差异比较瀑布图

瀑布图分析经常用于评估旋转机械噪声和/或振动的表现。

这个处理过程要对随转速变化的每个固定长度的子段数据块使用FFT变换计算频谱，转速的变化可能是升速也可能是降速。

需要花时间去采集足够的数据以便得到一个时域数据块用于瞬时（单次）FFT计算（实际时域数据块是很短的），而在采集这个数据块的同时，机械设备的转速将从时域数据块采集开始时到结束一直在发生变化。

跟踪转速的瀑布图分析仍然采用“跳跃的FFT变换”方式，与跳跃时间（跟踪时间方式）的区别在于，当执行FFT变换时，跳跃的步长为等转速步长，而非等时间步长。

以等转速步长计算瞬时FFT频谱，如转速步长为25rpm，则表示转速每变化25rpm，计算一次瞬时频谱，每次FFT变换对应的时域数据长度为频率分辨率的倒数。

每个数据块对应一个转速（实际上各个数据块对应的转速一直在变化，软件会按某种算法得到这个数据块对应的转速，如平均转速），然后按照转速的先后顺序将各瞬时频谱排列得到三维瀑布图。

而彩图则是用二维图来显示，只不过用颜色深浅来表示幅值大小。

在瀑布图或彩图中，频谱并不连续，各频谱之间有间距，间距为等转速步长。

在瀑布图中可以看出各频谱有间距，但在彩图中看不出来这种间距。

在这以发动机噪声数据为例说明以跟踪转速方式进行瀑布图分析的全过程。

图11中左上角为测试的全程时域数据，按等转速步长（跟踪时间则为等时间步长）计算每个固定长度的时域数据块（时间长度为频率分辨率的倒数）得到各数据块对应的瞬时频谱图。

然后按照等转速步长的时域数据块先后顺序将所有对应的瞬时FFT进行排列，得到三维瀑布图。

从测试的全程时域数据中取3个数据块进行说明，左上角三个阴影区域对应这3个时域数据块。

时域数据块长度为1s（频率分辨率为1Hz），计算其相应的瞬时频谱，由于采样频率不变，所以瞬时频谱对应的带宽都相同，这三个数据块对应的瞬时频谱如图8中间所示，对应的转速分别为1400.28，2799.91和4225.15rpm。

讲解Excel的16种图表类型的“含义”，知道该怎么画图了！⼤家都知道，相同的数据，使⽤不同的图表进⾏体现，效果也会千差万别，那么我们应该如何正确选择，才能让图表的作⽤发挥到极致呢？1．柱形图柱形图是最常见的图表类型，它的适⽤场合是⼆维数据集（每个数据点包括两个值，即X和Y），但只有⼀个维度需要⽐较的情况。

例如，如下图所⽰的柱形图就表⽰了⼀组⼆维数据，【年份】和【销售额】就是它的两个维度，但只需要⽐较【销售额】这⼀个维度。

柱形图通常沿⽔平轴组织类别，⽽沿垂直轴组织数值，利⽤柱⼦的⾼度，反映数据的差异。

⼈类⾁眼对⾼度差异很敏感，辨识效果⾮常好，所以⾮常容易解读。

柱形图的局限在于只适⽤中⼩规模的数据集。

通常来说，柱形图⽤于显⽰⼀段时间内数据的变化，即柱形图的X轴是时间维的，⽤户习惯性认为存在时间趋势（但表现趋势并不是柱形图的重点）。

遇到X轴不是时间维的情况，如需要⽤柱形图来描述各项之间的⽐较情况，建议⽤颜⾊区分每根柱⼦，改变⽤户对时间趋势的关注。

如下图所⽰为7个不同类别数据的展⽰。

2．折线图折线图也是常见的图表类型，它是将同⼀数据系列的数据点在图上⽤直线连接起来，以等间隔显⽰数据的变化趋势，如下图所⽰。

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。

折线图可以显⽰随时间⽽变化的连续数据（根据常⽤⽐例设置），它强调的是数据的时间性和变动率，因此⾮常适⽤于显⽰在相等时间间隔下数据的变化趋势。

在折线图中，类别数据沿⽔平轴均匀分布，所有的值数据沿垂直轴均匀分布。

折线图也适合多个⼆维数据集的⽐较，如下图所⽰为两个产品在同⼀时间内的销售情况⽐较。

不管是⽤于表现⼀组或多组数据的⼤⼩变化趋势，在折线图中数据的顺序都⾮常重要，通常数据之间有时间变化关系才会使⽤折线图。

3．饼图饼图虽然也是常⽤的图表类型，但在实际应⽤中应尽量避免使⽤饼图，因为⾁眼对⾯积的⼤⼩不敏感。

例如，对同⼀组数据使⽤饼图和柱形图来显⽰，效果如下图所⽰。

利润\成本分析利器:瀑布图作者：朱晓燕来源：《电脑爱好者》2010年第04期在新的一年来到时,不管是未来一年的成本核算,还是去年的利润计算都需要Excel表格的帮忙。

