时间区间占比图表：展示各时段的数据分布

作者：小编 更新时间：2025-03-08 点击数：

在数据分析领域，时间区间的占比分析是一种常见的方法，用于了解不同时间段内数据分布的情况。通过这种方法，我们可以清晰地看到各个时间区间内的数据占比，从而更好地理解数据的分布特征。本文将结合ichartcool工具，对不同时间区间的占比进行详细分析。

首先，我们来看一下不同时间区间的具体占比数据。以下表格展示了各个时间区间的占比情况，以及累积占比数据。这些数据可以帮助我们更直观地了解数据在不同时间区间内的分布情况。

时间区间 占比 累积占比
<10 58.16 58.16
10--15 25.62 83.78
15-20 11.96 95.74
20-25 6.85 102.59
25-30 4.12 106.71
30-35 2.56 109.27
35-40 1.74 111.01
40-45 1.27 112.28
45-50 0.92 113.2
50-55 0.71 113.91
55-60 0.58 114.49
60-70 0.86 115.35
70-80 0.65 116
80-90 0.53 116.53
90-100 0.42 116.95
100-110 0.35 117.3
110-120 0.3 117.55
120-150 0.67 118.22
150-180 0.43 118.65
180-210 0.3 118.95
210-240 0.2 119.15
240-300 0.28 119.43
300-600 0.37 119.8
600-900 0.07 119.87
900-1200 0.02 119.89
1200-1500 0.01 119.9
>1500 0.04 119.94

通过上述表格，我们可以看到，时间区间在10分钟以内的数据占比最高，达到了58.16%。随着时间区间的增加，占比逐渐减少，但在较长的时间区间内，如300分钟以上，仍然有一定的数据分布。

为了更直观地展示这些数据，我们使用ichartcool工具生成了一个图表，展示了不同时间区间的占比情况。以下是图表的链接：

不同时间区间的占比分析

这张图表清晰地展示了不同时间区间的占比情况，帮助我们更好地理解数据的分布特征。通过图表，我们可以看到，大部分数据集中在较短的时间区间内，而随着时间区间的增加，数据占比逐渐减少。

总之，通过时间区间的占比分析，我们可以更好地了解数据的分布情况，从而为后续的数据分析和决策提供有力的支持。希望本文的分析和图表能够帮助读者更直观地理解不同时间区间的占比情况。