Как построить гистограмму: визуализация данных для анализа

Для кого эта статья:

• Студенты и обучающиеся, интересующиеся аналитикой данных
• Специалисты, занимающиеся анализом данных и визуализацией

• Люди, желающие улучшить свои навыки работы с Excel и Python для анализа данных

  Вы смотрите на таблицу с числами и не понимаете, что они означают? Пришло время превратить эти скучные цифры в наглядную картину! 📊 Гистограммы — мощный инструмент визуализации, который моментально показывает распределение данных и помогает выявить закономерности, невидимые в простых таблицах. Независимо от того, готовите ли вы отчет для университета, анализируете продажи или просто хотите разобраться в статистике, умение строить гистограммы станет вашим надежным помощником в мире аналитики данных.

Хотите не просто научиться строить гистограммы, но и стать профессионалом в мире данных? Курс Профессия аналитик данных от Skypro — это погружение в реальные проекты с первых недель обучения. Вы освоите не только базовые инструменты визуализации, но и продвинутые техники анализа, которые востребованы на рынке. Преподаватели-практики покажут, как превратить любые данные в убедительные выводы и решения. Инвестируйте в навыки, которые точно окупятся!

Что такое гистограмма и когда её использовать

Гистограмма — это графическое представление распределения числовых данных, где значения сгруппированы в интервалы (или "корзины"), а высота каждого столбца показывает частоту или количество наблюдений в каждом интервале. В отличие от обычной столбчатой диаграммы, в гистограмме столбцы примыкают друг к другу, демонстрируя непрерывность данных.

Андрей Семёнов, старший аналитик данных Несколько лет назад моя команда анализировала время отклика службы поддержки крупного онлайн-магазина. В таблицах с тысячами строк никто не мог увидеть закономерность. Построив гистограмму, мы обнаружили бимодальное распределение — два явных пика. Оказалось, что новые сотрудники тратили почти вдвое больше времени на решение однотипных проблем. Это открытие привело к пересмотру программы обучения и созданию базы знаний с готовыми решениями. Время отклика сократилось на 40%, а удовлетворенность клиентов выросла на 18%. Простая гистограмма буквально преобразила бизнес-процесс.

Когда стоит использовать гистограмму:

• Когда нужно понять форму распределения данных (нормальное, скошенное, многомодальное)
• Для выявления выбросов и аномальных значений
• При сравнении распределений между разными группами или периодами
• Для визуализации больших наборов данных (от 30 наблюдений и больше)
• Когда работаете с непрерывными числовыми переменными (вес, время, стоимость)

Гистограммы помогают ответить на ключевые вопросы о ваших данных:

Подготовка данных для построения гистограммы

Правильная подготовка данных — это 80% успеха при построении гистограммы. Даже самые совершенные инструменты визуализации не спасут плохо организованные данные. 🧹 Следуйте этим шагам для получения информативной гистограммы:

1. Определите переменную для анализа — выберите один числовой столбец, распределение которого вы хотите исследовать.
2. Очистите данные — удалите или замените пропущенные значения и исправьте очевидно ошибочные записи (например, отрицательные значения веса).
3. Проверьте тип данных — убедитесь, что выбранная переменная распознается программой как числовая.
4. Определите диапазон — найдите минимальное и максимальное значения, чтобы установить границы гистограммы.
5. Выберите количество интервалов — от этого зависит детализация вашей гистограммы. Слишком много — получите "зубчатую" картину, слишком мало — потеряете важные детали.

Важное решение при подготовке данных — выбор количества интервалов (bins). Существуют математические формулы для оптимального расчета:

• Правило Стёрджеса: k = 1 + 3.322 × log₁₀(n), где n — размер выборки
• Правило квадратного корня: k = √n
• Правило Фридмана-Диакониса: h = 2 × IQR × n^(-1/3), где IQR — межквартильный размах, а h — ширина интервала

Однако на практике часто используют эмпирический подход, пробуя разные количества интервалов для поиска наиболее информативного представления данных.

Мария Коваленко, преподаватель статистики Мои студенты всегда путались в выборе оптимального количества интервалов для гистограммы. На одном из занятий я предложила им взять набор данных о росте 200 человек и построить серию гистограмм с 5, 10, 20 и 50 интервалами. Результат оказался впечатляющим! При 5 интервалах гистограмма выглядела гладкой, но скрывала важные детали. При 50 — превратилась в хаотичное нагромождение столбиков. Когда мы выбрали 15 интервалов (примерно по правилу Стёрджеса), гистограмма четко выявила небольшую бимодальность, указывающую на смешение мужской и женской подгрупп в данных. Этот наглядный эксперимент запомнился студентам лучше любых формул, и теперь они интуитивно чувствуют, когда гистограмма "правильная".

