆积条形图

3.折线图

适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。

优势：容易反应出数据变化的趋势。

4.各种数据地图（一共有6种类型）

适用场景：适用于有空间位置的数据集；

优劣势：特殊状况下使用，涉及行政区域；

（1）行政地图（面积图）

（2）行政地图（气泡图）

（3）地图图表（根据经纬度，可做区域、全国甚至全球地图）：点状图

（4）地图图表：热力图

（5）地图图表：散点图

（6）地图图表：地图+柱状/饼图/条形

5.饼图（环图）

适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。

优势：明确显示数据的比例情况，尤其合适渠道来源等场景。

劣势：肉眼对面积大小不敏感。

6.雷达图

适用场景：雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序，数据点一般6个左右，太多的话辨别起来有困难。

优势：主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。

劣势：理解成本较高。

7.漏斗图

适用场景：漏斗图适用于业务流程多的流程分析，显示各流程的转化率。

优势:在网站分析中，通常用于转化率比较，它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率，能够直观地发现和说明问题所在。

劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。

8.词云

适用场景： 显示词频，可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。

优势：很酷炫、很直观的图表。劣势：使用场景单一，一般用来做词频。

9.散点图

适用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似XY轴，判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。

优势：对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是最佳图表类型。

劣势：在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。

延伸图表：气泡图（调整尺寸大小就成气泡图了）

10.面积图

适用场景：强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。

延伸图表：堆积面积图、百分比堆积面积图还可以显示部分与整体之间（或者几个数据变量之间）的关系。

11.指标卡

适用场景：显示某个数据结果&同环比数据。

优势：适用场景很多，很直观告诉看图者数据的最终结果，一般是昨天、上周等，还可以看不同时间维度的同环比情况。

劣势：只是单一的数据展示，最多有同环比，但是不能对比其他数据。

12.计量图

适用场景：一般用来显示项目的完成进度。

优势：很直观展示项目的进度情况，类似于进度条。

劣势：表达效果很明确，数据场景比较单一。

13.瀑布图

适用场景：采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系，最终展示一个累计值。

优势：展示两个数据点之间的演变过程，还可以展示数据是如何累计的。

劣势：没有柱状图、条形图的使用场景多。

14.桑基图

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，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。

15.旭日图

适用场景：旭日图可以表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况，旭日图能便于细分溯源分析数据，真正了解数据的具体构成。

优势：分层看数据很直观，逐层下钻看数据。

16.双轴图

适用场景：柱状图+折线图的结合，适用情况很多，数据走势、数据同环比对比等情况都能适用。

优势：特别通用，是柱状图+折线图的结合，图表很直观。

劣势：这个好像没什么劣势，个人感觉。

所有的数据图表均来自BDP个人版~~~图表综合效果如下：

⑶ 如何用爬虫抓取股市数据并生成分析报表

1. 关于数据采集
股票数据是一种标准化的结构数据，是可以通过API接口访问的（不过一般要通过渠道，开放的API有一定的局限性）。也可以通过爬虫软件进行采集，但是爬虫软件采集数据不能保证实时性，根据数据量和采集周期，可能要延迟几十秒到几分钟不等。我们总结了一套专业的爬虫技术解决方案(Ruby + Sidekiq)。能够很快实现这个采集，也可以后台可视化调度任务。

2. 关于展现
网络股票数据的展现，网页端直接通过HTML5技术就已经足够，如果对界面要求高一点，可以采用集成前端框架，如Bootstrap；如果针对移动端开发， 可以使用Ionic框架。

3. 关于触发事件
如果是采用Ruby on Rails的开发框架的话，倒是很方便了，有如sidekiq, whenever这样子的Gem直接实现任务管理和事件触发。

⑷ 什么是K线图

K线图是用来记录交易市场行情价格的，因其形状如同两端有蕊芯的蜡烛，故而在西方称之为蜡烛图。蜡烛图来源于日本，在日本称之为“罫线”，“罫”发音为“kei”，于是西方人以其英文第一个字母“K”直译为“K线”，K线由此发展而来（中国人习惯性称之为阴阳线）。

K线图产生于日本德川幕府时代的1710年以后。当时，日本大阪的堂岛大米会所开始经营世界最早的期货合约，K线图就是为记录大米每天涨跌的价格而发明的（早期为条形图和锚形图）。

