精益车间数据分析中常用的图表有很多种，每种图表都有其特定的应用场景和优势。使用合适的图表可以帮助我们有效的分析和展示数据，以下是精益车间一些常见的数据分析图表：
1. 柱状图（Bar Chart）：用于比较不同类别之间的数据。适合展示离散数据的对比情况。柱状图是数据分析和可视化中常用的一种图表类型，主要用于比较不同类别之间的数据。以下是柱状图的一些常见种类及其适用场景：
垂直柱状图：
- 场景：最常见的柱状图类型，用于比较不同类别的数据大小。通常横轴表示类别，纵轴表示数据值。
水平柱状图：
- 场景：数据类别较多或类别名称较长时，使用水平柱状图可以更好地展示数据。类别名称在纵轴上，数据值在横轴上。
堆叠柱状图：
- 场景：用于比较不同类别数据的总量及各部分的占比情况。将不同类别的数据堆叠在一起，显示总量及各部分的贡献度。
分组柱状图：
- 场景：用于同时比较多个类别的数据，将不同类别的数据分组显示在同一个柱状图中，便于直观比较各组数据之间的差异。
百分比堆叠柱状图：
- 场景：用于展示数据的相对比例，帮助观察各部分在总量中的占比情况。每个柱状图的高度表示总量的百分比。
温度计式柱状图：
- 场景：用于强调数据相对大小，类似温度计的显示方式。柱状图的长度表示数据大小，通常带有颜色渐变或标示区域。
每种柱状图类型都有其特定的应用场景和优势，根据数据的特点和分析目的选择合适的柱状图类型，能够更清晰地展示数据的对比情况和趋势，有助于更好地理解数据并做出有效的决策。
2. 折线图（Line Chart）：用于展示数据随时间或顺序变化的趋势。适合展示连续数据的变化情况。
3. 散点图（Scatter Plot）：用于展示两个变量之间的关系，可用于发现变量之间的相关性。
4. 饼图（Pie Chart）：用于展示总体中各部分的占比情况。适合表现数据的相对比例。
5. 箱线图（Box Plot）：用于展示数据的分布情况，包括中位数、上下四分位数、异常值等。
6. 热力图（Heatmap）：用于展示数据的密度分布，通常用颜色来表示数值大小。
7. 直方图（Histogram）：用于展示数据的频数分布情况，特别适合展示连续数据的分布情况。
8. 散点矩阵图（Scatter Matrix Plot）：展示多个变量之间的散点图，有助于同时观察多个变量之间的关系。
9. 雷达图（Radar Chart）：用于展示多个维度数据之间的关系，可用于比较不同维度数据的表现。
10. 气泡图（Bubble Chart）：在散点图的基础上增加第三个维度的信息，通过气泡的大小或颜色来表示第三个维度的值。
这些图表都有各自的优势和适用场景，根据精益车间数据分析的目的和数据类型选择合适的图表是非常重要的。在我们进行数据分析和汇报的时候，要根据适当的情景选择合适的图表。