Пошаговое создание гистограммы в Excel для начинающих

Microsoft Excel — отличный стартовый инструмент для создания гистограмм благодаря своей доступности и интуитивному интерфейсу. Давайте разберем процесс создания гистограммы на примере анализа роста студентов университета. 📈

Шаг 1: Подготовьте данные

• Введите или импортируйте ваши данные в один столбец Excel
• Убедитесь, что в столбце только числовые значения без текста
• Проверьте на наличие ошибок и пропущенных значений

Шаг 2: Активируйте надстройку "Пакет анализа"

1. Перейдите в меню "Файл" → "Параметры" → "Надстройки"
2. В выпадающем меню "Управление" выберите "Надстройки Excel" и нажмите "Перейти"
3. Установите флажок "Пакет анализа" и нажмите "OK"

Шаг 3: Создайте гистограмму с помощью "Пакета анализа"

1. На вкладке "Данные" найдите группу "Анализ" и нажмите "Анализ данных"
2. В появившемся окне выберите "Гистограмма" и нажмите "OK"
3. Укажите диапазон входных данных (ваш столбец с числами)
4. Если хотите задать собственные интервалы, укажите их в поле "Интервал"
5. Укажите диапазон выходных данных (где разместить результат)
6. Отметьте галочку "Вывод графика" и нажмите "OK"

Шаг 4: Альтернативный метод — использование встроенных инструментов диаграмм

1. Выделите столбец с данными
2. Перейдите на вкладку "Вставка" и найдите группу "Диаграммы"
3. Выберите "Гистограмма" → "Гистограмма" (не путать с обычной столбчатой диаграммой!)
4. Excel автоматически создаст базовую гистограмму

Шаг 5: Настройте внешний вид гистограммы

• Щелкните правой кнопкой мыши по гистограмме и выберите "Формат ряда данных"
• В разделе "Параметры ряда" отрегулируйте "Боковой зазор" на 0%, чтобы столбцы примыкали друг к другу
• Добавьте заголовок диаграммы и подписи осей через "Элементы диаграммы"
• При необходимости измените цвет и стиль гистограммы

Построение гистограмм в Python с библиотекой Matplotlib

Python предлагает мощные инструменты для создания гистограмм, особенно с библиотекой Matplotlib, которая позволяет создавать профессиональные визуализации с высокой степенью настройки. 🐍 Если вы делаете первые шаги в мире Python для анализа данных, этот раздел поможет вам начать.

Шаг 1: Установите необходимые библиотеки

Если вы еще не установили нужные библиотеки, используйте pip:

pip install numpy matplotlib pandas

Шаг 2: Импортируйте библиотеки и подготовьте данные

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Создадим образец данных или импортируем их из файла
# Пример: данные о росте 100 студентов (в см)
heights = np.random.normal(175, 10, 100) # генерируем случайные данные
# Если данные в CSV-файле:
# df = pd.read_csv('data.csv')
# heights = df['height']

Шаг 3: Создайте базовую гистограмму

plt.figure(figsize=(10, 6)) # задаем размер графика
plt.hist(heights, bins=10) # bins определяет количество интервалов
plt.title('Распределение роста студентов')
plt.xlabel('Рост (см)')
plt.ylabel('Частота')
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.show()

Шаг 4: Настройте гистограмму для лучшей визуализации

plt.figure(figsize=(10, 6))

# Создаем более сложную гистограмму
n, bins, patches = plt.hist(heights, bins=15, color='skyblue', edgecolor='black', alpha=0.7)

# Добавляем вертикальную линию для среднего значения
plt.axvline(x=np.mean(heights), color='red', linestyle='--', linewidth=2, label=f'Среднее: {np.mean(heights):.1f} см')

# Добавляем линию плотности распределения
density = True # нормализуем площадь под гистограммой до 1
plt.hist(heights, bins=15, alpha=0.2, density=density)
x = np.linspace(min(heights), max(heights), 100)
y = 1/(np.std(heights) * np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp( – (x – np.mean(heights))**2 / (2 * np.std(heights)**2))
plt.plot(x, y * len(heights) * (bins[1]-bins[0]), color='darkblue', linewidth=2)

# Добавляем аннотации и легенду
plt.title('Распределение роста студентов', fontsize=16)
plt.xlabel('Рост (см)', fontsize=12)
plt.ylabel('Частота', fontsize=12)
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()