除了可以用Excel表中自带的直线图、曲线图外,还可以使用特殊的“瀑布图”来完成。

“瀑布图”顾名思义看起来就如同瀑布那样,具有自上而下的流畅效果,有的也叫做步行图,这种图对于用来解释从一个数值到另一个数值的变化过程具有特殊效果。

本文表格可以从/cfan/201003/pbt.rar下载到。

整理相关销售利润数据新建“销售利润瀑布图”工作簿,在这C3:D17区域中输入此公司2009年度1月～12月份的期初利润、各个月份利润额及期末利润总额。

为了设计销售利润分析瀑布图,必须将这些数据加以整理,就是以这些数据为基础,整理成为3列数据,分别是每个期间的利润起初值、中间值以及期末值。

在此表的F3:I3区域中,输入列名,然后在下面的第一行的上年结转利润初始值的G4中输入数值0,本期利润期末值的I4中输入公式=G4+D4,在利润中间值的H4中输入公式=(G4+I4)/2;在第2行的2009年1月份利润的初始值的G5中输入公式=I4,在中间值的H5中输入公式=(G5+I5)/2,在本期利润期末值的I5中输入公式=G5+D5,然后将这3个公式复制到下面的2009年2月～12月份相关单元格中,最后在最底端的年终利润总额初始值的G17中输入0,中间值的H17中输入公式=(G17+I17)/2,期末值输入公式=G17+D17(见图1)。

设计销售利润瀑布草图在前面整理数据的基础上,就可以进行瀑布图的设计工作了,选择整理数据表中的F4:I17区域,单击“插入→图表”菜单项,选择“折线图”,选择其中的“二维折线图”中的“折线图”,即可创建一个以整理后的3列数据为数据源的折线图。

插入折线图后,单击其中的任意一条折线,如利润中间值折线,选择弹出“图表工具→涨/跌柱线→涨/跌柱线”选项(见图2)。

瀑布图能够在反映数据在不同时期或受不同因素影响的程度及结果，还可以直观的反映出数据的增减变化，在工作表中非常有实用价值。

图如其名，瀑布图是指通过巧妙的设置，使图表中数据点的排列形状看似瀑布悬空。

这种效果的图形能够在反映数据在不同时期或受不同因素影响的程度及结果，还可以直观的反映出数据的增减变化，在Excel工作表中非常有实用价值。

以下图所示数据为例，一起学习一下如何使用Excel制作瀑布图。

首先，来观察一下上面这个图的效果：上半部分是着色的，而下半部分是透明的。

我们或许想到了，这样的图表应该是用到了不同的数据系列，通过对不同系列的颜色设置来实现数据系列的悬空效果。

具体的操作方法是1、准备数据在C列增加一个“占位”的辅助列。

C2单元格写入0，C3单元格写入公式=B$2-SUM(B$3:B3)向下复制。

2、创建图表点击数据区域的任意单元格，【插入】【柱形图】选择【堆积柱形图】插入堆积柱形图后的效果如下：3、清除不需要的项依次单击图例，按Delete键删除;单击网格线，按Delete键删除;单击纵坐标轴，按Delete键删除。

效果如下：右键单击横坐标轴，【设置坐标轴格式】主要刻度线类型选择【无】设置后的效果如下：4、设置系列格式右键单击“占位”系列，【选择数据】在【选择数据源】对话框中调整数据系列的顺序，将“占位”数据系列调整到上层。

右键单击“占位”系列，【设置系列格式】【填充】选择【无填充】参照上述步骤，右键单击“销量”系列，【设置数据系列格式】【填充】【纯色填充】选择橙色。

设置后的效果如下：5、美化图表右键单击“销量”数据系列，添加数据标签。

单击绘图区，【布局】【图表标题】【图表上方】添加图表标题。

最后设置图表标题的字体，给出数据来源和制作者的信息，完成瀑布图的制作。

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数据分析中常用的10种图表柱形图和线图的结合，可以同时展示两个不同的数据系列，例如工资和其他收入的对比，以及工资占其他收入的比例变化趋势。

