让我们来谈谈统计 - 面向软件质量的统计入门（No.7 Python与Excel中绘制统计图表入门）

“让我们来谈谈统计”系列第7回，将介绍实务中可使用的图表绘制方法。

到目前为止介绍的“代表值”“离散程度”“分布形状”等，只有通过可视化展示才有价值。
本次我们将使用现场常用的Python（matplotlib/pandas）和 Excel两种方式，实际绘制以下统计图表。
对于 Python 程序提供简要说明，对 Excel 则添加了图表创建的简单步骤，欢迎大家实际动手尝试。

• 柱状图（Bar Chart）：适合分类数量比较
• 折线图（Line Chart）：适合把握时序变化和趋势
• 散点图（Scatter Plot）：可视化两个数值间的关系
• 直方图（Histogram）：把握连续数据的分布形状
• 箱线图（Box Plot）：适合可视化离散程度、偏斜和离群值
• 帕累托图（Pareto Chart）：用于判断重点对策和优先级划分

本章将简单配置使用 Python 绘制统计图表所需的环境。
无需特殊开发环境，假设在本地 PC 上能运行 Python。

• Python 3.9 以上（推荐）

以下库将被使用。请在命令提示符（或终端）中运行以下命令进行安装。

pip install matplotlib pandas numpy

• matplotlib：用于绘制图表的基础库
• pandas：便于操作数据框
• numpy：用于数据生成和统计计算

为防止日文乱码，在 matplotlib 设置中指定字体。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = 'Meiryo'  # Windows 下使用 'Meiryo'，mac 下使用 'AppleGothic'

Jupyter Lab 可在浏览器中交互式执行代码，非常适合绘制图表时进行确认。
可通过以下命令安装：

pip install jupyterlab

启动方法：

jupyter lab

本文使用 Microsoft365 的 Excel，关于 Excel 的安装过程在此略过。

柱状图（Bar Chart）在可视化分类数量差异时非常有效。
在软件质量管理中，经常用于“各缺陷类型的发生件数”或“评审指摘数的比较”等场景。

假设如下按类别划分的缺陷件数数据。

以下示例展示了按类别显示缺陷件数的柱状图。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.family'] = 'Meiryo'

categories = ["UI", "ロジック", "性能", "その他"]
counts = [10, 15, 8, 5]

plt.bar(categories, counts, color='salmon', edgecolor='black')
plt.title("バグ種別の件数")
plt.xlabel("カテゴリ")
plt.ylabel("件数")
plt.tight_layout()
plt.show()

说明（Python）

• 使用 plt.bar() 绘制柱状图。
• color='salmon' 设置柱体颜色，edgecolor='black' 使边框更清晰。
• 使用 tight_layout() 可防止标签重叠，使图表更易阅读。
• 为了显示日文，使用了 plt.rcParams['font.family'] = 'Meiryo'（适用于 Windows 环境）。

1. 在 A 列输入类别，在 B 列输入缺陷件数。
2. 选中范围，点击“插入”→“图表”→“簇状柱形图”。
3. 设置图表标题和轴标签（可选）。

说明（Excel）

• 在 Excel 中，通过“簇状柱形图”可以轻松可视化各类别的数量。
• 横轴为“类别”，纵轴为“件数”。
• 对于类别型（名义尺度）数据，柱状图是最佳选择。

• 柱状图属于擅长比较数量的图表。
• 但对于时序数据（如：按月变化）应使用折线图，正确选用图表类型非常重要。

折线图（Line Chart）适用于沿时间顺序把握数据变化和趋势。
通过在固定间隔记录的时序数据（日、周、月等）上用线连接各点，可可视化趋势（倾向）。
在质量管理中，可广泛用于进度管理、异常检测、改进效果确认等场景。

假设如下按星期几统计的缺陷件数数据。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.family'] = 'Meiryo'

days = ["月", "火", "水", "木", "金"]
bugs = [5, 3, 6, 4, 2]
plt.plot(days, bugs, marker='o')
plt.title("日別バグ件数")
plt.xlabel("曜日")
plt.ylabel("件数")
plt.tight_layout()
plt.show()