Шаг 5: Используйте Seaborn для более элегантных гистограмм

import seaborn as sns

plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(heights, bins=15, kde=True, color='skyblue')
plt.title('Распределение роста студентов (Seaborn)', fontsize=16)
plt.xlabel('Рост (см)', fontsize=12)
plt.ylabel('Частота', fontsize=12)
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.tight_layout()
plt.show()

Вот несколько полезных параметров для настройки гистограмм в Matplotlib:

• bins — количество интервалов или список с границами интервалов
• density — если True, гистограмма будет нормализована (площадь = 1)
• alpha — прозрачность столбцов (0-1)
• histtype — тип гистограммы ('bar', 'barstacked', 'step', 'stepfilled')
• cumulative — если True, показывает кумулятивное распределение
• orientation — 'horizontal' или 'vertical'

Помните: для создания профессиональных гистограмм в Python важно экспериментировать с разными параметрами и библиотеками, чтобы найти наиболее эффективный способ представления ваших данных.

Распространенные ошибки при построении гистограмм и их решение

Даже опытные аналитики иногда допускают ошибки при создании гистограмм, которые могут существенно исказить представление данных. Давайте рассмотрим наиболее распространенные проблемы и способы их устранения. ⚠️

1. Неправильный выбор количества интервалов (bins)

• Проблема: Слишком мало интервалов скрывает важные детали распределения, слишком много — создает "шум" и затрудняет интерпретацию.
• Решение: Используйте правило Стёрджеса или Фридмана-Диакониса для определения оптимального количества. Экспериментируйте с разными значениями, чтобы найти наиболее информативное представление.
• Как исправить: В Excel можно изменить количество интервалов через "Формат ряда данных", в Python укажите параметр bins=N или bins=[границы_интервалов].

2. Несоответствие типа графика задаче

• Проблема: Использование обычной столбчатой диаграммы вместо гистограммы для непрерывных данных.
• Решение: Гистограммы должны иметь смежные столбцы без промежутков, показывая непрерывность данных.
• Как исправить: В Excel установите параметр "Боковой зазор" на 0%, в Python используйте plt.hist() вместо plt.bar().

3. Игнорирование выбросов

• Проблема: Выбросы могут сжимать основную часть гистограммы, делая её менее информативной.
• Решение: Рассмотрите возможность создания отдельного графика с исключением выбросов, но обязательно упомяните о них в анализе.
• Как исправить: Ограничьте диапазон данных (например, 5-95 процентилей) или используйте логарифмическую шкалу для сильно скошенных данных.

4. Неправильная интерпретация

• Проблема: Путаница между частотой и плотностью вероятности, ошибочные выводы о корреляции или причинно-следственных связях.
• Решение: Четко понимайте, что именно показывает гистограмма — абсолютную частоту, относительную частоту или плотность вероятности.
• Как исправить: Добавьте подробные подписи к осям и заголовку, указывая единицы измерения и тип представленных данных.

5. Некорректная группировка данных

• Проблема: Использование интервалов разной ширины без соответствующей нормализации.
• Решение: При необходимости использования разных интервалов, нормализуйте высоту столбцов с учетом ширины интервала.
• Как исправить: В Python используйте параметр density=True и задавайте bins как список границ интервалов.

Гистограммы — мощный инструмент визуализации, который превращает числовые данные в понятные закономерности и распределения. Следуя пошаговым инструкциям из этого руководства, вы научились создавать информативные гистограммы в Excel и Python, избегая распространенных ошибок. Помните, что ключ к успеху — правильная подготовка данных, оптимальный выбор интервалов и внимательная интерпретация результатов. Освоив эти базовые навыки, вы сможете эффективно анализировать любые наборы данных и принимать обоснованные решения на основе выявленных закономерностей.

Читайте также

• Столбиковые диаграммы: превращаем сложные данные в наглядную аналитику
• Топ-5 онлайн-сервисов для создания гистограмм нормального распределения
• Методы построения гистограмм: выбор оптимального подхода к анализу
• 5 методов создания столбиковых диаграмм: выбор инструментов
• Метод гистограмм: превращаем хаос цифр в четкую картину данных
• Искусство визуализации данных: как структурировать таблицы
• Как найти среднее значение гистограммы: 5 шагов для точного расчета
• Круговые диаграммы: как создать эффективную визуализацию данных
• Построение статистических графиков и диаграмм: принципы и практика
• Гистограмма в управлении качеством: визуализация данных для анализа