如果你是做大数据的，经常需要在PPT里处理一些数据图表，但是美观程度总是不如人意，那么数据图表应该怎么做才美观? 其实你不是不懂做PPT数据图表，而是选择太多，你不知要做成怎样才是你需要的。...商业PPT离不开数据，但是我们平常在PPT里看到的数据图表都非常丑，也根本没法看，那么怎样在PPT里做好数据图表呢？ 首先了解为什么要做数据图表?...既然你已经有了数据，分类和排列自然不用说，你也知道怎么做。我们重点来谈最重要的一点:视觉设计。数据图表设计的目的是帮助观众快速理解内容，了解我们传达的意图。所以我们需要更加扁平化，保持简约。...你的数据图表必须高度简约，才清晰可读，不添加任何装饰的元素，更不添加投影等效果。条形图和折线图是最常用的两种图表，最容易被接受和理解的，所以不必花大量的时间去思考需要用什么图表？...一 设计样式-图表型 常常会看到在一个p里面使用全屏的图表，比如小米发布会的数据图表。
作者：整理自网络 可视化技术仿佛有一种化平凡为非凡的魔力，冷冰冰的数据，经过可视化技术的加工，便酒曲入瓮般幻化成视觉的盛宴，炫酷的、缤纷的、简约的、繁复的……数据之美被展现的淋漓尽致。...千篇一律的柱形图和折线图，还有那一成不变的配色 如何做出高大上的图表呢？ 一张可视化图片，我们主要关注2个点，一个是配色，一个是构图。 好的颜色搭配应该是不刺眼的，颜色间过渡自然的。...只有漂亮的颜色，没有能够很好表达数据的构图，就像一个华丽的刀鞘，拔出来却是一把菜刀的感觉。 好的构图，除了要选择适合表达某类数据的图形之外，构图的丰富度，创意能够带给人很大的冲击力。...在同一副图里运用多类型的图，表达多角度的数据，如这幅图就用了条形图、散点图、折线图和饼图。 ? 数据与现实结合，妙趣横生。 ?...大数据时代非常需要进行数据处理和可视化，可视化能让数据说话，与时俱进地掌握这些技能的人一定能获得好工作。
常见的数据分析图表 一、常见图表种类 二、各种图表的适用范围和作用（图表来自于网络） 1、饼状图：在想对基本比例进行比较的时候，饼状图比较有用；当扇形快的大小相似时，饼图用处不大。...标靶图：用于销售配额评估、实际花费与预算的比较情况、绩效优劣范围（ 优/良/差） 3、直方图：分类型数据用条形图，数值型数据用直方图。...可以用折线图显示多批数据，每批数据用一条线表示。 5、箱线图：能在同一张图上体现出多个距和四分位数。箱显示出四分位数和四分位距的位置，线则显示出上下界。...9、雷达图：雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。...10、词云图：用于文本分析，表示文本中出现频率最多的内容 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/135568.html原文链接：https://javaforall.cn
从理论指导角度，数据分析可以划分为基于统计学的和基于数据挖掘的数据分析方法，很显然基于统计学的相对容易理解一些，而数据挖掘对高等数学要求会高一些，相信毕业十几年的同学很可能连A*X**2+B*X+C=0...从分析的出发点看，数据分析可以划分为基于业务驱动的和基于纯数学驱动的数据分析，业务驱动是建立在对业务理解的基础上，有些经验论的色彩，大多情况下是验证自己的想法，或者更方便找出业务问题和业绩；而基于纯数学驱动基本上都是通过某些挖掘算法找出数字之间的规律...从分析的输出上，数据分析可以以图表、文字、表格、业务推导过程或者一系列高深的数学公式的方式呈现，显而易见图表给人的印象是最深刻的，表格次之，文字效果最差，最后是那些没人看得懂的过程或公式；Excel的优势恰恰就是表格和图表...，通过插件做一些简单的数据分析，通过VBA和不厌其烦的调试也可以做一些”专业“的图表，这也是我们的目的。...关于图表类型的选择，互联网上的大拿们说的已经够多了，在此提及有凑字数的嫌疑，不过还是要强调一点，图表类型的选择明智与否与你对业务数据的理解和你的分析思路密切相关，如果选择了不恰当的图表，恰恰表示你还没做好数据分析的准备工作
单变量:表达式、方程式、函数或者一元多项式等 数据：http://www.presidency.ucsb.edu/data/sourequests.php美国总统历年在国情咨文中对国会提起的诉求数量...一、获取数据 本次使用到的数据量并不多，不过还是按照常规思路，通过爬虫获取。...', re.S) 23 i = re_i.findall(tr) 24 x.append(int(i[1].strip())) # 从每条数据中取出所需要的两个数据年份和诉求数量...= '' else 0) # 当匹配到空字符串时就是数据缺失部分，用0代替 26 print(x,y) # 查看结果发现第一组和第四组数据有误，看源码发现他们两个的分类名不是使用的center标签...，观察其分布情况，发现有一个极大的异常点，和两个为零的异常点（获取数据时的缺失值，默认填充为0）． ?