6散点图散点图用于显示两个变量之间的关系，可以用来发现变量之间的相关性和异常值。

7气泡图气泡图是一种散点图，可以用来显示三个变量之间的关系，其中第三个变量用气泡的大小来表示。

8饼图饼图用于显示各部分占总体的比例，适用于数据种类较少的情况。

9雷达图雷达图用于显示多个变量的相对大小，可以用来比较不同变量之间的差异。

10热力图热力图用于显示数据在二维平面上的分布情况和密度，适用于大量数据的可视化展示。

工资收入占收入的比例为了更好地展示工资收入占总收入的比例，我们可以绘制一个两轴线柱形图。

首先绘制一个柱形图，如下图所示：然后，选中要更改的数据，右键单击选择“设置数据系列格式”，在弹出的对话框中将“系列选项”中的“系统绘制在”更改为“次坐标轴”，如下图所示：接下来，选中绿色柱子，将其更改为折线图，即可得到如下图所示的结果：通过主次坐标柱和折线的组合，我们可以更清晰地了解收入情况和占比情况，同时在一个图表中展示，方便分析。

条形图条形图是一种横向的柱状图，用于比较各项数据。

例如，我们可以使用条形图来比较各省份的GDP或不同地级市的资源储量或客户数量等。

三维饼图三维饼图可以用来展示不同类别数据的占比情况。

例如，下图展示了1月份三种家用电器的销售量占比情况：复合饼图复合饼图可以用来展示不同状态的信息占比情况。

例如，下图展示了电话拜访结果的信息状态：母子饼图母子饼图可以用来展示项目的组成结构和比重。

例如，下表展示了三类食材的费用情况：通过母子饼图可以更直观地了解不同食材的费用比例。

经过对2006年和2007年某公司在各地区销售额的比较分析，可以发现柱状图在2007年得到了广泛应用。

在A、B、C、D四个区域中，销售额的差异非常明显。

其中，A区的销售额最高，B区次之，C区又次之，D区的销售额最低。

什么是瀑布图分析分析旋转机械的振动噪声，离不开瀑布图分析，瀑布图分析是旋转机械振动噪声分析最常用的方法。

它采用“跳跃式的FFT变换”方式计算瞬时频谱，用三维图（瀑布图或colormap图）来显示分析结果，是所有瞬时FFT频谱的集总显示，如图1所示，各瞬时频谱按时间或转速先后顺序排列。

瀑布图分析不平均任何瞬时频谱，这对于待测旋转机械时刻变化的转速来说，非常有利于突出显示随转速变化的特征，如阶次特征；同时也能反映出共振特征。

图1 瀑布图显示分析结果1为什么要做瀑布图分析通常情况下，非旋转结构的频谱分析，我们使用二维频谱图来显示相应的结果，且二维频谱是平均之后的频谱，这时，频谱主要反映的是结构的共振特征。

对于旋转机械而言，结果显示谱图除了反映共振特性之外，还需要反映出与转速变化相关的信息。

这个信息就是所谓的阶次信息，我们知道旋转机械任一时刻的响应大多数都是以阶次的形式体现出来的，因此，在谱图中应能反映出结构相应的响应阶次。

如图2所示是某旋转机械的一个瞬时二维频谱，这个频谱图反映不出阶次随转速的变化关系。

另外，如果使用二维频谱图来分析旋转机械的共振特征，那么，将分不清楚共振频率与阶次对应的频率，特别是二者一致的情况下。

图2 二维频谱图另一方面，由于转速时刻变化，每一帧数据与下一帧数据对应的转频也是不相同的，如图3所示，对于这样的数据是不能使用平均处理的。

由于转速时刻变化，二维频谱图反映不出这种时刻变化的特性。

图3 重叠相邻两帧频域数据另一方面，对于某些特定的结构，如混合动力汽车，除了内燃机产生的阶次之外，还存在电机脉冲宽度调制产生的开关频率和伞状阶次，因此，阶次相当混乱，如图4所示。

