今天给大家讲解作图前原数据的排序整理技巧! 前一篇推送讲到了条形图数据系列顺序反转问题 原数据系列的排序只是给大家提示要用智能表格排序 今天交给大家一种更简洁高效的自动排序方式 ——复合函数嵌套排序
在前面的文章《Excel图表学习67:4步绘制漏斗图》中,我们讲解了绘制漏斗图的技巧,今天,我们再举一例。这个示例来自于www.sumproduct.com。
不同的展示方法,其效果往往差异巨大。这里我将结合近期的一些阅读和实践,试图给出一些方法,希望能帮助到你。
如何来展现的你的数据?是你有时不得不去思考的一个问题。不同的展示方法,其效果往往差异巨大。这里我将结合近期的一些阅读和实践,试图给出一些方法,希望能帮助到你。
数据可视化是数据展示的常见方式,所谓一图抵千言,好的图表能高效传递信息,让观众一目了然,差的图表往往会不知所云。
Steema Software SL公司成立于1995年,Steema对客户服务的专注始终处于前沿,为客户提供业内更全面、更具成本价值的支持环境。
如今,商业领域的决策越来越重视数据驱动,数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义,发掘数据背后的价值。但是我们发现,实践中很多图表并不容易让人理解,甚至会产生误导。因此本文列出如下20条优化建议,希望能够帮助你实现更好的数据可视化。 01 选择正确的图表类型 如果选择了错误的图表类型,或只是默认使用最常见的图表类型,可能会使用户感到困惑,或对数据的意义产生误解。 一个数据集可以用很多种方式来表述,具体采用哪种方式要取决于用户的需求。 所以一定要从检查数据集和调研用户需求着
如果选择了错误的图表类型,或只是默认使用最常见的图表类型,可能会使用户感到困惑,或对数据的意义产生误解。
如今,商业领域的决策越来越重视数据驱动,数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义,发掘数据背后的价值。但是我们发现,实践中很多图表并不容易让人理解,甚至会产生误导。
选择错误的图表类型或默认使用最常见的数据可视化类型可能会混淆用户或导致数据误解。相同的数据集可以以多种方式表示,具体取决于用户希望看到的内容。始终从审查您的数据集和用户访谈开始。
Excel提供了相当广泛的功能来创建图形,即Excel所谓的 图表。您可以通过选择插入>图表来访问Excel的图表功能 。我们将在此处描述如何创建条形图和折线图。其他类型的图表以类似的方式创建。创建图表后,可以访问三个新的功能区,分别是 Design, Layout 和 Format。这些用于完善创建的图表。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 在制作图表时,你是否会纠结于选择那种图表来展示自己的数据更合适呢?本文就来对易混图表进行一下解析,帮助大家精准制表! 柱形图、条形图有什么不同 柱形图和条形图都是用来体现数据对比的图表。在没有深入分析这两种图表时,人们容易混淆两者的应用场景,认为这两种图表的区别只不过是柱形的方向不同,即一个横向、一个竖向,其实不然。 对这两种图表进行选择时,要从数据特征、展示工具等方面来进行分析,思路如图1所示。 图1 柱形图和条形图的选择分析思路 1.考虑数据名
本文列出的创建动画图表的步骤并不是孤立地考虑的,必须考虑整个过程。需要什么原始数据?如何将其聚合以显示想要什么?在绘制图表之前,是否需要对聚合数据进行进一步处理?使用哪种类型的图表?哪些数据(和其他信息)对查看者有用?需要VBA来自动化所有这些?
