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。
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?...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。...内容来源：沉默PPT
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
本文告诉大家如何使用 OpenXML 解析 PPT 的图表，以面积图为入门例子告诉大家 OpenXML 的存储 在 PPT 里面，有强大的图表功能，可以联动 Excel 展示数据。...在 PPT 里面的图表和 Excel 的图表稍微有一些差别，本文只聊 PPT 的图表 如下图是本文将作为例子的图表 对应的数据如图 如上图可以看到在 PPT 里面的图表是可以使用 Excel 的数据...但这不代表要解析图表的数据就一定需要先了解 Excel 的内容，本文将绕过对 Excel 的任何读取，通过 PPT 里面的内容拿到图表的数据 图表的组成 开始之前，还请先让我告诉大家一个图表元素包含的基础组件部分...，和各个系列的系列名称和系列数据 下面将告诉大家如何根据 OpenXML SDK 提供的方法读取到图表的内容 读取图表 在开始之前，还请大家先了解 OpenXml 读取 PPT 的基础。...不同的系列可以有不同的填充 接下来获取图表最核心的内容，系列的数据 在 PPT 里面，是允许数据为空的，如果是空，行为就是不绘制系列内容。
使用它可以将PPT设计好的内容迅速转换为你的专属Power BI动态图表。...1.素材准备 ---- 将在PPT设计好的图表样式内容全选，另存为图片： 保存的格式注意选择“可缩放的向量图形”，即SVG格式： 2.导入PureViz ---- 搜索PureViz并导入Power...BI： 选择PureViz，拖动需要的字段到Data Fields： 点击"Load your own design"，将刚才从PPT导出的SVG加载到该图表： 此时，该SVG文件的所有元素都会在右侧显示...，但数据还是静态的，下一步需要将需要的元素和数据关联。...此处，数据需要随外部切片器变化，因此选择Fx： Fx的值选择需要的度量值，此处为“业绩”，并且加个人民币符号，之后Apply即生效。
今天跟大家分享在ppt中用控点工具制作创意图表！ ▼ ppt插入的内置形状中，有几个比较特殊的形状（带控点），通过调整控点就可以随心所欲的做出自己想要的饼图和圆环图。...看吧这个效果非常逼真简直就与使用图表工具做的，并且经过美化过的真实图表一模一样。当然这个图表修改的时候需要手工更改，没法根据数据自动更新。 同样的方式，我们可以做出这种创意圆环图。 ?...●●●●● 当然图表最好能够非常精确的展现数据，手动凭感觉调节控点终究不能调节出角度与数据严格一致的图表。...圆环图同样是三个参数（第三个是圆环宽度，手动调节就可以了） 最后把图表美化一下，在饼图和圆环图底部添加一个大小一模一样的整圆和完整圆环，填充单色做背景。再加上数据，就显得更专业了。 ?...如果再加上简单的文字和简洁的排版，就可以做出接近财经杂志风格的数据图。 ?
