表现分析是一种通过对数据进行可视化和统计分析来揭示数据的特征、趋势和模式的方法。在以下示例中，我们将使用Python编程语言来展示如何进行表现分析。

示例1：绘制折线图

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title("Line Chart")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# 显示图表
plt.show()

示例2：绘制柱状图

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据
x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = [10, 15, 7, 12, 9]

# 绘制柱状图
plt.bar(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title("Bar Chart")
plt.xlabel("Category")
plt.ylabel("Value")

# 显示图表
plt.show()

示例3：绘制散点图

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title("Scatter Plot")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# 显示图表
plt.show()

示例4：绘制箱线图

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据
data = [[1, 2, 3, 4, 5],
        [2, 4, 6, 8, 10],
        [3, 6, 9, 12, 15]]

# 绘制箱线图
plt.boxplot(data)

# 添加标题和标签
plt.title("Boxplot")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# 显示图表
plt.show()

这些示例展示了如何使用Python中的matplotlib库进行表现分析。你可以根据自己的需求调整数据和图表类型，来进行更详细的分析和可视化。