足球比赛数据统计表_足球比赛数据统计表格
大家好，今天我来和大家聊一聊关于足球比赛数据统计表的问题。在接下来的内容中，我会将我所了解的信息进行归纳整理，并与大家分享，让我们一起来看看吧。
1.用Excel制作成对条形
2.各种统计图表
3.德甲总积分榜（2021-2022赛季）
用Excel制作成对条形
用Excel制作成对条形图_数据分析师考试成对条形图（或旋风图）常用于对比两类事物在不同特征项目的数据情况，例如美国总统选举中不同地区投支持票和反对票的比例情况，足球比赛中主队和客队的各项技术统计等。图表的特点是两组条形图的数据条沿中间的纵轴分别朝左右两个方向伸展，通过把两个数据系列分别置于主坐标轴和次坐标轴，然后对其中一个坐标轴逆序显示并且对称地设置主次坐标轴的最大值和最小值即可实现图表效果。下面以最近一次西甲国家德比战（皇家马德里VS巴塞罗那）的技术统计数据为案例作说明，数据与效果图如下：
图表制作方法如下：
第一步：创建簇状条形图：选中表中的数据区域A1：C6—>点击“插入”“条形图”中的“簇状条形图”便可得到。这是大部分人常用的图表。
第二步：把其中一个数据系列绘制在次坐标轴：选中图表中红色系列（即巴塞罗那），点击鼠标右键，选择“设置数据系列格式”，系列绘制在“次坐标轴”，此时图表上方会出现次坐标轴。
第三步：分离两个数据系列的数据条：选中图表下方的主坐标轴，点击鼠标右键，选择“设置坐标轴格式”，在“坐标轴选项”中勾选“逆序刻度值”。此时可以看到主坐标轴和次坐标轴的的数值大小是呈反向显示的，两个系列的数据条也分离开了。
第四步：设置坐标轴的数值范围，使得两个系列的数据条呈背靠背显示：选中主坐标轴，点击鼠标右键，选择“设置坐标轴格式”，在“坐标轴选项”中最小值设置为“-1”，最大值设置为“1”，其他不变；同理对次坐标轴进行同样设置。此时可以看到主次坐标轴的数值大小呈对称显示，两个系列数据条呈背靠背显示，与效果图差不多了。
第五步：美化图表：这里主要是对坐标轴标签的设置。选中纵坐标轴，点击鼠标右键，选择“设置坐标轴格式”，在“坐标轴选项”中，“主要刻度线类型”选择“无”，“坐标轴标签”选择“高”，其他设置不变，此时可以看到纵坐标轴标签靠左显示。最后把主次坐标轴的标签、网格线删除，添加数据标签和图表标题便可得到效果图。
动态图，右键点击可放大
该图表制作过程动态图如下：
如果把主次坐标轴的最小值设置为“-1.5”其他不变，我们还可以得到以下效果图：
以上是小编为大家分享的关于用Excel制作成对条形图的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
各种统计图表
姓名：迈克尔-欧文（Michael Owen）
国籍：英国 生日：1979-12-14
身高：1米72 体重：67公斤
位置：前锋
现效力球队：纽卡斯尔
英格兰出场记录：75场(64次首发)；进球35个
(以上数据更新截至05-12-8)
球员简介
年少成名于利物浦，曾多次打破俱乐部以及英超的进球纪录。在短暂效力皇马1年后，本赛季重返英伦，目前是纽卡斯尔联队的主力射手。在英格兰队，欧文于98年世界杯上一战成名，在同阿根廷比赛中打进的单骑闯关进球技惊四座，目前，欧文是埃里克森手下的绝对主力，最近的一次闪亮表现是在3比2击败阿根廷的友谊赛中，他利用头球连下两城，帮助球队逆转取胜。
职业生涯数据
球员个人信息表
中文名(翻译) 英文名 生日
迈克尔.欧文 Michael Owen 1979-12-14
职业生涯统计表
赛季 俱乐部 出场 进球
1996/97 利物浦 2 1
1997/98 利物浦 36 18
1998/99 利物浦 30 18
1999/00 利物浦 27 11
2000/01 利物浦 28 16
2001/02 利物浦 29 19
2002/03 利物浦 35 19
2003/04 利物浦 29 16
2004/05 皇家马德里 36 13
国家队出场纪录
比赛日期 对阵情况 出场时间 进球
2003-08-20 英格兰 3-1 克罗地亚 61 1
2003-09-06 马其顿 1-2 英格兰 84 -
