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工業問題解決的統計思維
在本視頻中，我們將展示如何使用網格圖和疊加變量繪製多維數據移動蜂窩數據。
這是 1990 年至 2017 年每 100 人的手機訂閱量數據。 該數據集包含 217 個國家/地區的信息，分為 7 個地區和 4 個收入組。
格狀圖是圖形矩陣，其中每個圖形顯示數據的一個子集。 疊加圖是在同一圖形框架中繪製的具有不同變量或變量的不同類別的圖。
我們有興趣探索隨著時間的推移在不同國家、地區和收入群體中移動蜂窩訂閱的增長。
首先，我們使用圖形生成器來自圖形菜單以創建運行圖表。 我們拖移動（每 100 人）到是區，和年到X區。 年被編碼為分類變量，因此默認情況下，我們會看到每年的箱線圖。
箱線圖的中心是中位數。 因此，您可以看到，隨著時間的推移，手機訂閱量正在增加。
注意箱線圖的高度或長度。 這個數據集有很多可變性。 請記住，這是每個地區每個國家/地區的數據。 要查看一段時間內的總體趨勢，我們單擊線圖標。
你可以看到，在 1990 年代初期，手機很少。 從 1990 年代後期到 2012 年左右，出現了急劇的增長，之後又有所下降。
要查看不同地理區域的這條曲線，我們將使用地區作為覆蓋變量。 為此，我們拖動地區到覆蓋區。 現在，不同地區有一條單獨的曲線。 你可以看到一些地區的手機比其他地區更早，而且 2017 年每 100 人的手機數量在不同地區是不同的。
我們也有不同收入群體的數據。 當我們拖動收入組到覆蓋區，圖形會自動更新。 您可以看到，總體而言，在高的收入群體人均擁有的手機數量超過低的收入組。
要按組和地區查看收入，我們可以使用格子圖。 為此，我們拖動地區到裹區。 現在，有一個不同的疊加圖收入組對於每個區域。
如果我們想查看收入組的格子圖，我們可以將角色交換為地區和收入組.
如您所見，格狀圖和疊加圖使您能夠一次有效地繪製多個變量的數據，所有這些都在同一個圖中。 在這裡，我們創建了運行圖表。 但是您也可以為其他圖形類型創建格狀圖和疊加圖。