K线图实际上是为考察当前市场心理提供了一种可视化的分析方法，它简洁而直观，虽不具备严格的逻辑推理性，但是却有相当可信的统计意义。它真实、完整地记录了市场价格的变化，反映了价格的变化轨迹。比之西方的线性图，K线图要早100年左右，且其信号更丰富、更直观、更灵活、更提前。经过近300年的演化，特别是经过西方社会近20年的推广，K线图技术被广泛应用于全世界的外汇市场、证券市场、期货市场等领域，成为技术分析中的最基本的方法之一。

⑸ 什么是K线图

股市及期货市场中的K线图的画法包含四个数据，即开盘价、最高价、最低价、收盘价，所有的k线都是围绕这四个数据展开，反映大势的状况和价格信息。如果把每日的K线图放在一张纸上，就能得到日K线图，同样也可画出周K线图、月K线图。

K线图形态可分为反转形态、整理形态及缺口和趋向线等。后K线图因其细腻独到的标画方式而被引入到股市及期货市场。

(5)股票可视化分析图扩展阅读

就是将各种股票每日、每周、每月的开盘价、收盘价、最高价、最低价等涨跌变化状况，用图形的方式表现出来。我们通常看到的k线图可分解为三条曲线：

1.基本市场供求曲线；

2.投机因素曲线；

3.政策曲线。

技术分析所研究的是全体金融市场参与者群体行为的规律性。使用技术手段定义出模块概念，把交易机会模式化，这是高水平的专业技术型投资。这种模块定义过程实际上是用电脑听得懂的语言定义出一个可公度的概念。

⑹ 常见的数据分析可视化图表有哪些

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。

折线图一般可以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，如图4-2所示。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。

③饼状图：用于看各部分的占比。

饼状图和柱状图在应用上有一定的重合。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，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：用于二维数据的比较。

散点图可以用于三维数据的表现，也可以用于二维数据的比较。一般我们将数据大的维度作为纵轴，更有利于展示结果。

⑤气泡图：用于用户三维数据的比较。

气泡图是对散点图的升级，可通过散点图中点的不同大小来表现第三维数据。

⑥雷达图：用于四维以上数据的对比。

雷达图可以应用于多维度数据的对比。雷达图一方面可以对比出不同群组用户的特征，另一方面可以总结不同用户的特征。

⑺ 做数据分析想要达到数据可视化效果，怎么弄

可以借助数据可视化分析软件呀。如果数据太多，不好好的做数据可视化分析根本无法判断好坏；没有达到数据可视化的话，很多问题容易被隐藏。数据可视化分析一般通过仪表盘、柱状图、折线图以及各类图表的展现，以更易理解的方式来诠释数据之间的复杂关系和发展趋势，以便更好地利用数据分析结果。——奥 威 BI 好 用

可以看看

⑻ 如何看K线图

炒股有一个常用的方法：看股票K线。想投资股票，可以利用K线找到“规律”以便更好的投资、获得收益。

分析K线是常用的炒股方法，下面来给大家详细分析，教大家方法，怎么去分析它。

分享之前，先免费送给大家几个炒股神器，能帮你收集分析数据、估值、了解最新资讯等等，都是我常用的实用工具，建议收藏：炒股的九大神器免费领取（附分享码）

一、 股票K线是什么意思？

K线图还有许多其他的叫法，如蜡烛图、日本线、阴阳线等，最常见的叫法是--K线，它本来是要用来表现米价每天的变化的，之后股票、期货、期权等证券市场都能运用到它。

K线是一条柱状的线条，由影线和实体组成。影线在实体上方的部分叫上影线,下方的部分叫下影线，实体分阳线和阴线。

Ps：影线代表的是当天交易的最高和最低价，实体表示的是当天的开盘价和收盘价。

其中阳线的表示方法有三种，分别是：红色、白色柱体还有黑框空心，然而阴线通常用实体柱做代表，颜色一般为绿色、黑色或者蓝色，



除了上面这些，“十字线”被我们看到时，就可以认为一条线是实体部分改变后的形态

其实十字线并不是很难理解，其实就是收盘的价格和开盘时一样

领会到K线的精髓，我们可以更好地掌握买卖点（对股市方面虽然说是没有办法预测的，但是K线对于指导方面仍然是有作用的），新手来说，掌握方便是最容易的。

这里我要给大家提醒一下，K线分析起来挺难的，如果你刚开始炒股，K线也不了解，建议用一些辅助工具来帮你判断一只股票是否值得买。

比如说下面的诊股链接，输入你中意的股票代码，就能自动帮你估值、分析大盘形势等等，我刚开始炒股的时候就用这种方法来过渡，非常方便：【免费】测一测你的股票当前估值位置？

