安全生产指标数据分析是企业管理中的重要环节，通过科学的数据可视化手段，能够直观展现生产过程中的安全状况，及时发现潜在风险，为决策提供有力支持，本文将以实际案例为基础，介绍安全生产指标数据分析的常见图表类型及应用场景,并附具体示例说明。
安全生产指标体系概述
安全生产指标体系通常包含结果性指标和过程性指标两大类，结果性指标如事故起数、伤亡人数、直接经济损失等，反映安全管理的最终成效；过程性指标如隐患排查数量、安全培训时长、设备检查合格率等，体现安全管理的执行过程，构建科学的指标体系是数据分析的基础，需结合行业特点和企业实际情况，确保指标的可量化、可对比、可追踪。
常用数据图表类型及适用场景
趋势分析图：折线图的应用
折线图适用于展示安全生产指标随时间变化的趋势，可直观识别周期性波动、长期变化及异常点，某化工企业2023年月度隐患排查数量折线图显示，6-8月排查数量显著上升，结合同期气温数据发现，高温天气导致设备故障率增加，进而引发隐患增多，通过此类分析,企业可提前制定高温季节专项防控措施。
对比分析图：柱状图与雷达图
柱状图适用于不同部门、班组或时间段的指标对比，如表1所示，某制造企业各车间工伤事故率对比中，冲压车间事故率最高（3.2‰），远高于平均水平（1.5‰），进一步调查发现，该车间安全防护装置老化、员工违规操作频发是主要原因，随即启动设备更新和专项培训，三个月后事故率降至1.8‰。
表1 2023年各车间工伤事故率对比（‰） | 车间名称 | 冲压 | 焊接 | 装配 | 机加工 | 企业平均 ||———-|——|——|——|——–|———-|| 事故率| 3.2| 1.8| 1.2| 1.5| 1.5|
雷达图则适用于多维度指标综合评价，如对某项目部安全绩效进行“制度建设、培训执行、隐患整改、应急响应”五个维度的评分，可清晰看出其在“隐患整改”维度得分较低（65分），与其他维度（均≥85分）形成明显差距,为后续改进指明方向。
结构分析图：饼图与环形图
饼图用于展示各部分占总体的比例关系，例如某企业2023年事故类型分布中，机械伤害占比45%，高处坠落占比30%，物体打击占比15%，其他占10%，数据表明，机械伤害是主要事故类型，需重点加强机械设备安全防护和操作规范管理，环形图则可在饼图基础上增加中心数据，如将总事故数（120起）标注于环形中心,提升信息密度。
关联性分析图：散点图与热力图
散点图可分析两个变量间的相关性，如“安全培训时长”与“违章操作次数”的散点图显示，随着培训时长增加，违章次数呈明显下降趋势，相关系数达-0.78，验证了培训投入的安全效益，热力图则适用于多变量交叉分析，例如不同时间段、不同工序的事故发生频率热力图，可快速识别高风险时段和工序（如夜班、冲压工序）,为资源调配提供依据。
数据分析可视化实践案例
某建筑企业通过整合2022-2023年安全数据，构建了综合分析看板,包含以下核心内容：
数据可视化注意事项
安全生产指标数据分析图表是连接数据与决策的桥梁，通过科学的可视化手段，能够将复杂的安全数据转化为直观、易懂的信息，企业在实践中需结合管理需求，构建多层次、多维度的分析体系，并注重数据质量与图表呈现的平衡，随着大数据和人工智能技术的发展，安全生产数据分析将向实时预警、智能预测方向升级,为构建本质安全型企业提供更强支撑。
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