对于这样凌乱的阶次，二维频谱图不足以显示其相应的特性。

图4 混合动力汽车的colormap图因此，对于旋转机械而言，需要这样一种分析方式：分析结果既能反映出与随转速变化的阶次信息，又能反映出结构的共振特性。

瀑布图分析刚好就是这样一种分析方式。

两组数据比较的可视化方法在数据分析和统计中，比较不同组数据的可视化方法是非常重要的。

可视化可以帮助我们更好地理解数据、识别模式和趋势，并帮助我们做出更明智的决策。

以下是两组数据比较的常见可视化方法。

1.条形图/柱状图条形图或柱状图是比较两组或更多组数据的最常见和直观的方法之一、每个数据组对应一个条形或柱子，高度表示数值大小。

将不同组的柱子放在一起，可以直观地比较它们之间的差异。

可以将每个组的柱子用不同的颜色来区分，以使比较更加清晰。

2.折线图折线图也是比较两组或多组数据的常见方法之一、每个数据组在横轴上有相应的点，并通过线条连接起来。

折线图可以直观地显示数据随时间的变化和趋势。

通过在同一张图中绘制多条线，可以方便地比较不同组之间的变化情况。

3.散点图散点图适用于比较两组连续变量之间的关系。

每个数据点对应于两个变量的值，并在图上以点的形式表示。

通过在同一张图上放置不同组的数据点，可以直观地比较它们之间的关系。

可以通过调整点的大小、形状或颜色来进一步区分不同组的数据。

4.饼图饼图适用于比较两组或更多组数据所占的比例。

每个组的比例用一个扇形来表示。

通过比较不同组所占比例的大小，可以清楚地看到它们之间的差异。

但是需要注意的是，饼图只适用于相对较少的数据组，如果有太多组数据，饼图可能会变得混乱并且不易比较。

5.箱线图箱线图也被称为盒须图或箱形图，是比较多组数据的有效工具。

它显示了数据的分布情况，包括最小值、最大值、中位数、第一四分位数和第三四分位数等。

通过在同一张图上绘制多个箱线图，可以清晰地比较不同组数据的分布情况。

6.热力图热力图可用于比较两组或更多组数据之间的相似性和相关性。

热力图通过不同颜色的方块或格子表示数据的值，浅色表示较高的值，深色表示较低的值。

将不同组的热力图放在一起，可以直观地比较它们之间的相似性或差异。

7.雷达图雷达图也被称为蜘蛛网图，适用于比较多个变量在不同组数据中的相对大小。

每个变量用一个蜘蛛网上的线段表示，不同组的数据沿线段上的不同位置来表示。

看懂频响曲线图要了解频响曲线，首先我们要知道什么是频响。

频响是频率响应的简称，英文名称是Frequency Response，一般是用来描诉仪器对于不同频率信号处理能力的差异。

“频”指“频率”，频率震动越高，音调越高，就如声音表现中的“音调”；“响”则可以看作是扬声器系统对输入电信号中“频”转换成声能的响应。

“频响曲线”就是这种由麦克风接收、并经过测试仪器运算后以dB SP L数值的形式呈现出来的响应，当很多个“频”的响应值连在一起，就成了有峰有谷的“曲线”。

这种曲线称作为频率特性响应曲线，简称频响曲线，许多烧友形象的称其为“瀑布图”。

频响曲线的波动，是表示耳机或者音频设备在这个凸起或者凹陷的区域的表现能力。

曲线过于突出，就说明这个频段的表现力很强，播放音乐的时候，就会增强本来表现很弱的声音；如果过于凹陷，就说明这个频段表现很弱，对输入进来的信号输出的声压降低了，表现本来强的会变弱，最后的导致失真。

对于频响曲线，一直存在好听的不一定平直，平直的不一定好听的说法。

因为频响曲线并不能决定耳机的整体素质和音质的表现能力，频现曲线的波动只能代表耳机系统对于不同频段的声音信号的增益量差异。

频响曲线越平直，耳机系统各个频段的增益量就越接近相同，也就是对于各个频段声音的音量表现就大致相同，与音质无关。

毕竟音质是个理想化的东西，不是频现曲线能够决定的。

音质的好坏涉及到音质还原度和声场的还原度，而且音质的高低，跟耳机的物料，工艺，设计师的技术和艺术修养也有很大的关系。

至于好不好听，首先耳机要在各个频段上对于输入信号的增益量要大致相同，也就是曲线尽量平直，这样才能把原始信号中的各个频段的声音大小的比例放大后再还原出来。

就是该强的地方强，不该强的的地方就弱，能够真实反应声音的强弱，是“好不好听”的基础。

比如，在曲线很平直的情况下，我们听一首高中低音音量比例都很和谐的歌曲，通过频响曲线高度还原出来后，各频段的量感合适，听感自然也很和谐；如果我们播放的歌曲是那种高中低音音量本身就不和谐的歌曲，通过频响曲线高度还原出来后的听感肯定也不能和谐。

