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Highcharts-7-下钻制作

Highcharts-7—下钻图形 本文中只讲解一个图形制作下钻 下钻表示是通过层级方式来展示数据,比如我们想查看国内人口数占比情况,我们可以先看各个省份情况,接着我们想看具体某个省中各个地级市占比 下钻效果 当我们选择其中某个图形进行点击时候,会展示其下面的图形和数据,比如我们选择第一个: ? 下钻图形展示是折线图,因为我们指定是line类型: ? ? 选择第3个图形,我们选择是饼pie,看下实际效果: ? 这便是下钻图表效果? 问题 问题出现 问题:目前在jupyter notebook中时候使用python-highcharts,运行结果不能下钻到下一层级中 问题所在 打印出返回源码 ? <! 后续跟进这个问题。

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运营报告6个必备要素

另一种就是解决问题数据报告,它一般是专题型研究报告,用于回答“为什么”。这类报告往往是不定期地进行制作,而且很有可能是由浅入深系列报告。 那么你追踪报告一定是宏观指标(收入值在时间维度变化、)、第一层下钻(地区维度展示、用户类型展示、产品类型展示,用饼展示结构,用折线图展示变动趋势),第二层下钻(地区×用户类型、地区×产品类型、用户 不要展示过多数据 一份报告中,缭乱地堆积上各种数据,在外行人看来,可能觉得这个报告“很专业,很高大上”,但在我看来,这份报告信息获取效率或许很低。图表目的,在于简单直观地展示信息。 什么图表用于什么问题,本书前三章有详细介绍,这里不做累述了。 附上明细数据集和制作过程 我认为,我们向人展示数据报告时,不能光展示一个报告,而应该让报告读者能够基于报告内容继续思考。 但后来我坚定地认为:一个分析师若不能深入理解业务,不能从业务决策者角度去研究问题,那他只能被称为“数机”或者“计算器”,最终会极快被新技术所取代。

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    三种方式制作数据地图

    另有下拉列表可选择单击各省份时,是显示该省份标签,还是下钻到该省份各城市色温下钻到各城市后,依然可以通过点击单选按钮切换该省份各城市不同指标色温。 如果对该方法尚不清楚,请参考之前文章Excel VS Tableau省市交叉销售地图。 02 — 制作全国各省份色温 2.1准备全国各省份数据 将其放置在"data"工作表中。 单击突显所选省份效果如下: 单击省份向下钻效果如下: 注意:这里面用到了前面提及定义名称动态引用图表。 这个方法与之前文章Excel VS Tableau省市交叉销售地图用到方法基本一致,只是在细节处理上略有不同:本例中是将图形排成一行,而不是一列。定义名称省份色温=INDEX(各省矢量! 方式二:通过BI软件Tableau或PowerBI制作数据地图 刚刚讲到这种Excel从省份下钻到城市数据地图,肯定已经会有小伙伴说,这个用BI实现起来更容易,BI已然成为了房间里大象,视而不见是自欺欺人

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    分享 :数据产品开发前必修课

    本文作者 胡晨川,首发于公众号 川术(ID:chuanshu108),作者授权 大数据 转载。如需转载请与作者联系,谢绝二次转载。 ? 一般人应该不会分不清指标和维度,去使用一下excel中数据透视表功能,你就会对指标和维度理解得非常深刻。 有对比才有信息,有信息才有价值 销售总监ceo汇报:“上个季度我们销量是100单”。 于是,接下去策略就是在超一线城市增加与小微企业孵化器bd合作,再增加针对学生类创业人群定向广告投放;而在珠三角和长三角地区增加销售员数量,用人去触及更多工业园区和企业;结合会销,关键是用精心制作案例来打动他们 最终发现是约访效率出现大幅下降;检查后发现,是这个销售团队没有好好进行话术培训。 ——这就是对下钻需求 找到症结后,CEO决定,要筛选出全公司约访率在这个季度排名在后20%销售,进行集中的话术培训。 ——这就是筛选需求 这就是通过数据找到问题并针对性进行解决一个典型。

