データの整理は、円グラフ、棒グラフ、xyグラフ、または折れ線グラフを使用して行うことができます。 折れ線グラフは、データを表示する水平線です。 クラスターは、互いに接近しているデータのグループです。 この簡略化されたグラフ化手法は、それぞれが1つの特定の特性を持つデータの小さなグループに最適です。 視覚的には、データのギャップの間にデータの大きなグループが存在するため、ラインプロット上のクラスターが突出します。
折れ線グラフを見てください。 順番に番号のセットと上の行があります。 ドットまたはxは、表示されるデータの各頻度をマークします。 たとえば、折れ線グラフが特定の町に住む人々の年齢を表す場合、年齢番号は一番下になります。 「x」は、その町に住むその特定の年齢の各人を表します。 したがって、町に35歳の人が5人いる場合、折れ線グラフの35番の上の列に5つのxが表示されます。
グラフ化されたデータを調べます。 他の領域よりも多くのデータがあるプロットの領域を探します。 たとえば、32歳以上のxが10個、33歳以上のxが4個、34歳以上の7個、35歳以上の5個、36歳以上の0個がある場合、各年齢以上のxの量が多いため、これはクラスターと見なされます。 そのため、32歳から35歳まで、町には人々の集まりがあります。
クラスターを丸で囲んで、クラスターがどこにあるかを視覚化できるようにします。 クラスターの事実を書き留めます。 この例では、「32〜35歳のクラスター」のように記述します。 そのクラスター内のxの数を書き出します：26。