33种经典图表类型总结随着时代的发展，越来越多的数据量堆积，然而这些密密麻麻的数据的可读性较差并且毫无重点，而数据可视化更加直观有意义，更能帮助数据更易被人们理解和接受。

因此运用恰当的图表实现数据可视化非常重要，本文归结图表的特点，汇总出一张思维导图，帮助大家更快地选择展现数据特点的图表类型。

▲图表类型-思维指南接下来我将依次介绍常用图表类型，分析其适用场景和局限，从而帮助大家通过图表更加直观的传递所表达的信息。

1. 柱状图▲柱状图展示多个分类的数据变化和同类别各变量之间的比较情况。

适用：对比分类数据。

局限：分类过多则无法展示数据特点。

相似图表：堆积柱状图。

比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。

百分比堆积柱状图。

适合展示同类别的每个变量的比例。

2.条形图▲条形图类似柱状图，只不过两根轴对调了一下。

适用：类别名称过长，将有大量空白位置标示每个类别的名称。

局限：分类过多则无法展示数据特点。

相似图表：堆积条形图。

比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。

百分比堆积条形图。

适合展示同类别的每个变量的比例。

双向柱状图。

比较同类别的正反向数值差异。

3. 折线图▲折线图展示数据随时间或有序类别的波动情况的趋势变化。

适用：有序的类别，比如时间。

局限：无序的类别无法展示数据特点。

相似图表：面积图。

用面积展示数值大小。

展示数量随时间变化的趋势。

堆积面积图。

同类别各变量和不同类别变量总和差异。

▲柱线图[1]结合柱状图和折线图在同一个图表展现数据。

适用：要同时展现两个项目数据的特点。

局限：有柱状图和折线图两者的缺陷。

5. 散点图▲散点图用于发现各变量之间的关系。

适用：存在大量数据点，结果更精准，比如回归分析。

局限：数据量小的时候会比较混乱。

相似图表：气泡图。

用气泡代替散点图的数值点，面积大小代表数值大小。

▲饼图用来展示各类别占比，比如男女比例。

适用：了解数据的分布情况。

缺陷：分类过多，则扇形越小，无法展现图表。

相似图表：环形图。

Excel图表制作与数据可视化教程第一章：Excel图表的基础知识1.1 Excel图表的作用和意义Excel图表是数据可视化的重要工具，通过图表可以直观地展示数据的趋势、关联和差异，帮助用户更好地理解和分析数据。

1.2 Excel图表的分类Excel图表可以分为柱状图、折线图、饼图、散点图等多种类型，每种类型适用于不同的数据展示需求，掌握不同类型的图表使用方法对数据分析至关重要。

第二章：柱状图和折线图的制作2.1 柱状图的制作步骤通过选择数据、插入图表、调整图表样式和布局等步骤，详细介绍了柱状图的制作方法，并解释了如何调整数据系列、添加数据标签和标题等操作。

2.2 折线图的制作步骤介绍了折线图的制作方法，包括选择数据、插入图表、设置数据系列、添加数据标签和调整图表布局等步骤，同时讲解了如何设置坐标轴、网格线和图例等功能。

第三章：饼图和雷达图的制作3.1 饼图的制作方法详细介绍了饼图的制作过程，包括选择数据、插入图表、调整图表样式和布局等步骤，同时讲解了如何设置数据标签、突出显示特定数据和添加标题等功能。

3.2 雷达图的制作方法介绍了雷达图的制作步骤，包括选择数据、插入图表、调整图表样式和布局等操作，同时讲解了如何设置数据轴、调整数据范围和添加标题等功能。

第四章：散点图和气泡图的制作4.1 散点图的制作方法详细介绍了散点图的制作过程，包括选择数据、插入图表、调整图表样式和布局等步骤，同时讲解了如何设置坐标轴、添加数据标签和趋势线等功能。

4.2 气泡图的制作方法介绍了气泡图的制作步骤，包括选择数据、插入图表、调整图表样式和布局等操作，同时讲解了如何设置大小和颜色比例、添加数据标签和标题等功能。

第五章：高级图表的制作5.1 瀑布图的制作方法瀑布图可以用于展示数据的增减情况，详细介绍了瀑布图的制作步骤，包括选择数据、插入图表、调整数据系列和添加数据标签等操作。