2003-09-10 英格兰 2-0 列支敦士登 90 1
2004-02-18 葡萄牙 1-1 英格兰 71 -
2004-06-01 英格兰 1-1 日本 77 1
2004-06-05 英格兰 6-1 冰岛 46 -
2004-06-13 法国 2-1 英格兰 69 -
2004-06-17 英格兰 3-0 瑞士 72 -
2004-06-21 英格兰 4-2 克罗地亚 90 -
2004-06-24 葡萄牙 2-2 英格兰 90 -
2004-08-18 英格兰 3-0 乌克兰 90 1
2004-09-04 奥地利 2-2 英格兰 90 -
2004-09-08 波兰 1-2 英格兰 90 -
2004-10-09 英格兰 2-0 威尔士 90 -
2004-10-13 阿塞拜疆 0-1 英格兰 90 -
2004-11-17 西班牙 1-0 英格兰 90 -
2005-02-09 英格兰 0-0 荷兰 90 -
2005-03-26 英格兰 4-0 北爱尔兰 90 1
2005-03-30 英格兰 2-0 阿塞拜疆 90 -
2005-05-31 哥伦比亚 2-3 英格兰 73 -
2005-08-17 丹麦 4-1 英格兰 60 * -
2005-09-07 北爱尔兰 1-0 英格兰 90 -
2005-10-08 英格兰 1-0 奥地利 81 -
2005-10-12 英格兰 2-1 波兰 84 1
2005-11-12 英格兰 3-2 阿根廷 90 2
总计 25场 2038 8
注: 03年8月前未列入出场时间单位为分钟，* 表示替补出场
欧文荣誉榜
1次英格兰足总杯冠军
2000-2001（利物浦）
2次英格兰联赛杯冠军
2000-2001（利物浦）
2002-2003（利物浦）
1次英格兰慈善盾杯冠军
2001（利物浦）
1次欧洲联盟杯冠军
2000-2001（利物浦）
1次欧洲超级杯冠军
2001（利物浦）
1次欧洲足球先生
2001（利物浦）
欧文经典回顾
1997.11.18:利物浦3-0格林斯
欧文在联赛杯上演个人首个帽子戏法
1998.02.14:谢菲联3-3利物浦
欧文上演首个联赛帽子戏法
1998.08.30:纽卡1-4利物浦
欧文再度上演联赛帽子戏法
1998.10.24:利物浦5-1诺丁汉
欧文上演首个独中四元
2000.09.06:利物浦3-1维拉
欧文三度上演联赛帽子戏法
2000.09.06:利物浦3-0纽卡
欧文四度上演联赛帽子戏法
2001.08.08:夏卡0-5利物浦
欧文上演首个欧冠帽子戏法
2001.09.02:德国1-5英格兰
欧文上演在国家队的首个帽子戏法
2002.09.28:曼城0-3利物浦
欧文五度上演联赛帽子戏法
2002.10.22:莫斯科1-3利物浦
欧文再度上演欧冠帽子戏法
2003.04.06:西布朗0-6利物浦
欧文再度上演独中四元
2005.05.31:哥伦比2-3英格兰
欧文再度上演在国家队的帽子戏法
德甲总积分榜（2021-2022赛季）
图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表—-柱状图、折线图、饼图等等—-最为常用。
一、柱状图（Bar Chart）
柱状图是最常见的图表，也最容易解读。
它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。年销售额就是二维数据，”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。
柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
通常来说，柱状图的X轴是时间维，用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X轴不是时间维的情况，建议用颜色区分每根柱子，改变用户对时间趋势的关注。
上图是英国足球联赛某个年度各队的赢球场数，X轴代表不同球队，Y轴代表赢球数。
二、折线图（Line Chart）数据