对人力资源从业者来说，进行人力资源数据分析的难点是对对于一些数据分析方法的掌握，和相关的一些软件的操作，以及一些数据分析的思维，其中最基础的是数据的视觉化呈现，我们日常看到的数据都是以数字为主...，我们要做的是通过图表的形式，把这些数据进行简化，进行视觉化的呈现，今天我们来讲讲如何在EXCEL中进行图表设计和原则。...图表如果去分的话会有两种类型的图表，一种是概念类的，这种图表是通过一些SMART的图，或者一些美化过的经过设计的图，来进行视觉化的数据的展示，这种图相对于职场的数据分析来说，做图比较有难度，因为会涉及到一些专业的设计的软件...另外一种图表是资料图，这种图更多是在EXCEL的基础上，根据数据进行商业图表的设计，比如我们常规使用的 柱状图，折线图，面积图，条形图等，这些图相对来说在设计制作上比较的简单，更多是要求使用者有这种数据分析的思维...---------------------------------------------------------------------------- 原则 1： 简化去干扰 在我们进行数据分析图表设计的时候
经社部的官网还发布了详细数据：https://population.un.org/wpp/Download/Standard/Population/ 。...打开文件，找到2021年全世界的人口分布数据，图中的这一行： 这一行将2021年总共80亿人口拆分成了0岁、1岁、2岁......99岁、100+岁这101个区间，然后我们提取出数据，利用ppt内置的图表组件渲染出横向柱状图...但这是非常不准确的，很多变量没有控制，所以换一种更直接的数据：人口年吞吐量。
有和一些产品经理交流过关于竞品分析的体会，他们的问题相信你也曾经遇到过。 一、数据产品竞品分析的困惑 何时做分析，需求评审时却经常被开发或领导Diss，你知道竞品是怎么做的么?...竞品分析究竟什么时候、以什么样的频次去做呢? 竞品找不到，数据产品一般面向企业内部用户，因数据安全、商业机密等因素，内部产品资料很少对外共享。...先找到所需要的数据集，利用自助分析页面进行维度、度量、图表类型的选择及样式配置，再将图表组合成一个专题的可视化页面。相应的产品的信息结构包括：数据管理、自助分析、看板管理、以及系统管理等。...三、总结：数据产品竞品四要三不要 竞品分析的文章很多，本文主要结合数据产品的特性分享数据产品竞品分析的技巧，除了讲到的五个步骤三个方法外，还有几点建议，希望对你未来的数据产品工作有所帮助： 四要： 要养成定期做竞品分析的习惯...不要罗列功能缺少洞见，知道竞品是做什么的有什么功能不是目标，重要的是优缺点判断以及你准备怎么做的结论。 在做竞品分析过程中，你最常用的分析方法是什么，分析过程曾遇到过哪些困惑，是如何解决的呢?