5.2 树状图的制作方法树状图适用于展示层级关系，介绍了树状图的制作步骤，包括选择数据、插入图表、调整数据系列和添加数据标签等操作，同时讲解了如何调整图表样式和布局。

实用性各种绩效图表汇总绩效图表是一种对企业绩效进行可视化展示的工具，它可以帮助管理人员和员工了解企业在各个方面的表现情况，从而更好地制定和调整管理策略。

在本文中，我们将汇总各种常见的绩效图表，并简要介绍它们的应用场景和使用方法。

一、柱状图柱状图是一种常见的绩效图表，它适用于对比不同类别或时间段的表现情况。

柱状图通过不同长度的垂直柱来表示不同类别或时间段的数据，从而让人更直观地比较不同数据之间的差异。

在企业中，柱状图常常用于展示不同部门、项目或产品的绩效数据。

例如，销售部门可以使用柱状图来比较不同销售人员的销售额，从而评估他们的表现和激励高绩效员工。

二、折线图折线图是一种用线段表示数据变化趋势的图表，适用于展示随时间变化的绩效数据。

折线图通常将时间放在横轴上，而数据放在纵轴上，通过连接数据点的线段来显示数据的变化趋势。

企业可以使用折线图来展示销售额、市场份额、客户满意度等随时间变化的绩效指标。

例如，一家电商企业可以使用折线图来展示每月销售额的变化情况，以帮助管理人员及时发现和分析销售情况的趋势。

三、雷达图雷达图是一种多变量绩效图表，它通过将多个绩效指标放在同一个图表中来展示不同绩效指标之间的关系和整体表现。

雷达图通常由多个同心圆组成，每个同心圆代表一个绩效指标的数值，而每个绩效指标对应的数值则在同心圆的边上表示。

企业可以使用雷达图来展示不同部门或项目在多个绩效指标上的表现情况。

例如，人力资源部门可以使用雷达图来展示各个员工在培训、绩效评估、员工满意度等指标上的表现情况，从而更好地定位培训和激励的方向。

四、瀑布图瀑布图是一种展示绩效指标分解过程的图表，它可以帮助企业了解绩效指标的构成和每个环节的贡献情况。

瀑布图通常将绩效指标的数值按照正负顺序排列，通过瀑布状的柱体来表示每个环节的贡献。

企业可以使用瀑布图来展示销售额、利润、成本等指标的构成和每个环节的贡献情况。

例如，财务部门可以使用瀑布图来展示某种产品的销售额是如何由销售人员、市场推广、客户流失等多个环节贡献而来的。

浅谈Waterfall预算差异分析法的应用作者：付加启来源：《财会学习》2018年第31期摘要：预算差异分析对于预算管理而言，有着十分重要的意义。

运用实用有效的预算差异分析方法和工具，更能起到事半功倍的效果。

Waterfall（瀑布图）差异分析法就是其中一种比较实用的方法。

关键词：预算管理；差异分析；瀑布图预算和实际差异分析方法有很多，多年实践觉得Waterfall（瀑布图）差异分析非常实用。

该方法是利用图表把关键的差异因素（量差、价差、利用率差、效率差及其他差异）分解出来，分析预算到实际结果的演变的过程。

这个图表看上去像一个瀑布，故名Waterfall差异分析法。

图表分三部分，上面为预算金额，中间为差异因素，下面为实际结果。

该方法是一种定量和定性分析相结合差异的分析方法，分析预算发展到实际的变化过程中哪些因素影响实际运营结果。

如果实际结果比预算好，是销售价格涨了，还是材料成本降低了？如果是材料成本降了，是价格下降（价差）还是用量下降（利用率差），或者是本期产量下降（量差）影响，这些差异因素逐个分解后，就会清楚的看出预算和实际的差异原因，以便管理层采取合适的措施以纠正不利差异。