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。
它还适合多个二维数据集的比较。
上图是两个二维数据集（大气中二氧化碳浓度，地表平均气温）的折线图。
三、饼图（Pie Chart）
饼图是一种应该避免使用的图表，因为肉眼对面积大小不敏感。
上图中，左侧饼图的五个色块的面积排序，不容易看出来。换成柱状图，就容易多了。
一般情况下，总是应该用柱状图替代饼图。但是有一个例外，就是反映某个部分占整体的比重，比如贫穷人口占总人口的百分比。
四、散点图（Scatter Chart）
散点图适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。
上图是各国的医疗支出与预期寿命，三个维度分别为国家、医疗支出、预期寿命，只有后两个维度需要比较。
为了识别第三维，可以为每个点加上文字标示，或者不同颜色。
五、气泡图（Bubble Chart）
气泡图是散点图的一种变体，通过每个点的面积大小，反映第三维。
上图是卡特里娜飓风的路径，三个维度分别为经度、纬度、强度。点的面积越大，就代表强度越大。因为用户不善于判断面积大小，所以气泡图只适用不要求精确辨识第三维的场合。
如果为气泡加上不同颜色（或文字标签），气泡图就可用来表达四维数据。比如下图就是通过颜色，表示每个点的风力等级。
六、雷达图（Radar Chart）
雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序（国籍就不可以排序）。但是，它有一个局限，就是数据点最多6个，否则无法辨别，因此适用场合有限。
下面是迈阿密热火队首发的五名篮球选手的数据。除了姓名，每个数据点有五个维度，分别是得分、篮板、助攻、抢断、封盖。
画成雷达图，就是下面这样。
面积越大的数据点，就表示越重要。很显然，勒布朗·詹姆斯（红色区域）是热火队最重要的选手。
需要注意的时候，用户不熟悉雷达图，解读有困难。使用时尽量加上说明，减轻解读负担。
德甲是德国足球联赛的最高级别，也是全球最具影响力的足球联赛之一。2021-2022赛季的德甲联赛已经进入了第十轮，各支球队的实力和排名也逐渐显现出来。本文将为大家介绍德甲总积分榜，以及如何查看和理解德甲积分榜。如何查看德甲积分榜
德甲积分榜可以通过多种方式进行查看，其中最常用的方式是通过官方网站或者足球新闻网站。以下是一些常用的查看方式：
1.德甲联赛官方网站：德甲联赛官方网站提供了最权威、最全面的德甲积分榜信息。用户可以通过该网站查看每轮比赛的比分、积分榜、球员数据等信息。
2.足球新闻网站：足球新闻网站是另一个常用的查看德甲积分榜的方式。这些网站通常会提供实时更新的比分和积分榜信息，用户可以通过这些网站了解最新的比赛结果和积分排名。
3.足球应用程序：足球应用程序是另一个方便的查看德甲积分榜的方式。这些应用程序通常会提供实时更新的比分和积分榜信息，用户可以通过这些应用程序了解最新的比赛结果和积分排名。
如何理解德甲积分榜
德甲积分榜是一种用于记录德甲联赛中各支球队得分情况的表格。在德甲联赛中，每场比赛的胜利将获得3分，平局将获得1分，失败将获得0分。积分榜根据球队的得分情况进行排名，得分越高的球队排名越靠前。
除了积分外，德甲积分榜还包括其他一些重要的统计数据，如进球数、失球数、净胜球和场均得分等。这些数据可以帮助球迷更好地了解各支球队的实力和表现。
德甲总积分榜排名
以下是2021-2022赛季德甲总积分榜前十名的排名：
1.拜仁慕尼黑：20分
2.多特蒙德：19分
3.莱比锡红牛：18分
4.沙尔克04：16分
5.弗赖堡：15分
6.沃尔夫斯堡：14分
7.门兴格拉德巴赫：14分
8.法兰克福：13分
9.纽伦堡：12分
10.美因茨05：11分
从积分榜可以看出，拜仁慕尼黑目前排名第一，是本赛季德甲联赛的一支强队。多特蒙德和莱比锡红牛也表现出色，分别排名第二和第三。沙尔克04、弗赖堡和沃尔夫斯堡等球队排名也比较靠前。
非常高兴能与大家分享这些有关“足球比赛数据统计表”的信息。在今天的讨论中，我希望能帮助大家更全面地了解这个主题。感谢大家的参与和聆听，希望这些信息能对大家有所帮助。