股票可視化分析圖

⑴ 數據可視化是什麼啊怎麼做

簡單理解就是將枯燥的數字以圖表的形式呈現出來~常見的比如餅圖、柱狀圖、折線圖等等。

舉個栗子：就像股票的K線就是將股票價值等數據通過可視化的形式呈現出來。

推薦一個數據可視化分析工具：DataViz

下面上個圖

（水印為鄙人知乎賬號，可互粉，平時會回答一些高質量互聯網問題）

上圖看起來有沒有很舒爽！顏值很高有木有~

模板60+我就不一一上圖了，可以自行去免費體驗~

導入數據、簡單拖拽就可以啦，比較適合新手小白~

⑵ EXCEL中常用的圖表類型對應著哪些類型的數據分析，側重於分析數據的哪些特性

除了柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖等常用圖表之外，還有數據地圖、瀑布圖和散點圖，旭日圖，漏斗圖等等。一起了解下不同圖表的使用場景、優劣勢！

1.柱狀圖

適用場景：適用場合是二維數據集（每個數據點包括兩個值x和y），但只有一個維度需要比較，用於顯示一段時間內的數據變化或顯示各項之間的比較情況。

優勢：柱狀圖利用柱子的高度，反映數據的差異，肉眼對高度差異很敏感。

劣勢：柱狀圖的局限在於只適用中小規模的數據集。

延伸圖表：堆積柱狀圖、百分比堆積柱狀圖

不僅可以直觀的看出每個系列的值，還能夠反映出系列的總和，尤其是當需要看某一單位的綜合以及各系列值的比重時，最適合。

2.條形圖

適用場景：顯示各個項目之間的比較情況，和柱狀圖類似的作用；

優勢：每個條都清晰表示數據，直觀；

延伸圖表：堆積條形圖、百分比堆積條形圖

3.折線圖

適用場景: 折線圖適合二維的大數據集，還適合多個二維數據集的比較。

優勢：容易反應出數據變化的趨勢。

4.各種數據地圖（一共有6種類型）

適用場景：適用於有空間位置的數據集；

優劣勢：特殊狀況下使用，涉及行政區域；

（1）行政地圖（面積圖）

（2）行政地圖（氣泡圖）

（3）地圖圖表（根據經緯度，可做區域、全國甚至全球地圖）：點狀圖

（4）地圖圖表：熱力圖

（5）地圖圖表：散點圖

（6）地圖圖表：地圖+柱狀/餅圖/條形

5.餅圖（環圖）

適用場景：顯示各項的大小與各項總和的比例。適用簡單的佔比比例圖，在不要求數據精細的情況適用。

優勢：明確顯示數據的比例情況，尤其合適渠道來源等場景。

劣勢：肉眼對面積大小不敏感。

6.雷達圖

適用場景：雷達圖適用於多維數據（四維以上），且每個維度必須可以排序，數據點一般6個左右，太多的話辨別起來有困難。

優勢：主要用來了解公司各項數據指標的變動情形及其好壞趨向。

劣勢：理解成本較高。

7.漏斗圖

適用場景：漏斗圖適用於業務流程多的流程分析，顯示各流程的轉化率。

優勢:在網站分析中，通常用於轉化率比較，它不僅能展示用戶從進入網站到實現購買的最終轉化率，還可以展示每個步驟的轉化率，能夠直觀地發現和說明問題所在。

劣勢:單一漏斗圖無法評價網站某個關鍵流程中各步驟轉化率的好壞。

8.詞雲

適用場景： 顯示詞頻，可以用來做一些用戶畫像、用戶標簽的工作。

優勢：很酷炫、很直觀的圖表。劣勢：使用場景單一，一般用來做詞頻。

9.散點圖

適用場景：顯示若干數據系列中各數值之間的關系，類似XY軸，判斷兩變數之間是否存在某種關聯。散點圖適用於三維數據集，但其中只有兩維需要比較。

優勢：對於處理值的分布和數據點的分簇，散點圖都很理想。如果數據集中包含非常多的點，那麼散點圖便是最佳圖表類型。

劣勢：在點狀圖中顯示多個序列看上去非常混亂。

延伸圖表：氣泡圖（調整尺寸大小就成氣泡圖了）

10.面積圖

適用場景：強調數量隨時間而變化的程度，也可用於引起人們對總值趨勢的注意。

延伸圖表：堆積面積圖、百分比堆積面積圖還可以顯示部分與整體之間（或者幾個數據變數之間）的關系。

