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Hay varios tipos , pero a continuación mencionaremos los mas usados

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Muestra relaciones de variables con el total. Añadir categorías en varios gráficos circulares es más útil que un solo gráfico circular. Para una sola variable, un diagrama de barras hace que las diferencias de valor pequeñas sean más fáciles de distinguir.

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Número de variables: 1.

Muestra la forma o la distribución de los datos; puede ayudar a identificar valores atípicos.

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Muestra conteos de frecuencia ordenados para una variable. Se usa en lugar del diagrama de Pareto, en especial si hay muchas categorías. Útil para resaltar el "puñado esencial".

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Muestra el conteo de frecuencia de valores para una variable categórica; puede ser vertical (como se muestra a continuación, en la figura 3) u horizontal.

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esté proceso consta de 5 pasos:

1.Planteamiento del problema
En el planteamiento del problema se sitúa el eje central sobre el que articular todo lo demás. Esta fase responde a la siguiente pregunta: ¿Qué necesito estudiar y por qué? En ocasiones, por increíble que parezca plantear el problema puede hacernos llegar a la conclusión de que en realidad no necesitamos realizar un estudio estadístico.

2.Recogida de datos
Una vez hemos planteado el problema debemos recoger los datos. Aquí es importante la metodología. De tal modo que existen diferentes consideraciones. Así pues, debemos establecer el tipo de muestreo, el tamaño de la muestra, el tipo de recolección de datos (por ejemplo, a través de bases de datos o de encuestas personalizadas), en persona, por internet o por teléfono, etc.

3.Organización de los datos
Una vez tenemos todos los datos queda unificarlos y organizarlos. Como en todo, necesitamos introducir los datos en programa o plataforma que luego nos permita calcular determinadas métricas y analizar correctamente. Para ello, siempre es conveniente organizar los datos. Es más, a veces necesitaremos recoger datos de diferentes bases de datos que ofrecen formatos de archivos diferentes y será necesario unificarlo todo en el mismo formato.

4.Análisis de los datos
Una vez planteado el problema, recolectados los datos y organizados podemos analizarlos de forma eficaz. Dependiendo del planteamiento del problema, se realizará un tipo de análisis u otro. Por ejemplo, si queremos saber si dos variables son dependientes, podríamos utilizar un análisis de cointegración. Mientras que si lo que queremos estudiar es la dispersión total de un activo financiero, calcularemos el rango estadístico.

5.Interpretación de los datos

Por último, pero no por ello menos importante, tenemos la interpretación de los datos. De nada sirve realizar todas las fases del proceso estadístico correctamente si al final la interpretación es errónea. Esto es debido a que si la interpretación es errónea, entonces las decisiones tendrá un efecto no deseado. Por ejemplo, imaginemos que realizamos un estudio sobre la variabilidad de las ventas de una empresa. Si una vez obtenemos los resultados resulta que hay mucha dispersión, conviene reducirla y nosotros interpretamos que no, esto podría afectar negativamente a la empresa.

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es un conjunto de técnicas numéricas y gráficas para describir y analizar un grupo de datos, sin extraer conclusiones (inferencias) sobre la población a la que pertenecen. su objetivo es saber resumir una muestra estadística mediante medidas de tendencia, dispersión, localización y forma. Analizar datos de una y dos variables. Entender el uso de métodos gráficos para mostrar los rasgos importantes de una muestra. Resolver problemas de probabilidad.
Un ejemplo de estadística descriptiva sería cuando queremos calcular la media de goles por partido de un futbolista. Se trata de estadística descriptiva, ya que tratamos de describir una variable (número de goles). En este caso, mediante el cálculo de una métrica.