下面是以某塑料企业2018年1月为例介绍Waterfall分析法应用。

按照模型，以预算收入或产值为研究的起点，减掉预算直接材料、人工、制造费用、物流费用、销售费用和管理费用，最后得到预算营业利润。

此预算数为图表上面部分。

图表中间部分是分解的差异因素，比如产量变动（量差），销售价差，原料和能耗采购价差，原物料利用率差异等。

图表下面部分是实际运营结果，实际的销售收入或产值、成本费用项目及营业利润。

如图1：从图1可以看出，本期营业利润实际数优于预算数6.1万。

主要原因是1月份实际产值比预算数多98.6万，增长6.6%；销售价格增长10.3万；原料利用率提升节省13万；能耗效率提高节省12.8万等。

有待改善的地方是：原材料价格比预算上涨21.2万，材料价格需要控制；生产由于BOM问题产生23.2万的不利差异，BOM的准确性需要提高；原料的报废8.3万需要加强管控等。

数据透析表中的差异突出显示方法数据透析表是一种常用的数据分析工具，用于对大量数据进行汇总和分析。

在数据透析表中，经常需要突出显示数据之间的差异，以便更好地理解和分析数据。

本文将介绍一些常用的差异突出显示方法，帮助您有效地展示数据透析表中的差异。

1. 条形图：条形图是一种常见的用于比较不同类别或组之间差异的图表类型。

在数据透析表中，可以使用条形图来比较不同维度或指标之间的差异。

通过将不同维度或指标的数值绘制成条形并排显示，可以直观地体现出数据之间的差异。

条形图可以支持单维度或多维度的差异展示，并且可以根据需要进行排序和筛选，以更好地呈现差异。

2. 折线图：折线图是一种用于显示数据趋势和变化的图表类型。

在数据透析表中，可以使用折线图来展示不同时间点或时间段的数据变化情况。

通过将不同时间点或时间段的数据值连接成线条，可以清晰地展示数据的变化趋势和差异。

折线图可以凸显出数据的波动性和趋势性，对于分析数据的变化趋势和特点非常有帮助。

3. 饼图：饼图是一种常见的用于表示各部分占比的图表类型。

在数据透析表中，可以使用饼图来展示不同部分或部门之间的差异。

通过将不同部分的数值绘制成饼状图，并分别标注出每个部分所占的百分比，可以直观地看出不同部分之间的差异情况。

饼图可以帮助我们更好地理解和比较各个部门或部分的相对大小和重要性。

4. 热力图：热力图是一种用于显示密度和区域分布的图表类型。

在数据透析表中，可以使用热力图来展示不同维度或指标之间的差异分布情况。

通过在矩阵中使用不同颜色来表示不同数值的大小，可以直观地展示数据的密度和差异。

热力图可以用于比较不同维度或指标之间的差异，也可以用于比较不同时间点或时间段的差异。

5. 散点图：散点图是一种用于显示不同数据之间关联性的图表类型。

在数据透析表中，可以使用散点图展示不同维度或指标之间的差异关系。

通过将不同维度或指标的数值绘制成散点，并根据不同数值的大小和分布情况进行标记，可以直观地反映出数据之间的关联性和差异。

rank abundance曲线
Rank abundance曲线是一种用来描述生态系统多样性的工具，通常用于分析群落中不同种类的相对丰度和相对丰度排序。

这种曲线能够帮助我们理解群落的物种组成和多样性，并提供关于生态系统中物种的数量和相对丰度的有价值信息。

在rank abundance曲线中，每种物种都被标记为一个点，该点的水平坐标表示群落中该物种的相对丰度，垂直坐标表示所有物种的相对降序排名。

因此，随着排名的降低，丰度也相应地下降，而曲线变得更加平滑，说明较多的物种在群落中分布比较均匀。

通过比较不同群落的rank abundance曲线，我们可以洞悉不同生态系统中的物种多样性和组成。

例如，高度多样性的群落往往显示出更加平滑和均匀的曲线，相反低多样性的群落则可能显示出陡峭的曲线。

这种数据分析工具还可以帮助我们查看生态系统变化对物种组成和生态系统健康的影响。

总之，rank abundance曲线是一种强大的工具，可以帮助我们理解不同生态系统中物种的数量和丰度分布。

通过对物种组成和生态系统健康的分析，我们可以更好地了解物种间关系并设计出更好的保护措施以确保生态平衡和健康。

·312·子宫颈癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，世界卫生组织报道子宫颈癌的发病率和死亡率有下降趋势，但每年仍有750 000例新增患者及311 000例患者死于子宫颈癌［1］。