11.指標卡

適用場景：顯示某個數據結果&同環比數據。

優勢：適用場景很多，很直觀告訴看圖者數據的最終結果，一般是昨天、上周等，還可以看不同時間維度的同環比情況。

劣勢：只是單一的數據展示，最多有同環比，但是不能對比其他數據。

12.計量圖

適用場景：一般用來顯示項目的完成進度。

優勢：很直觀展示項目的進度情況，類似於進度條。

劣勢：表達效果很明確，數據場景比較單一。

13.瀑布圖

適用場景：採用絕對值與相對值結合的方式，適用於表達數個特定數值之間的數量變化關系，最終展示一個累計值。

優勢：展示兩個數據點之間的演變過程，還可以展示數據是如何累計的。

劣勢：沒有柱狀圖、條形圖的使用場景多。

14.桑基圖

適用場景：一種特定類型的流程圖，始末端的分支寬度總各相等，一個數據從始至終的流程很清晰，圖中延伸的分支的寬度對應數據流量的大小，通常應用於能源、材料成分、金融等數據的可視化分析。

15.旭日圖

適用場景：旭日圖可以表達清晰的層級和歸屬關系，以父子層次結構來顯示數據構成情況，旭日圖能便於細分溯源分析數據，真正了解數據的具體構成。

優勢：分層看數據很直觀，逐層下鑽看數據。

16.雙軸圖

適用場景：柱狀圖+折線圖的結合，適用情況很多，數據走勢、數據同環比對比等情況都能適用。

優勢：特別通用，是柱狀圖+折線圖的結合，圖表很直觀。

劣勢：這個好像沒什麼劣勢，個人感覺。

所有的數據圖表均來自BDP個人版~~~圖表綜合效果如下：

⑶ 如何用爬蟲抓取股市數據並生成分析報表

1. 關於數據採集
股票數據是一種標准化的結構數據，是可以通過API介面訪問的（不過一般要通過渠道，開放的API有一定的局限性）。也可以通過爬蟲軟體進行採集，但是爬蟲軟體採集數據不能保證實時性，根據數據量和採集周期，可能要延遲幾十秒到幾分鍾不等。我們總結了一套專業的爬蟲技術解決方案(Ruby + Sidekiq)。能夠很快實現這個採集，也可以後台可視化調度任務。

2. 關於展現
網路股票數據的展現，網頁端直接通過HTML5技術就已經足夠，如果對界面要求高一點，可以採用集成前端框架，如Bootstrap；如果針對移動端開發， 可以使用Ionic框架。

3. 關於觸發事件
如果是採用Ruby on Rails的開發框架的話，倒是很方便了，有如sidekiq, whenever這樣子的Gem直接實現任務管理和事件觸發。

⑷ 什麼是K線圖

K線圖是用來記錄交易市場行情價格的，因其形狀如同兩端有蕊芯的蠟燭，故而在西方稱之為蠟燭圖。蠟燭圖來源於日本，在日本稱之為「罫線」，「罫」發音為「kei」，於是西方人以其英文第一個字母「K」直譯為「K線」，K線由此發展而來（中國人習慣性稱之為陰陽線）。

K線圖產生於日本德川幕府時代的1710年以後。當時，日本大阪的堂島大米會所開始經營世界最早的期貨合約，K線圖就是為記錄大米每天漲跌的價格而發明的（早期為條形圖和錨形圖）。

K線圖實際上是為考察當前市場心理提供了一種可視化的分析方法，它簡潔而直觀，雖不具備嚴格的邏輯推理性，但是卻有相當可信的統計意義。它真實、完整地記錄了市場價格的變化，反映了價格的變化軌跡。比之西方的線性圖，K線圖要早100年左右，且其信號更豐富、更直觀、更靈活、更提前。經過近300年的演化，特別是經過西方社會近20年的推廣，K線圖技術被廣泛應用於全世界的外匯市場、證券市場、期貨市場等領域，成為技術分析中的最基本的方法之一。

⑸ 什麼是K線圖

股市及期貨市場中的K線圖的畫法包含四個數據，即開盤價、最高價、最低價、收盤價，所有的k線都是圍繞這四個數據展開，反映大勢的狀況和價格信息。如果把每日的K線圖放在一張紙上，就能得到日K線圖，同樣也可畫出周K線圖、月K線圖。