我相信大家已经阅读了不少有关“机器学习”、“数据科学家”、“数据可视化”等话题的文章。有些人将数据科学称为 21 世纪最性感的工作。 Anaconda 的《2020 年数据科学状况报告》指出,21% 的时间用于数据可视化。使用工具或库来帮助我们完成讲故事的流程很重要。
在BBC数据团队开发了一个R包,以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形,并且使新手更容易到R创建图形。 例如:
Tableau简介:Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它帮助您生动地分析实际存在的任何结构化数据,以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。利用 Tableau 简便的拖放式界面,您可以自定义视图、布局、形状、颜色等等,帮助您展现自己的数据视角。其他详细的信息,自己可以百度! 下面首先展示下用Tableau软件绘制的图形:
– 在画图时,要注意首先定义画图的画布:fig = plt.figure( ) – 然后定义子图ax ,使用 ax= fig.add_subplot( 行,列,位置标) – 当上述步骤完成后,可以用 ax.plot()函数或者 df.plot(ax = ax) – 在jupternotebook 需要用%定义:%matplotlib notebook;如果是在脚本编译器上则不用,但是需要一次性按流程把代码写完; – 结尾时都注意记录上plt.show()
有一个数据集,包含四张工作簿,每个工作簿是一张表,其中可以销售表可以划分为事实表,产品表,日期表和门店表为维度表。 工作簿名称、字段含义和数据集的对应关系如下图:
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径向柱图基于同心圆网格来绘制条形图,虽然不如普通条形图表达准确,但却有抓人眼球的效果。其衍生的南丁格尔玫瑰图则广为人知。
2020年9月,Power BI Desktop 随着微软 Ignite 大会而发布更新。
做过.NET控制台应用程序的同学应该都知道原生的.NET控制台应用程序输出的内容都比较的单调,假如要编写漂亮且美观的控制台输出内容或者样式可能需要花费不少的时间去编写代码和调试。今天大姚给大家分享一个.NET开源且免费的类库帮你轻松的创建漂亮、美观的.NET控制台应用程序:Spectre.Console。
虽然的确实现了小多图,但的确是预览式的乞丐版,基本不能作为实际使用,无法按照合理顺序排序等,当然微软也提到了小多图的里程碑还有 3 个才发布,以未来每个月一个里程碑来看的话,预计到 2021 年 4 月可以更加成熟。
ggplot函数所制作的图表默认设计风格虽然经过设计师的精雕细琢,但是并不是尽如人意。 毕竟在这个大众审美水平水平越来越高的时代里,企业中的各式报告也强调与企业的VI相互统一,形成自身风格与特点。 这样就要求R语言所制作的图表能够根据所需的风格与主题,高度可定制。当然ggplot函数中是支持这种多样性的订制需求的,甚至像那些知名的咨询或者顶级财经媒体的御用图表模板已经被制作成了图表主题分享在R语言的主题包之中。 接下来要介绍关于图表主题设置的一些细节: 关于柱形图与条形图的转化问题: 这个问题昨天已经提到了
.NET开发领域的总体趋势是互操作性,葡萄城全功能 .NET控件集 ComponentOne 在2018将延续这一趋势:无论是 .NET平台,ASP.NET Core,Xamarin还是未来计划中的XAML标准,互操作性是所有应用程序的关键,这也将作为我们未来产品规划的核心,我们将继续创新和加强现有产品。
条形图主要用来比较不同类别间的数据差异,一条轴表示类别,另一条则表示对应的数值度量。
今天跟大家分享的是另一种升级版的条形蝴蝶图! ▽▼▽ 之前曾出过一期关于蝴蝶图的教程,是一个关于Facebook、Twitter用户年龄分布的图表,今天之所以还要写蝴蝶图(升级版)的教程,是因为之前那
通过使用Excel进行数据分析,我们已经学会了从原始数据中得到分下面的分析结果:统计出每个城市的数据分析师招聘数量。
感谢作者沈浩教授授权转载 摘自:http://shenhaolaoshi.blog.sohu.com/ 大数据文摘愿意为读者打造高质量【可视化讨论群】,措施如下 (1)群内定期组织分享 (2)确保群内分享者和学习者数量适合,有分享能力者不限名额,学习者数量少于分享者,按申请顺序排序。 点击文末“阅读原文”填表入群 一直想写这样一本介绍数据可视化的书。可以介绍一些日常办公中常常用到的图表处理的技巧并且能够推荐给读者一些非常优秀的小工具,比如Xcelsius、Smartdraw、Visio、Swiff Char
前言 数据的世界正在发生急剧变化,任何人都应该访问自己需要的数据,并具备获取任何数据的洞察力,而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件,还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性: Data connection:Tableau Desktop可直接连接S