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    这个案例很典型

    便捷自助分析 对于财务人员,固定报表编制和填报工作量庞大,重复性工作较多。同时,各分部子公司财务汇报流程繁琐,协同制作统一汇总报告效率低,无法灵活制作不同区域、不同维度汇报结果。 2.png 对于内控来说,许多分析模块都是每季度甚至每个月汇报重点。以往需要由财务基层人员按需数分析,并且相关趋势也需要基于做出基本表进行二次加工。 BI平台搭建后,许多繁琐重复性工作得以减少,财务人员可以将精力投入在高质量分析上,同时提升26个财务中心财务信息利用率,使分支机构财务部门性质单一核算型优化为协同总部做管理汇报综合型职能部门。 聚焦关键实时大屏 对于金融机构运营及销售人员,分析客户日常交易是一项非常重要工作,同时证监会对异常交易把控也十分严格,每个交易日下午都会各大券商索要异常交易报告。 财务分析 该证券企业终结了外部数制表时代,并打通了分支机构财务分析体系,原来零散指标维度梳理成29项一级分析主题,进而形成了7大主题驾驶舱。

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    一种系统性能定位简单策略

    这还只是软件而已,硬件和固件,包括外部存储系统和网络基础设施,环境中添加了更多组件,其中任何组件都是潜在问题根源。 有时,这些瓶颈是应用程序故障(例如,线程卡在循环中)造成,也可能是由于错误配置产生。通过维护或重新配置,这些不必要工作可以被消除,负载塑造可以识别这类变更问题。 分析阶段可以向下钻,从软件堆栈顶部应用程序开始,向下钻取到系统库、系统调用、内核内部、设备驱动程序和硬件。 虽然向下钻分析常常能够确定问题根本原因,但是这样做可能会耗费时间,而且当错误方向钻时,可能会浪费大量时间。 有没有更高效方法么? 如果不能确定是否要包含一个资源,就包含它,然后看看这个度量指标在实践中工作得如何。‍‍ 功能模块 一种遍历资源方法是查找或绘制系统功能模块

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    BIEE_biee报表日志

    再次查看物理模型你会发现两个表之间建立了1..N引用关系。 Administrator Tool提供了一个偷懒工具,可以自动地修改逻辑表和逻辑字段名称,完成去掉下划线、首字母大写之类工作,不过这个功能对于国内项目意义不大。 从物理模型逻辑模型拖放字段时,逻辑表来源是根据物理字段所在物理表自动地建立。 首先设定Member Dim内逻辑字段所需物理表,以及表间关联关系。(我不确定是否一定要这样做,物理表间关联在物理模型中已经设置了,为什么这里还要做一遍?) 从Member Name 可以下钻到消费明细 能下钻,怎么才能上钻呢?我还没有找到,各位请教。 版权声明:本文内容互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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    121.精读《前端与 BI》

    这个功能可以实现图表联动、上卷下钻等数据能力。 数据钻计算过程不在图表内部处理,而是触发一个状态后,渲染引擎将这个层系字段实例状态改为下钻到第 N 层,并且每下钻一次就多拿到一列数据,图表组件进行下钻展示。 一般来说下钻后数据仍是全量,有时候为了避免数据量过大,比如在柱状点击某个柱子进行下钻,只想看这个柱子下钻数据:比如 2017、2018、2019 年三年数据,下钻到月后数据量是 3 x 12 ;如果从拥有行和列表格切换到柱状(之所以无法切换到折线图,是因为表格度量值一般是离散,而折线图度量值一般是连续),表格行与列字段会落到柱状维度轴,表现效果是对维度轴进行下钻。 这些数据计算工作放在后端,前端需要将配置项整理到数接口中,并按照数据驱动方式展现。

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    【经验分享 】数据产品开发前必修课

    一般人应该不会分不清指标和维度,去使用一下excel中数据透视表功能,你就会对指标和维度理解得非常深刻。 有对比才有信息,有信息才有价值 销售总监ceo汇报:“上个季度我们销量是100单”。 于是,接下去策略就是在超一线城市增加与小微企业孵化器bd合作,再增加针对学生类创业人群定向广告投放;而在珠三角和长三角地区增加销售员数量,用人去触及更多工业园区和企业;结合会销,关键是用精心制作案例来打动他们 最终发现是约访效率出现大幅下降;检查后发现,是这个销售团队没有好好进行话术培训。 ——这就是对下钻需求 找到症结后,CEO决定,要筛选出全公司约访率在这个季度排名在后20%销售,进行集中的话术培训。 ——这就是筛选需求 这就是通过数据找到问题并针对性进行解决一个典型。 下钻深度可以随着数据积累慢慢增加,但下钻和筛选必须同步开发,缺一不可。 重视导出和接口,但要重视权限 数据产品最终是给企业决策提供依据,看的人应该是管理层和部分业务层。