K線圖形態可分為反轉形態、整理形態及缺口和趨向線等。後K線圖因其細膩獨到的標畫方式而被引入到股市及期貨市場。

(5)股票可視化分析圖擴展閱讀

就是將各種股票每日、每周、每月的開盤價、收盤價、最高價、最低價等漲跌變化狀況，用圖形的方式表現出來。我們通常看到的k線圖可分解為三條曲線：

1.基本市場供求曲線；

2.投機因素曲線；

3.政策曲線。

技術分析所研究的是全體金融市場參與者群體行為的規律性。使用技術手段定義出模塊概念，把交易機會模式化，這是高水平的專業技術型投資。這種模塊定義過程實際上是用電腦聽得懂的語言定義出一個可公度的概念。

⑹ 常見的數據分析可視化圖表有哪些

柱狀圖是最基礎的一種圖表，我們通過數據柱的高度來表現數據的多少，進而比較不同數據之間的差異。數據量的大小對比對於我們來說一目瞭然，一般來說，柱狀圖的橫軸是時間軸，縱軸是數據軸。

②折線圖：用於看數據變化的趨勢。

折線圖一般可以基於時間維度看數據量的變化趨勢，發現整體走向和單體突出數據，如圖4-2所示。比如通過折線圖可以看出全年的新增用戶變化情況，找出數據變化的高點和低點，而柱狀圖則用來對比不同高點之間的變化，進而找原因。

③餅狀圖：用於看各部分的佔比。

餅狀圖和柱狀圖在應用上有一定的重合。餅狀圖的應用重點在於發現單體因素在整體因素中的佔比，但如果用多個單體因素做餅狀圖，可能導致數據特徵不明顯。

④散點圖：用於二維數據的比較。

散點圖可以用於三維數據的表現，也可以用於二維數據的比較。一般我們將數據大的維度作為縱軸，更有利於展示結果。

⑤氣泡圖：用於用戶三維數據的比較。

氣泡圖是對散點圖的升級，可通過散點圖中點的不同大小來表現第三維數據。

⑥雷達圖：用於四維以上數據的對比。

雷達圖可以應用於多維度數據的對比。雷達圖一方面可以對比出不同群組用戶的特徵，另一方面可以總結不同用戶的特徵。

⑺ 做數據分析想要達到數據可視化效果，怎麼弄

可以藉助數據可視化分析軟體呀。如果數據太多，不好好的做數據可視化分析根本無法判斷好壞；沒有達到數據可視化的話，很多問題容易被隱藏。數據可視化分析一般通過儀表盤、柱狀圖、折線圖以及各類圖表的展現，以更易理解的方式來詮釋數據之間的復雜關系和發展趨勢，以便更好地利用數據分析結果。——奧 威 BI 好 用

可以看看

⑻ 如何看K線圖

炒股有一個常用的方法：看股票K線。想投資股票，可以利用K線找到「規律」以便更好的投資、獲得收益。

分析K線是常用的炒股方法，下面來給大家詳細分析，教大家方法，怎麼去分析它。

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一、 股票K線是什麼意思？

K線圖還有許多其他的叫法，如蠟燭圖、日本線、陰陽線等，最常見的叫法是--K線，它本來是要用來表現米價每天的變化的，之後股票、期貨、期權等證券市場都能運用到它。

K線是一條柱狀的線條，由影線和實體組成。影線在實體上方的部分叫上影線,下方的部分叫下影線，實體分陽線和陰線。

Ps：影線代表的是當天交易的最高和最低價，實體表示的是當天的開盤價和收盤價。

其中陽線的表示方法有三種，分別是：紅色、白色柱體還有黑框空心，然而陰線通常用實體柱做代表，顏色一般為綠色、黑色或者藍色，



除了上面這些，「十字線」被我們看到時，就可以認為一條線是實體部分改變後的形態

其實十字線並不是很難理解，其實就是收盤的價格和開盤時一樣

領會到K線的精髓，我們可以更好地掌握買賣點（對股市方面雖然說是沒有辦法預測的，但是K線對於指導方面仍然是有作用的），新手來說，掌握方便是最容易的。

這里我要給大家提醒一下，K線分析起來挺難的，如果你剛開始炒股，K線也不了解，建議用一些輔助工具來幫你判斷一隻股票是否值得買。

比如說下面的診股鏈接，輸入你中意的股票代碼，就能自動幫你估值、分析大盤形勢等等，我剛開始炒股的時候就用這種方法來過渡，非常方便：【免費】測一測你的股票當前估值位置？