DAU涨啦，DAU又降啦； DAU又涨了，DAU又降啦…… 大量数据分析师的工作，就消耗在这种无聊的叨叨中。更糟糕的是：很多涨跌，只是单纯的开发埋点没做好，数据丢失等脑残问题导致的，没啥有价值发现。...数据分析师只能颤颤巍巍的答道：要！搞！高！ 今天系统讲解下，这个僵局怎么破。...问题在于： 第一：这些手段运营自己都知道，根本不需要数据分析 第二：手段真管用？...大部分都是“人走茶凉”型的，治标不治本 那么，站在数据分析角度，如何摆脱像布谷鸟一样，每天喊“涨啦，跌啦”，真正分析出解决问题的关键呢？...数据分析的价值，在于在盲目推广中，找到更多刚性需求，从而降低成本，用更贴近用户需求的方法保持活跃。 只不过这样做，需要商品/活跃/优惠/内容/用户等方面，大量的基础数据建设。
以下文章来源于接地气学堂 ，作者接地气的陈老师 DAU涨啦，DAU又降啦； DAU又涨了，DAU又降啦…… 大量数据分析师的工作，就消耗在这种无聊的叨叨中。...更糟糕的是：很多涨跌，只是单纯的开发埋点没做好，数据丢失等脑残问题导致的，没啥有价值发现。 当业务方来问：那我要拉升DAU，能做啥？ 数据分析师只能颤颤巍巍的答道：要！搞！高！...问题在于： 第一：这些手段运营自己都知道，根本不需要数据分析 第二：手段真管用？...大部分都是“人走茶凉”型的，治标不治本 那么，站在数据分析角度，如何摆脱像布谷鸟一样，每天喊“涨啦，跌啦”，真正分析出解决问题的关键呢？...数据分析的价值，在于在盲目推广中，找到更多刚性需求，从而降低成本，用更贴近用户需求的方法保持活跃。 只不过这样做，需要商品/活跃/优惠/内容/用户等方面，大量的基础数据建设。
“用数据分析，精准定位用户，精准发现用户需求，精准推荐产品”是很多很多地方都在吹的故事。...好在互联网平台能记录数据，这也就是通过数据实现精准分析的前提。 ? 因此，精准不是一个绝对值，而是一个相对概念。...6 实现精准分析的步骤 正因为影响精准度的环节有很多，所以在实际开展项目的时候，一定要先清晰精准的目标，梳理业务流程，了解当前数据现状，了解业务方能在业务流程里做哪些事。...数据分析实现精准是需要过程，需要时间，需要经验积累的。把明显的问题先处理好，不然有太多的细节可以让人沉迷，最后也看不到效果改进。 这里做数据的新手很容易犯一个问题，就是：不看场景，直接怼模型。...所以业务方不要企图在精准营销之类工作中当甩手掌柜，认真的分享营销计划、投入费用、作战意图、内容创作、和数据分析共创，才是更好的提升之道。
数据分析师作为第三方角色，可以输出更有说服力的答案。...站在数据分析角度，关注的不是某个具体idea，而是哪个套路更管用。所谓：方向不对，努力白费。结合数据，找到更好的套路，才是数据分析的作用方式。 想找套路，就要先研究套路。...这里需要数据分析师对常用的业务套路所有了解。比如在线课程，是有常用推广方式的： ?...当然，这种层层递进的逻辑方法，也是数据分析的短板。从经验上看，数据分析师做的方案往往倾向于保守，往往缺少创意，这些都是太过理性的后遗症。而实际上商业成功往往不是理性的结果。...然而，数据分析的独特吸引力也在这里。你会发现创意、机智、魅力是天生的，权力、运气可遇不可求的，胆识加在蠢人身上就是灾难。唯独数据分析能力是可以通过学习、训练、实验、记录来不断提升的。
前言 上次我们爬了拉钩网的数据，现在我们来分析下，看看哪些公司的招聘信息具体需求都是哪些，让我们用可视化图表展示 导入所需模块 import numpy as np import pandas as pd...SimHei'] from pyecharts.globals import ThemeType 有疑问的同学，或者想要Python相关资料的可以加群：1039649593 找管理员领取资料和一对一解答 清洗数据...导入数据 df = pd.read_csv('data.csv', encoding='UTF-8') df.head() 查看整体性描述 df.info() df.describe()...提取出最低薪资 df['m_min'] = df['薪资'].str.extract('(\d+)K')#提取出最高薪资 df['m_max'] = df['m_max'].apply('float64')#转换数据类型
在学校的科研项目或公司的研发销售过程中，我们经常会做相关的PPT和数据报表展示我们的工作流程。...比如说一个APP的开发，要经过产品设计、视觉设计、程序开发、测试和上线等流程，这各个流程都需要耗费一定的时间，如果我们拿一般的图表表示这个流程，往往不够直观，例如下面这个柱形图，表示一个公司的销售流程：...但是如果我们修改一下这个图表的表现形式 ? 这种图表不仅可以展示各个环节，还可以直观展示项目总时间和进展情况，而这种图的实现，只需要几个小技巧就可解决。...编辑图表数据（猜猜为什么这样写，下一步给你答案） ? 选中系列为天数1的直条，填充设为无填充 ?...单独选中与“双方技术交流”相对应的“天数1”，填充为合适的颜色（这里我选择为黑灰色） 依次类推完成图表 ? 美化一下坐标轴，一页流程图就绘制好了。 ?