说明（Python）

• 使用 plt.plot() 绘制折线图。
• 指定 marker='o' 后，每个数据点会以圆点显示。
• plt.tight_layout() 可防止图表元素超出边界。

1. 在 A 列输入星期，在 B 列输入缺陷件数。
2. 选中范围，点击“插入”→“图表”→“折线图”。
3. 设置图表标题和轴标签（可选）。

说明（Excel）

• 只需根据星期和件数两列数据插入折线图即可。
• Excel 会自动将 X 轴（横轴）识别为分类轴。
• 添加轴标题或数据标签，可使图表更易理解。

• 横轴使用有序的“星期”，适合用折线连接。
• 折线图适合展示“流动感”或“趋势”，但对无序分类（如：负责人姓名等）不适用。
• 数据点过少可能导致线条被过度强调，易误判趋势，需注意。

散点图适用于可视化两个数值数据之间的关系（相关性）。
在软件质量中，也可用于发现评审时间和指摘数的关系或测试用例数和缺陷件数等多种“变量间关联”。

假设如下评审所需时间与缺陷指摘数的数据。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.family'] = 'Meiryo'

x = [10, 20, 30, 40, 50]  # レビュー時間
y = [2, 3, 4, 8, 15]      # 指摘数

plt.scatter(x, y, color='dodgerblue', edgecolor='black')
plt.title("レビュー時間と指摘数の関係")
plt.xlabel("レビュー時間（分）")
plt.ylabel("指摘数")
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

说明（Python）

• plt.scatter() 用于绘制散点图。
• 可通过 color 和 edgecolor 设置点的颜色和边框。
• 使用 grid(True) 添加辅助网格，可更易识别位置关系。
• 添加回归直线（※1）等，可确认趋势强度和方向。

1. 在 A 列输入“评审时间（分）”，B 列输入“指摘数”。
2. 选中范围，点击“插入”→“图表”→“散点图（带点）”。
3. 根据需要添加“拟合曲线（回归直线）”。

说明（Excel）

• Excel 的散点图会自动将“A 轴：评审时间”“B 轴：指摘数”进行设置。
• 右键点击数据点选择“添加趋势线”，即可显示回归直线。
• 若数据点重叠严重，可调整点的大小或透明度以提高可视性。

• 由于是查看数值间关系的图表，不适用于分类数据。
• 点过多导致重叠时，可使用**透明度（alpha）或抖动（jitter）**来提高可读性。
• 通过识别离群值或添加趋势线，可进行更深层次的分析。

直方图（Histogram）适用于可视化连续数据的分布形状。
对于修复缺陷时间或测试执行时间等具有离散性的定量数据，是理解其变化的重要手段。

假设以下测试执行时间（分钟）的数据（共30条）。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.family'] = 'Meiryo'

# 测试执行时间数据（单位：分钟）
test_times = [
    12, 15, 18, 20, 22, 23, 25, 25, 26, 28,
    29, 30, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 38,
    39, 40, 42, 43, 45, 47, 49, 50, 52, 55
]

# 绘制直方图
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.hist(test_times, bins=8, edgecolor='black')
plt.title('テスト実行時間の分布（単位：分）')
plt.xlabel('テスト実行時間（分）')
plt.ylabel('件数')
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)
plt.tight_layout()
plt.show()

说明（Python）

• 使用 plt.hist() 绘制直方图。
• bins=8 指定分箱数（bin 数）。调整该值可改变图表可读性。
• edgecolor='black' 为柱体添加黑色边框，提高可读性。

1. 准备测试执行时间数据（放在 A 列）。
2. 选中范围，点击“插入”→“统计图表”→“直方图”。
3. 根据需要调整分箱数和标签，以提高可读性。

说明（Excel）

• 在 Excel 中，直方图会自动计算分箱。
• 在“轴格式设置”中，可手动调整“分箱宽度”或“分箱数量”。
• 若存在较多离群值，可考虑使用对数坐标等方式。

• 分箱设置（数量和宽度）会大幅影响图表视觉效果。
• 不要仅凭外观判断，应考虑数据的统计性质。
• 若离群值突出，可添加备注，提升友好度。

箱线图（Box Plot）是可在一张图中可视化数据分布范围、偏斜及离群值的强大图表。
基于四分位数，可同时查看中位数、四分位距（IQR）、最大值、最小值及离群值等信息。