译者丨Matrix链接丨https://modus.medium.com/https-medium-com-lucy-todd-how-to-master-data-visualization-7b82217a665a 如果你已有一组或两组可靠的统计,并准备分享给你的听众。写出来?画张图?用表格?为了确保你的听众理解信息,统计的呈现必须要可信和精确。 然而可视化类型的选择,既不是纯粹美学也不是完全个人化。一个不合适的方案,受众可能会觉得乏味或者费解,甚至兼而有之。更有甚之, 不精确的数据可视化会造成你和你
如果你已有一组或两组可靠的统计,并准备分享给你的听众。写出来?画张图?用表格?为了确保你的听众理解信息,统计的呈现必须要可信和精确。
在数据分析报告中,条形图是很常见的一种表现形式,可以的反应各项之间的比较情况。在实际的应用中,为了更加直接、美观,对图表的展现形式也有了越来越高的要求。通过强大的ggplot2包,也可以画出有特色的条
Matplotlib是一个功能强大的数据可视化库,为数据科学家提供了丰富的工具和功能,可以以直观的方式呈现数据。
在R语言里我们可以利用dotchart(x, labels=, groups=, gcolor=, cex=)函数来绘制点图,参数x是一组数值型向量,labels这个参数则是代表x中每个值的标签,其数据类型也是向量,这两个是基本参数。除此以外,groups参数可以对x进行分组,gcolor指定各个组的颜色,而cex则可以控制标签的尺寸。在这里我们仍将使用R内置的mtcars数据集来演示。
MATLAB的图形通常都是通过描点、连线的方式来实现的。通过提供关键位置的点坐标及点与点之间的具体链接方式实现图形绘制。
在上一篇博客中提到了【数据可视化】数据可视化入门前的了解,这次来看看Echarts最常用图表有哪些,和作用是什么?
关于pandas的可视化的用法还有很多,这里不再拓展,但还是建议使用matplotlib,seaborn等库完成绘图。
今天跟大家讲解excel在制作条形图时的顺序调整问题 不知道大家发现了没有 excel在制作条形图时有一个bug 默认的图表数据系列顺序总是与原数据系列顺序相反 无论你是否对原数据进行排序 以下两个
Python的Matplotlib库是使用最广泛的数据可视化库之一。使用Matplotlib,可以使用各种图表类型(包括折线图、条形图、饼图和散点图)绘制数据。
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑,仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性,在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”,起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上,并且详细的记录笔记。
表格是一种组织和可视化数据的强大方式。然而,无论数据如何组织,数字的大型表格可能难以解释。 有时解释图片比数字容易得多。
本篇教程,内容十分丰富,虽然是单篇,大家务必多多练习,可以充当一周的学习内容,静下心来慢慢吸收。
在许多应用程序中,数据可能分布在许多文件或数据库中,或者以不便于分析的形式排列。本章重点介绍帮助组合、连接和重新排列数据的工具。
好看的数据可视化图片是怎么样做的?这里我将介绍如下几个知识点,相信掌握如下数据可视化技巧和知识,一定可以让你的图表焕然一新,令人眼前一亮~
最近看到很多盆友们用pyecharts、Bokeh和plotly等绘图库制作动态图,还有用pbi制作的,以及网页工具flourish等。其实matplotlib这个经典绘图库也是可以的,这不就来了嘛~
一、数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比,数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
但是学生的表现实在是太超出我意料了,能超脱于现有的工具,达到随心所欲的定制化,值得分享!
最近在重新整理日报,周报,月报的数据展现形式,越发觉得一份数据如何展现对于我们数据分析师的受众而言是非常重要的,数据是一种艺术,其原因之一在于如何把数字通过我们的处理变成一张漂亮的图形,意义有时候很重要,换句话,这也是体现一个人的态度和实力的渠道。 前段时间看了《Excel图表之道》这本书,收益良多。打开了我的数据展现和分析的思路,一份数据在不同的、合理的图表展示出来,代表和反映了不同的信息。恰好一位网友给我看了一张图,我觉得挺好,有些情况下我们可以这么拿出来秀一下,但更多的是展示信息给我们的受众。展示的图
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