接下来我就给大家讲几个对于K线进行分析的小妙招，帮助你快速进入初级阶段。

二、怎么用股票K线进行技术分析？

1、实体线为阴线

股票的成交量就要在这时候看看是什么样的了，如果成交量不大，说明股价可能会短期下降；如果出现成交量很大的情况，股价肯定要长期下跌了。

2、实体线为阳线

实体线为阳线就表示股价上涨空间更大，但是具体会不会长期上涨，还要结合别的指标进行判断才行。

比如说大盘形式、行业前景、估值等等因素/指标，但是由于篇幅问题，不能展开细讲，大家可以点击下方链接了解：新手小白必备的股市基础知识大全

应答时间：2021-08-19，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

⑼ 怎样用EXCEL分析股票

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⑽ 数据可视化分析的几种展现形式

随着互联网的不断发展，数据分析已经成为企业的重要运营方法之一。而今天我们就一起来了解一下，关于数据可视化分析都有哪些常见的类型。

数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以获取对数据的一些理解。创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂，特别是对于大型、高维数据集。在项目结束时，以清晰、简洁和引人注目的方式展现终结果是非常重要的，因为你的受众往往是非技术型客户，只有这样他们才可以理解。

散点图

散点图非常适合展示两个变量之间的关系，因为你可以直接看到数据的原始分布。如下面一张图所示的，你还可以通过对组进行简单地颜色编码来查看不同组数据的关系。想要可视化三个变量之间的关系?没问题!仅需使用另一个参数(如点大小)就可以对变量进行编码。

折线图

当你可以看到一个变量随着另一个变量明显变化的时候，比如说它们有一个大的协方差，那好使用折线图。我们可以清晰地看到对于所有的主线随着时间都有大量的变化。使用散点绘制这些将会极其混乱，难以真正明白和看到发生了什么。折线图对于这种情况则非常好，因为它们基本上提供给我们两个变量(百分比和时间)的协方差的快速总结。另外，我们也可以通过彩色编码进行分组。

直方图

直方图对于查看(或真正地探索)数据点的分布是很有用的。查看下面我们以频率和IQ做的直方图。我们可以清楚地看到朝中间聚集，并且能看到中位数是多少。我们也可以看到它呈正态分布。使用直方图真得能清晰地呈现出各个组的频率之间的相对差别。组的使用(离散化)真正地帮助我们看到了“更加宏观的图形”,然而当我们使用所有没有离散组的数据点时，将对可视化可能造成许多干扰，使得看清真正发生了什么变得困难。

柱状图

当你试图将类别很少(可能小于10)的分类数据可视化的时候，柱状图是有效的。如果我们有太多的分类，那么这些柱状图就会非常杂乱，很难理解。柱状图对分类数据很好，因为你可以很容易地看到基于柱的类别之间的区别(比如大小);分类也很容易划分和用颜色进行编码。我们将会看到三种不同类型的柱状图：常规的，分组的，堆叠的。

箱形图

我们之前看了直方图，它很好地可视化了变量的分布。但是如果我们需要更多的信息呢?也许我们想要更清晰的看到标准偏差?也许中值与均值有很大不同，我们有很多离群值?如果有这样的偏移和许多值都集中在一边呢?

这就是箱形图所适合干的事情了。箱形图给我们提供了上面所有的信息。昆明电脑培训http://www.kmbdqn.cn/认为实线框的底部和顶部总是一个和三个四分位(比如25%和75%的数据)，箱体中的横线总是二个四分位(中位数)。像胡须一样的线(虚线和结尾的条线)从这个箱体伸出，显示数据的范围。