假设如下评审所需时间（分钟）数据。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.family'] = 'Meiryo'

data = [19, 20, 21, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 55]
plt.boxplot(data, vert=False, patch_artist=True)
plt.title("レビュー時間のばらつき")
plt.xlabel("時間（分）")
plt.tight_layout()
plt.show()

说明（Python）

• plt.boxplot() 用于绘制箱线图。
• patch_artist=True 可为箱体填充颜色。
• 指定 vert=False 可生成横向箱线图。
• 离群值（55）会自动以点的形式显示在须之外。

1. 在 A 列输入数据。
2. 选中范围，点击“插入”→“统计图表”→“箱线图”。
3. 调整标题及轴标签。

说明（Excel）

• 在 Excel 中，可直接插入统计图表类型的箱线图。
• 存在离群值时，会自动以圆点显示。
• 同时可视化查看四分位距（IQR）和中位数。

• 若离群值极端，图表刻度可能失真，需要注意。
• 若并排展示多个分组，应统一刻度。
• 当数据量较少时，箱体可能过小，建议添加说明以提升可读性。

帕累托图是一种将柱状图和折线图结合的图表，可同时可视化各因素的件数和其累积比例。
常用于判断“关键少数 vs. 琐碎多数（80:20 法则）”，适合对资源进行集中分配和确定改进优先级。

假设如下按缺陷类型统计的件数数据。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.rcParams['font.family'] = 'Meiryo'

labels = ["ロジック", "UI", "性能", "テスト漏れ", "その他"]
values = [18, 12, 9, 6, 5]

# 计算累积比例
cum_values = np.cumsum(values)
total = sum(values)
cum_percentage = cum_values / total * 100

fig, ax1 = plt.subplots()

# 柱状图（件数）
ax1.bar(labels, values, color='skyblue', edgecolor='black')
ax1.set_ylabel('件数', color='black')
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='black')

# 折线图（累积比例）
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(labels, cum_percentage, color='red', marker='o')
ax2.set_ylabel('累積比率（％）', color='red')
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='red')
ax2.set_ylim(0, 100)

plt.title('バグ種別ごとの件数と累積比率（パレート図）')
plt.grid(True, axis='y', linestyle='--', alpha=0.5)
plt.tight_layout()
plt.show()

说明（Python）

• 使用 bar() 绘制各类别的件数，并用 plot() 以折线方式显示累积比例。
• 通过 twinx() 可为柱状图和折线图使用不同的 Y 轴。
• 使用 np.cumsum() 计算累积值和累积比例。

1. 在 A 列输入缺陷类型，在 B 列输入缺陷件数。
2. 按件数降序排序。
3. 添加累积比例列，使用“累积值 ÷ 合计”计算。
4. 将柱状图和折线图作为组合图表绘制。

说明（Excel）

• 由于柱图和折线图使用不同轴，别忘了设置轴标签。
• 项目必须按“件数多到少”排序，否则无法体现帕累托图的意义。
• 在 Excel 中，可通过选择“组合图表”实现柱状图与折线图的组合。

• 必须按降序排列分类。
• 累积比例务必显示在第 2 轴上。
• 不在前 20% 的项目仍可能很重要，需注意。

• 图表中请勿忘记添加标题、轴标签和图例
• 若存在离群值或趋势，添加注释更有效
• 在内部资料中，配上“图表说明”会更友好

• 通过 Python 或 Excel，任何人都能绘制统计图表
• 有意义的图表能同时辅助分析与说明
• 掌握基本用法，选择符合目的的图表类型

下回将介绍“概率的直觉与计算：了解‘偶然’的本质”。
在这里整理了统计相关信息。
希望能为您的数据分析提供帮助。