接下來我就給大家講幾個對於K線進行分析的小妙招，幫助你快速進入初級階段。

二、怎麼用股票K線進行技術分析？

1、實體線為陰線

股票的成交量就要在這時候看看是什麼樣的了，如果成交量不大，說明股價可能會短期下降；如果出現成交量很大的情況，股價肯定要長期下跌了。

2、實體線為陽線

實體線為陽線就表示股價上漲空間更大，但是具體會不會長期上漲，還要結合別的指標進行判斷才行。

比如說大盤形式、行業前景、估值等等因素/指標，但是由於篇幅問題，不能展開細講，大家可以點擊下方鏈接了解：新手小白必備的股市基礎知識大全

應答時間：2021-08-19，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

⑼ 怎樣用EXCEL分析股票

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⑽ 數據可視化分析的幾種展現形式

隨著互聯網的不斷發展，數據分析已經成為企業的重要運營方法之一。而今天我們就一起來了解一下，關於數據可視化分析都有哪些常見的類型。

數據可視化是數據科學家工作中的重要組成部分。在項目的早期階段，你通常會進行探索性數據分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以獲取對數據的一些理解。創建可視化方法確實有助於使事情變得更加清晰易懂，特別是對於大型、高維數據集。在項目結束時，以清晰、簡潔和引人注目的方式展現終結果是非常重要的，因為你的受眾往往是非技術型客戶，只有這樣他們才可以理解。

散點圖

散點圖非常適合展示兩個變數之間的關系，因為你可以直接看到數據的原始分布。如下面一張圖所示的，你還可以通過對組進行簡單地顏色編碼來查看不同組數據的關系。想要可視化三個變數之間的關系?沒問題!僅需使用另一個參數(如點大小)就可以對變數進行編碼。

折線圖

當你可以看到一個變數隨著另一個變數明顯變化的時候，比如說它們有一個大的協方差，那好使用折線圖。我們可以清晰地看到對於所有的主線隨著時間都有大量的變化。使用散點繪制這些將會極其混亂，難以真正明白和看到發生了什麼。折線圖對於這種情況則非常好，因為它們基本上提供給我們兩個變數(百分比和時間)的協方差的快速總結。另外，我們也可以通過彩色編碼進行分組。

直方圖

直方圖對於查看(或真正地探索)數據點的分布是很有用的。查看下面我們以頻率和IQ做的直方圖。我們可以清楚地看到朝中間聚集，並且能看到中位數是多少。我們也可以看到它呈正態分布。使用直方圖真得能清晰地呈現出各個組的頻率之間的相對差別。組的使用(離散化)真正地幫助我們看到了「更加宏觀的圖形」,然而當我們使用所有沒有離散組的數據點時，將對可視化可能造成許多干擾，使得看清真正發生了什麼變得困難。

柱狀圖

當你試圖將類別很少(可能小於10)的分類數據可視化的時候，柱狀圖是有效的。如果我們有太多的分類，那麼這些柱狀圖就會非常雜亂，很難理解。柱狀圖對分類數據很好，因為你可以很容易地看到基於柱的類別之間的區別(比如大小);分類也很容易劃分和用顏色進行編碼。我們將會看到三種不同類型的柱狀圖：常規的，分組的，堆疊的。

箱形圖

我們之前看了直方圖，它很好地可視化了變數的分布。但是如果我們需要更多的信息呢?也許我們想要更清晰的看到標准偏差?也許中值與均值有很大不同，我們有很多離群值?如果有這樣的偏移和許多值都集中在一邊呢?

這就是箱形圖所適合乾的事情了。箱形圖給我們提供了上面所有的信息。昆明電腦培訓http://www.kmbdqn.cn/認為實線框的底部和頂部總是一個和三個四分位(比如25%和75%的數據)，箱體中的橫線總是二個四分位(中位數)。像胡須一樣的線(虛線和結尾的條線)從這個箱體伸出，顯示數據的范圍。