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    PowerBI 基础系列:跨页钻筛选显示所有原始数据洞察一切

    制作追责详细页面 在详细数据页面,为了显示有可能问题,我们将所有有逻辑关系数据都呈现出来,如下: ? 然后我们需要将某个字段属性或度量值配置在这个页面,以告知系统该页面是可以钻取到,如下: ? 这个功能非常非常非常强大,以至于不需要编写代码,就可以完成跨页钻筛选。 这里放置了一个度量值,我们看看度量值写法,如下: ? 这个度量值没有任何高明之处,唯一高明之处就在于它名字。很显然,系统里应该有默认销售额度量值,但为什么要再做一个这样重复功能度量值呢? 而事实上,我们只希望某些特定分析功能页才能具备这个能力,因此不能将默认销售额度量值放置在这里,而要重写一个专门用于分析度量值,哪怕它写法是一模一样。 总结 下钻,是BI中非常重要一类操作,它可以帮分析师从出问题地方进行层层深入探查,而跨页钻筛选能让分析师有更强大控制,甚至直接下钻出原始数据,至于用这些技术支持业务还是找些数据问题来搞搞事那就由伟大分析师自己来决定了

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    117.精读《Tableau 探索式模型》

    层系字段是几个字段排序组合,上到下依次构成下钻关系,从下到上则是上卷关系。 层系 **只有维度字段才能有层系,**因为度量是不能被拆分,只有维度才可以被拆分。 维度与度量可以同时放在行或列上,这是探索式分析另一个精髓能力,看下图: 做探索式分析功能时,要跳出思维定式:**为什么条形纵轴不能放维度呢? 横轴(列)多维度字段顺序也会影响图表展现。上图最后一个字段是 Category 默认是离散,所以这个离值就决定了图表使用柱状,图表类型维度周最后一个字段连续或离散决定。 不适合行列图表 饼就不适合行列,因为饼是根据离散维度进行拆分,扇叶大小可以一个度量字段决定,因此对饼来说,行就对应到 “颜色”、列就对应到新增 “角度” 这个标记: 没有维度轴图表 只有行配置图形推荐用表格 总结 理解了探索模型对数据、配置、图表理解,就能学会探索式思维分析数据,对制作探索式 BI 也有借鉴意义。

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    如何分辨问题是否适用鱼骨来分析?

    01、如何分辨问题是否适用鱼骨来分析?问题要满足明确具体,大小适中特点,太大或太小都不太适合用鱼骨分析。 若是在使用鱼骨时,发现要因类别及下钻过多,无法有效利用,可能该场景本身就并不适用鱼骨工具。图片02、明确头脑风暴讨论核心,在各抒己见期间实时把控讨论重点。 一次鱼骨分析只能用来解决一个问题,明确一个要实现目标,不能同时设立多个目标。制作鱼骨前,组织者需要跟团队所有成员明确本次分析“问题”是什么,必须达成意见一致,并在讨论过程中实时把控讨论重点。 鱼骨实际上是结构化头脑风暴,仅对讨论维度进行了限定,但每个维度里有哪些原因,原因逐级分解需要团队充分讨论后得出。03、头脑风暴过程中,重点要放在“为什么”,而不是“如何解决”。 在已经完成鱼骨图中,与结果有关要因比较多,但并非每个都需要立即采取措施进行改善,可以结合工作经验,挑选出对目前问题影响较大几个原因作为大要因,并对所有小要因进行分析,判定出哪些才是真正根本原因。

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    PowerBI 地图 - 层级下钻形状地图最佳实践

    怎么设置 很自然地,我们可以想到: 省级别 - 一张 - 包括 34 个块 市级别 - 一张 - 包括 300 多个个块 ,这个地图名字怎么整出来呢,并且完全对应,这才是大问题。 进一步问题 仔细伙伴会提出以下问题: 为什么没有中国台湾省,我想要怎么办? 这个地图字段名都是拼音,怎么确保和已有的名字对应呢? 很明显这个工作量非常巨大。 必须要中国台湾省 是的。 罗叔来给你看看这个工作多么枯燥: 这里基于阿里DATAV地图数据进一步优化,如下: 尽量找到地图形状可以与实际地图完全匹配

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    【数据库架构】什么是 OLAP?