作者：王良，硕士，毕业于北京师范大学，计算数学专业，研究方向基于大数据的数据挖掘应用研究及数据系统开发 来源：内容摘自北京城垣数字科技有限责任公司与北京城市规划设计研究院规划信息中心成功举办的“城垣新势力沙龙...微信公号（cityif） 内容简介 在这个信息爆炸的年代，产生数据的渠道迅速增加，数据库中的数据量也成指数增加，大数据从2012年成为一个热门词汇，它之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在它后面数以万亿美元的市场机会...那么如何从收集到的数据中找到有用信息的方法变得尤为重要，如何使数学算法与大数据有机的结合起来，并应用到城乡规划中成为目前城市规划中研究热点，而数据挖掘就是其中最关键的技术。...本次演讲通过回答下面的五个问题： 1.什么是数据挖掘？ 2.为什么要用数据挖掘？ 3.数据挖掘的流程是什么？ 4.数据挖掘有哪些方法？ 5.数据挖掘使用在哪些领域？...演讲让听众对数据挖掘有一个全面的认识，然后结合具体案例阐述数据挖掘的相关应用，期待大家对数据挖掘有一个直观的印象，并在规划行业得到充分的应用。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
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
平时办公用户经常在PPT中插入图表，但是使用默认的图表可视化效果并不佳。其实可以结合PPT里的形状、图片和图表等元素，打造出可视化效果更佳的图表。下面就同iSlide一起来了解下吧!...01.png 一、形状渐变+填充——打造百分占比图表 为了更好地表示数据的占比，办公用户经常使用柱形图或饼图等进行表述。...这种传统的图表可视化效果并不好，在PPT中用户可以直接使用相应的形状，并且填充对应的百分比来进行表述。...现在需要在幻灯片中表示这些占比数据，那么就可以在PPT中通过插入一个人形形状，并且填充相应比例的颜色进行表述。 ...在PPT准备上述QQ占比份额数据，点击"插入→图表→饼图"，按提示插入一个饼图表示上述的占比。接着点击图表，去除网格线、图标标题、图例等不需要的元素，将边框设置为"无线条"。
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。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。...为了低成本快速实现数据分析，就需要把数据收集、计算分析、展示分析结果的过程自动化。使用低代码平台框架，生成自动化分析数据方案，有效降低软件成本。...在浏览器项目管理窗口新建脚本代码步骤，重命名为“可视化分析图表”，引用highcharts.js图表库，JavaScript只需设定图表的各项参数，就可以生成带图表的Html源码。...1、页面显示数据分析结果示例中的代码生成一个柱形图，统计商家连锁店和线上网店销量。最后输出到浏览器的当前显示页面上，并可根据数据变化实时更新图表。...可以选择两种数据保存方式，一是把数据分析结果保存为Excel表格，添加需要保存的字段和内容；二是直接保存可视化图表页面。
“字不如表，表不如图”，这八字诀在数据分析工作者眼中被视为秘籍，各种 数据分析图表，各种“忽悠”，数据会说谎，统计会撒谎，图表也会骗人。现在信息可视化如此流行，不面对图表都不行。...图表中所包含的信息量越来越大，读图读什么，是一个有必要说道说道的话题。 首先，上一张 数据分析图表，看看怎么读，读什么？ ? 数据化管理有一篇博客非常精彩，“数据的忽悠功能”。...数据源是一样的，占有率都是05年到10你那增加1.3%。第一张图乍一看市场占有率气势如虹，第二张却毫无亮点。是不是被忽悠到了？ 因此，我们有必要了解一下如何读图表，读图读什么？...看到图表后，读者首先应该看清楚刻度尺比例的安排，防止数据被“放大”或“放小”。 ? 更有欺骗性的是作者直接去掉坐标轴，这是不可取的做法，严重影响读者对图表的理解。...不要犹豫，为了增强图表的有效性，应该把图表的主题作为图表的标题来使唤了。看看上面的例子是不是就明白了呢。相关文章：如何确定图表的标题？
