히스토그램과 막대 그래프 - 차이점

히스토그램과 막대 그래프의 주요 차이점

• 히스토그램은 수치 데이터의 빈도를 표시하기 위해 막대를 통해 데이터를 표시하는 그래픽 표현을 말하며, 막대 그래프는 다양한 범주의 데이터를 비교하기 위해 막대를 사용하여 데이터를 그래픽 표현한 것입니다.
• 이산형이 아닌 변수의 분포에는 히스토그램이 사용되고, 이산형 변수의 비교에는 막대 그래프가 사용됩니다.
• 히스토그램에서는 블록을 재배열할 수 없지만 막대 차트에서는 블록을 가장 높은 것부터 낮은 것까지 재배열하는 것이 일반적입니다.
• 발생 빈도를 표시하는 데 사용되는 히스토그램과 막대 그래프는 다양한 범주의 데이터를 비교하는 데 도움이 됩니다.

히스토그램이란 무엇입니까?

히스토그램은 연속 데이터의 빈도 분포를 표시하기 위해 막대를 통해 통계 정보를 나타내는 데 사용되는 막대 차트 유형입니다. 클래스 또는 빈으로 알려진 값 범위 사이에 있는 관측치의 수를 나타냅니다.

히스토그램 차트를 사용하면 수직 막대를 렌더링하여 수치 데이터의 분포를 표시할 수 있습니다. 히스토그램 차트를 사용하여 이산되지 않은 값을 비교할 수 있습니다.

예를 들어, 히스토그램 차트를 사용하여 시각화할 수 있는 다양한 범위의 시험에서 영어 과목 점수를 받은 학생 수입니다.

막대 차트란 무엇입니까?

막대 차트는 가로 또는 세로 막대를 사용하여 여러 범주의 데이터의 빈도, 총 개수, 합계 또는 평균을 비교하는 데 사용됩니다. 기둥형 차트라고도 합니다.

막대 차트의 도움으로 다양한 유형의 범주 비교를 수행할 수 있으며, 이는 막대 차트를 사용하여 그래픽으로 시각화됩니다. 일반적으로 막대 차트에는 축, 레이블, 스케일 및 막대가 있으며 백분율이나 숫자와 같은 측정 가능한 값을 나타냅니다.

막대 그래프는 분기별 매출, 계절별 강우량, 일자리 성장 등 모든 유형의 데이터를 표시하는 데 사용됩니다. 때로는 이중 막대 그래프를 사용하여 두 개의 데이터 세트를 평가할 수 있습니다. 또한 두 개 또는 세 개의 데이터 세트를 쉽게 평가하는 데에도 사용됩니다.

히스토그램의 예

히스토그램을 구성하는 동안 관측값을 가져와 빈(bin)이라는 논리적인 일련의 간격으로 분할해야 합니다.

위의 차트는 특정 연도의 GDP 비율 범위를 보여줍니다.

막대 차트의 예

다음은 100명을 대상으로 가장 좋아하는 음식에 대한 설문조사입니다.

막대 그래프:

위의 예를 보면 이번 조사에서 가장 좋아하는 음식은 샌드위치이고, 가장 덜 좋아하는 음식은 파스타임을 알 수 있습니다.

히스토그램과 막대 차트의 차이점

히스토그램의 장점

히스토그램의 장점/이점은 다음과 같습니다.

• 표 형식으로 해석하기 어려운 많은 양의 데이터를 표시하는 데 도움이 됩니다.
• 다양한 데이터 값의 발생 빈도를 보여줍니다.
• 공정의 공정 능력을 계산할 때 유용합니다.
• 이는 프로세스의 향후 성능을 예측하는 데 도움이 됩니다.
• 히스토그램을 사용하면 간격과 함께 데이터 발생 빈도를 표시할 수 있습니다.

막대 그래프의 장점

막대 그래프의 장점/이점은 다음과 같습니다.

• 숫자 또는 범주형 데이터에 막대 그래프를 사용할 수 있습니다.
• 막대 그래프는 각 데이터 범주를 빈도 분포로 표시합니다.
• 여러 범주의 상대적인 숫자나 비율을 보여줍니다.
• 대규모 데이터 세트를 시각적 형태로 요약할 수 있습니다.
• 핵심 가치를 한눈에 추정해보세요.
• 가까운 숫자나 비율의 개요를 표시합니다.
• 시각적 형태의 대규모 데이터 세트는 표보다 추세를 더 명확하게 하는 데 도움이 됩니다.

히스토그램의 단점

히스토그램의 단점/단점은 다음과 같습니다.

• 데이터가 카테고리별로 그룹화되어 있으므로 정확한 값을 읽을 수 없습니다.
• 연속 데이터에만 사용됩니다.
• 히스토그램에서는 두 데이터 세트를 비교하는 것이 쉽지 않습니다.
• 히스토그램에서 간격을 사용하면 중심 경향의 정확한 측정값을 계산할 수 없습니다.

막대그래프의 단점

막대 그래프의 단점/단점은 다음과 같습니다.

• 막대 그래프는 데이터 세트 요소의 빈도만 표시합니다.
• 막대 그래프에 대해서는 추가 설명이 필요합니다.
• 주요 가정, 원인, 효과 또는 패턴을 밝히지 못합니다.