正態分佈圖本質也就是一個折線圖而已，只要構造出符合正態分佈的數據，畫正態分佈圖與平時生成其他圖表並沒有什麼不同。
本文以著名的創新擴散的數據爲例，因爲創新擴散的速度是大致呈正態分佈的。
創新擴散理論，大概意思是，一項創新比如某個產品，從創新到衰落的擴散速率，先慢後快，最後衰減，大致呈正態分佈，並將整個過程的用戶劃分爲五種類型：創新者、早期使用者、早期跟進者、晚期跟進者、落後者。想了解該理論更多詳情，請自行搜索。
這裏直接用該理論的一個數據，將傳播的整個週期分成100組，以及每組所對應的用戶類型以及傳播速率，數據節選如下，
根據這個數據，在Power BI中用折線圖顯示如下：
是不是就是個正態分佈圖。
不僅折線圖，也可以用柱形圖來展示，
繼續把[用戶類型]作爲柱形圖的圖例，顯示如下，
除了以上兩種圖表類型，其實在PowerBI還有一種圖表更適合，那就是面積圖，
這樣看起來更舒服了吧。
拋開上面數據的背景不談，正態分佈圖還有兩個重要的數字：68.27%和95%，也就是落在一倍標準差和2倍標準差之內的概率，可以根據一倍標準差和2倍標準差重新分類，並把分類作爲圖例，可以得到下面這張圖，
這樣看起來是不是更像個正態分佈圖了呢。
使用正態分佈來展現數據的關鍵在於分組統計，而分組統計同樣也是PowerBI的強項，在你有需要使用正態分佈圖來展示特定數據的時候，可以考慮使用本文提到的這些簡單的圖表來實現。
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