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揭秘扇形图在市场调研中的秘密：轻松看懂数据分布，掌握行业趋势！

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扇形图，作为统计学中一种常见的数据可视化工具，它以一种直观的方式展示了数据的构成比例。在市场调研中，扇形图以其独特的优势，成为了分析市场分布、掌握行业趋势的得力助手。接下来，就让我们一起来揭秘扇形图在市场调研中的秘密，轻松看懂数据分布，掌握行业趋势！

扇形图的构成与特点

构成

扇形图由一个圆形和若干个扇形组成，每个扇形代表数据的一部分。扇形的大小与其所代表的数据比例成正比。

特点

  1. 直观易懂：扇形图将复杂的数据以图形化的形式呈现，便于观察者快速理解数据的构成。
  2. 层次分明：通过扇形的大小，可以清晰地看到不同部分之间的对比和差异。
  3. 颜色区分：不同的扇形可以使用不同的颜色进行区分，使得数据更加生动形象。

扇形图在市场调研中的应用

市场份额分析

在市场调研中，扇形图常用于展示不同产品或服务在市场上的占比。通过扇形图，可以直观地了解市场上各种产品或服务的竞争格局。

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设某市场调研数据如下
labels = ['产品A', '产品B', '产品C', '产品D']
sizes = [40, 30, 20, 10]
colors = ['#ff9999','#66b3ff','#99ff99','#ffcc99']

plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.axis('equal')  # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
plt.show()

消费者偏好分析

扇形图还可以用于展示消费者对不同品牌、产品或服务的偏好程度。通过对比不同扇形的大小，可以了解消费者对不同选择的倾向。

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设某市场调研数据如下
labels = ['品牌A', '品牌B', '品牌C', '品牌D']
sizes = [40, 30, 20, 10]
colors = ['#ff9999','#66b3ff','#99ff99','#ffcc99']

plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.axis('equal')  # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
plt.show()

行业趋势分析

扇形图还可以用于展示行业发展趋势。通过对比不同时间段的数据，可以了解行业发展的动态。

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设某市场调研数据如下
years = ['2019', '2020', '2021', '2022']
sizes = [40, 30, 20, 10]
colors = ['#ff9999','#66b3ff','#99ff99','#ffcc99']

plt.pie(sizes, labels=years, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.axis('equal')  # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
plt.show()

总结

扇形图作为一种简单易用的数据可视化工具，在市场调研中发挥着重要作用。通过扇形图，我们可以轻松看懂数据分布，掌握行业趋势。掌握扇形图的制作方法和应用技巧，将有助于我们在市场调研中取得更好的成果。

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