这是学习笔记的第 2381篇文章 最近一直在想怎么分析一下个人的行程数据，看看能够从行程数据里面分析出点什么来。...，于是开始自己动手，第一个问题就是数据源，导航软件目前还不提供行程数据的导出，所以我是把7-8两个月的行程数据逐个照着导航行程整理出来了，大体的数据情况还可以，不过其中有些数据做了额外处理，比如时间的处理...，因为是如果是7:15，那么按照数字化显示就不能是7.15，而更合理的显示是7.4，还有行程时间，比如1:30，是需要统一按照分钟90分钟来整合的，整理后得到的数据如下： 首先我按照时间做了对行程的耗时做了分析...其实数据分析到了这里，还是有很大差异的，虽然或多或少的分析出来了一些内容，但是有些指标还是没有充分使用到，而且显示的指标情况还是不够清晰，所以打算使用seaborn进一步做下调整。...而要进一步探索这些数据指标间的关联，就需要引入略复杂的图PairGrid，可以把多个指标都放入，可以生成多个维度的分布图。 接下来需要对数据的指标情况进一步分析，引入检验和预测的功能。
大纲： 需求分析的痛点 需求了解要做什么? 评审时要关注哪些方面？ 01 需求研究的痛点 在测试过程中，理解需求是第一步，也是最重要的一步。只有正确理解了需求，后面的工作才能顺利进行。
有同学问：每次做的数据分析报告，业务方看了不是说“我早知道了”，就是说“你这不符合业务常识”。搞得人很郁闷。...比如最近一次，诊断业绩波动问题，分析了一堆流量*转化率*客单价数据，业务方却哈哈大笑，说跟这些都没关系，纯粹是大区经理的能力问题。面对这种局面该怎么办？ _(¦3)∠)_ 今天统一解答一下。...很有可能在数据分析中根本回应不到这些结论，或者简单的鹦鹉学舌再重复一遍，这就会导致开篇的：“我早知道了”、“不符合业务常识”等问题。所以进行事先沟通，了解情况非常重要。...虽然嘴上不说，但内心里还是会认可分析的价值。 从问题出发，到行动结束 上边只是个简单的例子，还有更多可以深入的地方。有些同学看了会说：老师，这些看数据的维度，我们BI里也有。是滴，罗列数据是很简单的。...做数据分析，要从具体问题出发，到一个指向业务的行动结束。想要超出业务期望，当然得了解具体业务期望是什么，解答他们的问题，帮他们发现更深层的问题。
利用可视化探索图表 一、数据可视化与探索图 数据可视化是指用图形或表格的方式来呈现数据。图表能够清楚地呈现数据性质， 以及数据间或属性间的关系，可以轻易地让人看图释义。...用户通过探索图（Exploratory Graph）可以了解数据的特性、寻找数据的趋势、降低数据的理解门槛。...二、常见的图表实例 本章主要采用 Pandas 的方式来画图，而不是使用 Matplotlib 模块。...1.折线图 折线图（line chart）是最基本的图表，可以用来呈现不同栏位连续数据之间的关系。绘制折线图使用的是 plot.line() 的方法，可以设置颜色、形状等参数。...声明：本文选自清华大学出版社的《深入浅出python数据分析》一书，略有修改，经出版社授权刊登于此。
数据分析是SEO优化中一项非常重要的工作，数据分析是以现有网站的内容为基础，分析那些内容是用户点击比较多以及哪些内容用户更加受欢迎。从而更多展示用户喜欢的内容，降低网站的跳出率增加网站黏性。...数据分析能从很大程度上促进网站关键词排名。 1：发现问题。数据分析的前提是发现问题，如果只是盲目的寻找不同是难以发现数据体现的问题的。...关于网站的各种问题都可以提出然后带着问题去分析数据。 2：分析pv、uv、ip、跳出率和平均访问时长 pv、uv、ip是互相关联的。...4：.受访页面、着陆页和搜索词 分析受访页面可以看出推广、外链以及内链效果，分析搜索词可以得出现在内容排名效果。受访页面和搜索词结合分析就是推广、外链和内链布局的真实效果。...（2）页面上下游是体现用户浏览网页的轨迹，从上下游的数据可以统计布局的内链用户点击最多的文章是哪一篇，以及哪些页面的跳出率高。页面上下游数据最能说明内链布局效果。
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