1. 查看数据分布情况可以使用什么图表
1、在手机中点按同花顺炒股票。
2、进入同花顺之后点按界面下方的自选标志。
3、进入自选股界面找到需要查看的股票，如果自选股很多可以按住屏幕向下拖动屏幕，这样就可以看到下方的股票了。
4、找到需要查看的股票后点按该股票。
5、进入要查看的股票界面后点按界面下方的双箭头标志，这样界面就会切换为横屏显示。
6、进入横屏显示界面后，点按界面下方的红点标志。
7、点按完红点标志后，回弹出筹码窗口，点按筹码标志。
8、点按完筹码标志后，界面左侧会出现筹码分布图，在右侧k线图区域按下屏幕并拖动，界面右侧的筹码分布会随着日k线的变化而变化。
9、点按界面下方的周k，也可以以周k线为单位查看筹码分布变化情况。
软件简介
新同花顺网络信息股份有限公司（同花顺）成立于1995年，是一家专业的互联网金融数据服务商，为您全方位提供财经资讯及全球金融市场行情，覆盖股票、基金、期货、外汇、债券、银行、黄金等多种面向个人和企业的服务。
2. 如何查看数据分布
我想到的办法是在原始数据中新增一列，用if嵌套来判断年龄区间，比如【=IF([@年龄]<15,"1-15岁",IF([@年龄]<60,"16-60岁","61-100岁"))】，然后再用数据透视表。 如果有很多表格或文件要汇总统计，那么可以用PowerQuery合并后在PowerQuery中新增一个类似的年龄区间列，加载到数据模型或sheet然后添加数据透视表。
3. 怎么看数据分布图
你可以使用Minitab中“图形”——“概率图”来考察数据服从什么分布以及服从特定分布的概率（P值）。
4. excel查看数据分布
一、制作直方图
将数据输入到EXCEL同一列中（这里放入A列）；
计算“最大值”、“最小值”、“极差”、“分组数”、“分组组距”；
最大值：max(A：A);（=57.9）
最小值：min（A:A）;（=50.6）
极差：最大值-最小值;（=7.3）
分组数：roundup(sqrt(count(A;A)),0);（=18）;
分组组距：极差/分组数;（0.4）
数据分组：选一个比最小值小的一个恰当的值作为第一个组的起始坐标，然后依次加上“分组组距”，直到最后一个数据值比“最大值”大为止。
这里第一个组的起始坐标选为50.5，依次增加0.4，最后一组坐标为58.2，共计20组
统计频率：统计每个分组中所包含的数据的个数。
方法：采用FREQUENCY函数，以一列垂直数组返回一组数据的频率分布,
1、=frequency(原始数据的范围,直方图分组的数据源);
2、先选中将要统计直方图每个子组中数据数量的区域
3、再按“F2”健，进入到“编辑”状态
4、再同时按住“Ctrl”和“Shift”两个键，再按“回车Enter”键，最后三键同时松开.
制作直方图：选择频率数插入柱状图
修整柱形图：设置数据系列格式-调制无间距
二、制作正态分布图
获取正态分布概念密度：NORMDIST(作用：返回指定平均值和标准偏差的正态分布函数)
语法：
NORMDIST(x,mean,standard_dev,cumulative)
X 为需要计算其分布的数值；（以每一个分组边界值为“X”，依次往下拉）
Mean 分布的算术平均值；（Mean=AVERAGE(A:A)(数据算术平均））【这里为54.09】
Standard_dev 分布的标准偏差；（Standard_dev=STDEV.S(A:A)(数据的标准方差）【1.15】
Cumulative=false(概率密度函数）
Cumulative 为一逻辑值，指明函数的形式。如果 cumulative 为 TRUE，函数 NORMDIST 返回累计分布函数；如果为 FALSE，返回概率密度函数。
在直方图中增加正态分布曲线图：设置曲线图，选择次坐标轴。
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5. 可以用来查看数据分布形状
一、意义不同
正态分布是与自由度无关的一条曲线
t分布是依自由度而变的一组曲线。
二、形态不同：
t分布较正态分布顶部略低而尾部稍高。
三、作用不同：
与正态分布相比，t分布曲线中间低而尖峭，两头高而平缓。t分布的最大特点是它实质上是一族分布，每一个t分布的形态受一个称为自由度的指标所制约。
对应一个自由度就有一个t分布，随着自由度的增大，t分布曲线的中间就越来越高，两头却越来越低，整条曲线越来越趋近于正态分布，当自由度接近无穷大时，t分布就变成了正态分布。
扩展资料
正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ,σ2）。
μ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴，左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同，均等于μ。
σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中。也称为是正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平，反之，σ越小，曲线越瘦高。
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