今天我们来学习下数据可视化，其实在前面的章节中，我们也接触到了一些数据可视化的知识，在分析数据集的时候，有效的可视化图表，可以帮助我们更好的了解数据。...条形图 条形图可以查看数据中不同类别之间的分布请求 盒式图 是由五个数值组成：最大值（max）、最小值（min）、中位数（median）和上下四分位数（Q3，Q1），可以帮助我们分析数据的差异性、离散程度和异常值等信息...，就是雷达图 地理图表 对于按照不同地理位置区分的数据，使用地理图表可以很直观的呈现数据信息 词云图 词云图是非常好的可视化图表，在分析评论等场景非常常见 视化图表分类 其实，我们也可以根据数据之间的关系...你也应该发现，在数据分析的过程中，大多数情况下使用 Seaborn 是比较方便的，它可以很好的结合 DataFrame 数据类型，而在最后的数据展示时，使用 Pyecharts（echarts）则是很好的选择...总结 今天我们一起学习了常用的可视化图表以及如何制作相关图表。对于 Matplotlib、Seaborn 和 Pyecharts 工具包的使用一定要熟练的掌握，在数据分析的过程中会经常使用。
制作趋势分析图表一、折线图反应数据变化的趋势表，需求：使用折线图展示"2022年点播订单表"每日营收金额变化。...新建页面并命名为折线图，在可视化区域点击"折线图"，然后按照如下配置：图片美化图表格式，打开可视化区域中的"设置视觉对象格式"，按照如下步骤设置格式：视觉对象中打开"数据标签"，设置"值"中的单位为无视觉对象中打开...美化图表格式，打开可视化区域中的"设置视觉对象格式"，按照如下步骤设置格式：视觉对象中打开"数据标签"，设置"值"中的单位为无常规对象中修改"标题"为"2022年每月营收金额"并居中显示图片三、堆积面积图堆积面积图与分区图类似...，区别是分区图单独展示每个类别对应的数据，堆积面积图展示叠加的每个类别对应的数据，只是展示形式不同而已。...美化图表格式，打开可视化区域中的"设置视觉对象格式"，按照如下步骤设置格式：视觉对象中打开"数据标签"，设置选项"位置"为端内，设置"值"中的单位为无常规对象中修改"标题"为"2022年每月营收金额2"
选自arXiv 作者：Grady Matthias Oktavian 机器之心编译 编辑：陈萍 面对数据表时，很多人通常不清楚应该创建什么样的图表分析。...在这种场景中，你需要一个智能助手，可以帮你更好的生成图表分析。 为多维数据集创建图表（表格）是销售、人力资源、投资、工程、科研、教育等许多领域的常见应用。...为了执行常规分析和发现见解，人们花费大量时间构建不同类型的图表来展示不同的观点。这个过程通常需要数据分析方面的专业知识和广泛的知识储备来创建适当的图表。 有没有可能通过智能的方式来创建图表呢？...它能够学习共享表的表示形式，以便在所有图表类型的推荐任务中获得更好的性能和效率，这是通过在图表类型之间的统一操作空间上定义图表模板来实现的； 对于涉及从表中选择数据字段以填充模板的结构化预测问题（生成分析操作序列...在较小的图表类型上，增强效果清晰可见，召回率提升了约 12％。数据不平衡的问题得到了解决，因为较小图表类型的有限数据仅用于训练小的解码器部分，而无需担心编码器部分。 ?
我的需求是图表的内容需要和 PPT 的图表对接，需要用到 OpenXML 解析 PPT 内容，读取到 PPT 图表元素的内容，接着使用 MAUI 渲染层绘制图表元素。...解析 PPT 图表 面积图入门 博客里。...开始实现绘制 PPT 的图表之前，需要先解析图表的内容 图表的解析部分需要用到 OpenXML 知识，这部分解析的内容，在 dotnet OpenXML 解析 PPT 图表 面积图入门 博客里面有详细说明...开始进行绘制之前，还请先了解图表的各个组成部分 横坐标轴 类别坐标轴数据： 纵坐标轴： 数据系列： 在图表里面有数据系列的概念，每个系列的数据组成一个个的数据系列。...对于大部分图表来说，数据层都是由一个个数据系列组成的 每个数据系列可以有自己的系列名称 系列名称大部分时候都放在图例里面，也就是图例里面的内容就是由系列名称提供的 在图表里面，核心就是对数据的处理，系列的数据内容就是核心的
对于年年陪跑的我，还是耐不住寂寞做了下分析，假设我们看到的数据是这样的，有公示编号和姓名，出生年月，公司和积分，而且今年还对积分的明细做了公示。...对于这些信息，我们可以分析出什么呢，我做了下拆解： 1）分析这些牛人的分数段 2）分析这些牛人的年龄段 3）分析哪些公司的中签牛人多 4）分析中签牛人的公司类型 1）中签牛人的分数段 ?...相比于前两年，分数有了明显提高，如下是第一次积分落户的分数段数据，集中在90-95，亚历山大。 ? 如果想换种方式看分数占比和总数的比例，可以使用如下的图来表达： ?...如下是完整的数据列表，我的天，85后只有4位，恭喜他们。...这个数据，包括名次和前2年差别不大。 ? 4）分析中签牛人的公司类型 可以看到绝大多数的公司都是有限公司，此外一些出版社，研究院和事务所，大学也有有一定的比例。
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