子宫颈癌致病因素涉及高危型HPV感染、表观遗传改变和基因序列突变。

研究［2］表明多种生物过程的基因变异参与了子宫颈癌的发生发展。

基因遗传变异使患者对疾病的易感性和患病后的严重程度各不相同，从分子生物学水平研究子宫颈癌诊断和预后对于患者的个体化和精确治疗至关重要。

· 论著 ·基于TCGA数据库筛选调控mRNA表达的子宫颈癌相关基因石凤1，陈志鸿2，李光景1，陈升才1，罗小琼1，王俊利1 （右江民族医学院 1. 附属医院生殖医学中心； 2. 基础医学院，广西 百色 533000） 摘要 目的 基于癌症基因组图谱 （TCGA ） 数据库筛选调控子宫颈癌发生发展的遗传突变基因，并探讨突变基因的临床价值。

方法 从 TCGA 数据库下载子宫颈癌相关单核苷酸多态性数据和表达谱数据。

通过R 软件进行差异表达分析。

通过DAVID 软件对差异表达基因进行基因本体论 （GO ） 和京都基因与基因组百科全书 （KEGG ） 通路富集分析，并使用String 和Cytoscape 进行蛋白网络互作分析。

筛选与蛋白表达水平相关的突变基因并绘制生存曲线。

结果 GO 和KEGG 富集分析显示突变基因负调控RNA 聚合酶Ⅱ启动子区域、参与Notch 信号通路及多种致癌过程。

DNAH17、FBXW7和SYNE2 3个突变基因与相应的mRNA 表达水平显著相关 （P 分别为0.020、 0.029、0.031）。

SYNE2高表达显著降低子宫颈癌患者的无病生存期 （P = 0.008）。

结论 DNAH17、FBXW7和SYNE2基因突变可调控mRNA 的表达水平，为子宫颈癌的遗传突变风险提供重要的生物信息学理论依据。

关键词 生物信息学； 子宫颈癌； 单核苷酸多态性中图分类号 R737.33 文献标志码 A 文章编号 0258-4646 （2021） 04-0312-06网络出版地址 https:///kcms/detail/21.1227.R.20210407.1139.026.html DOI：10.12007/j.issn.0258‐4646.2021.04.005TCGA -based screening for the detection of cervical cancer -related genes that regulatemRNA expressionSHI Feng 1，CHEN Zhihong 2，LI Guangjing 1，CHEN Shengcai 1，LUO Xiaoqiong 1，WANG Junli 1  （1. Reproductive Medicine Center of Affiliated Hospital，Youjiang Medical University for Nationalities，Baise 533000，China；2. Basic Medical College，Youjiang Medical University for Nationalities，Baise 533000，China ） Abstract Objective To evaluate the clinical value of using The cancer genome atlas （TCGA ） database to screen for mutant genes that regulate the development and function of cervical cancer cells. Methods Single -nucleotide polymorphisms and data on expression profiles associated with cervical cancer were downloaded from the TCGA database. We used R software to analyze differences in genetic expression；we used online DAVID software to perform gene ontology enrichment analysis and Kyoto encyclopedia of genes and genomes （KEGG ） enrichment analysis on differentially expressed genes，and we used String and Cytoscape software to analyze protein network interactions. In addition，we used R software to screen for mutant genes that were associated with protein expression levels，and we analyzed survival curves. Results Gene ontology and KEGG enrichment analyses showed that mutant genes contributed to multiple oncogenic processes，participated in Notch signaling pathways，and negatively regulated the RNA polymerase Ⅱ promoter region. Three mutant genes （DNAH17，FBXW7，and SYNE2） were significantly associated with the expression levels of their corresponding proteins （P = 0.020，0.029，and 0.031，respectively ） . Moreover，high SYNE2 expression levels significantly reduced disease -free survival in cervical cancer patients （P = 0.008） . Conclusion DNAH17，FBXW7，and SYNE2 mutations regulate mRNA expression；these findings provide an important theoretical basis for the increased risk posed to patients with genetic mutations for cervical cancer. Keywords bioinformatics analysis； cervical cancer； single nucleotide polymorphism基金项目：国家自然科学基金 （31860313） ；百色市科学研究与技术开发计划 （20170505） 作者简介：石凤 （1995-），女，初级技师，硕士研究生.通信作者：王俊利，E -mail：**********************收稿日期：2020-07-28网络出版时间：2021-04-07 16:10中国医科大学学报 第50卷 第4期 2021年4月Journal of China Medical University Vol.50 No.4 Apr. 2021·313·基于高通量测序的生物信息学研究癌症的差异表达基因、初步筛选与癌症相关的早期分子诊断和治疗靶点是目前重要的手段之一。