    OLAP 多维数据集支持四种基本类型多维数据分析: 向下钻下钻操作通过以下两种方法之一将不太详细数据转换为更详细数据——在概念层次结构中向下移动或多维数据集添加新维度。 例如,如果您查看组织日历或财政季度销售数据,您可以向下钻以查看每个月销售额,在“时间”维度概念层次结构中向下移动。 如前所述,SQL 是用于多维查询、报告和分析完美工具。但是所需 SQL 查询很复杂,性能可能会拖累,并且生成数据视图是静态——它不能被旋转以表示不同数据视图。 出于这个原因,HOLAP 最终可能会变得更加昂贵。 OLAP 与 OLTP 在线事务处理(OLTP)是指专注于面向事务数据和应用程序数据处理方法和软件。 云架构中 OLAP 是面向未来构建快速且经济高效解决方案。制作多维数据集后,团队可以使用现有的商业智能工具即时连接 OLAP 模型,并从他们云数据中获取交互式实时洞察。

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    智能分析最佳实践——指标逻辑树

    背景 所有业务都会面对“为什么涨、为什么降、原因是什么?”这种简单粗暴又不易定位业务问题。 为了找出数据发生异动原因,业务人员会通过使用多维查询、dashboard等数据产品锁定问题,再辅助人工分析查找问题原因,这个过程通常需要一天时间。 1 产品架构图 上图可知,指标逻辑树就是我们抽象出来智能异动分析数据产品最佳实践。 结果合并模块需要做两部分工作,一是解析计算公式,二是根据已有的数据,按照计算公式生成新数据。 如图9所示,根据拆分之后下钻维度基础数据,分别计算出各个维度数据,生成符合计算公式下钻维度数据。 ? 8 计算指标数据组装 ?

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    5个适用于Analytics(分析)专业人员功能强大Excel仪表板

    创建强大而有影响力仪表板是分析师角色关键部分,高级管理人员喜欢制作精良仪表板。 ? 许多人都想知道-为什么要使用Excel构建仪表板? 仪表板提供业务高层次概述。它通常包含各种图表,表格和可视化效果,这些效果令人耳目一新,易于理解。仪表板设计和内容是预先确定,单击按钮始终可用,这有助于快速决策。这些仪表板通常便于执行向下钻。 可以销售线索提供有关您产品和服务更多信息,以便它们有可能成为未来客户。 此仪表板可帮助您跟踪基本营销关键绩效指标(KPI)。 Excel仪表板#3:项目管理 项目管理是一项非常复杂工作,包括各个阶段和过程。 一页仪表板提供了公司数据深入信息。它还包括我最喜欢迷你可视化之一。绝对应该在自己Excel仪表板中尝试使用此模板中功能。

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    无一生还外企 PowerBI 面试题考了啥

    因此,如果某人,不能本质而透彻理解在 PowerBI 中几乎最重要概念:筛选;或不能同时非常熟悉 PowerBI 操作,是回答不出来。 有人回答是:3,4,5,6,7,8,... 6.向下钻 从高层级低层级筛选,如下: ? 向下钻后,只会保留父级子级。 7.向下扩展(不带父级) 从高层直接向下展开,如下: ? 不再带有父级。 9.向下钻交互筛选 这是一个默认行为,指的是当发生下钻行为时,其他视觉对象是否会受到影响,默认是会受到影响,如下: ? 可以进一步设置影响范围。 10.跨页钻筛选 通常宏观到微观,会钻取到另一个页面,如下: ? 可以用数据字段或度量值来作为钻取字段。 11.工具提示页筛选 设置了工具提示页后,如下: ? 从更加本质意义上来说:由于人脑在瞬时思考运算空间是有限,必须通过筛选将无限数据缩窄到可以立马处理一个范围,这就是筛选本质意义,在于按照人脑工作能力将数据范围迅速缩小到一个可处理范畴以便立刻在脑中计算

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