制作该10种折线图所用的数据均来自于以下： 数据源提取： 链接： https://pan.baidu.com/s/1qSV9xnN9JGyoy_SqXvcEEw 提取码： 69mk 10种折线图Tableau工作簿下载地址： https://public.tableau.com/profile/.63722048#!/vizhome/Tableau10_15965373925630/1 第1种折线图 效果展示： 制作要领： 首先将订单日期拉到列，销售额拉到行； 右击订单日期选择离散； 再右击订单日期
有分析意义的数据一般是表结构，即分为行与列，列定义了数据含义，行则构成了数据明细。
根据上面的操作得到了条形图，但是我们需要对比的是酒店价格等级，虽然我们看到上图右上角推荐到就是这种类型，但是很明显饼图更能直观的表达出来我们想要的效果。因此，我们可以上图的右上角的饼图。
导读：Tableau是商业智能软件届的翘楚，对于制作各种可视化分析图表极为便捷。本文主要讲解用tableau制作各种多变折线图，包括凹凸图、弧线图和雷达图等。
本文是Tableau的案例，为B站视频的笔记，B站视频 参考：https://www.bilibili.com/video/BV1E4411B7ef 参考：https://blog.csdn.net/lianjiabin/category_9826951.html 数据下载地址为：https://download.csdn.net/download/m0_38139250/87346415
导读：上篇Tableau可视化之多变折线图一文中，介绍了Tableau折线图的几种花样作图方法，今天本文继续就另一个基本可视化图表——条形图的制图及变形进行介绍。
我们要的不是数据，而是数据告诉我们的事实。大多数人面临这样一个挑战：我们认识到数据可视化的必要性，但缺乏数据可视化方面的专业技能。部分原因可以归结于，数据可视化只是数据分析过程中的一个环节，数据分析师可能将精力花在获取数据、清洗整理数据、分析数据、建立模型，但在最终的展示沟通上力不从心。
分析->取消聚合度量，标记->线，角度—>路径，酒店数量，地区->标签（线末端，取消线尾标签）
在如今的商业环境下，数据分析和可视化是非常重要的一环。不仅可以帮助企业更好地了解自身情况，还能为决策提供有力支持。因此，选择一个好用的商业图表工具对于报表开发人员来说是非常重要的。下面将为大家介绍7款热门商业图表工具，其中第一个是VeryReport商业图表工具。
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于数据分析工具学习和使用，不代表任何公司。文章涉及数据分析工具相关文字、图片等，版权均属数据分析工具所属公司。
大家可以叫我黄同学(博客名:Huang Supreme)，一个应用统计硕士，爱好写一些技术博客，志在用通俗易懂的写作风格，帮助大家学到知识，学好知识!
Abstract Factory（抽象工厂）属于创建型模式，工厂类模式抽象程度从低到高分为：简单工厂模式 -> 工厂模式 -> 抽象工厂模式。
有的图表用来反映当前时间的指标状态，比如本周店铺业绩排名条形图，有的图表用来反映时间趋势，比如业绩每周变化折线图。有没有图表既能反映当前的状态，又能体现趋势？
今天上海市卫健委通报：2022年4月20日0—24时，新增本土新冠肺炎确诊病例2634例和无症状感染者15861例。最近两天的新增数据有所下降，出院人数也开始超过每日新增阳性患者数量。但形势仍然不容乐观，尤其外溢导致区域抗疫变成了全国抗疫。
数据可视化是将信息转换为可视化上下文（例如地图或图形）的实践，以使人脑更容易理解数据并从中获取见解。数据可视化的主要目标是更容易识别大型数据集中的模式、趋势和异常值。该术语通常与其他术语互换使用，包括信息图形、信息可视化和统计图形。
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。
导读：前几篇Tableau文章中，分别介绍了折线图、条形图、地图和饼图的几种用法，今天本文简单介绍其他几种常用的可视化图表类型。
分层结构是一种维度之间自上而下的组织形式，Tableau默认包含对某些字段的分层结构，比如日期、日期与时间、地理角色，以日期为例，日期本来就包括年、月、日的层次结构。
在日常工作中经常会使用Excel，有时需要在excel表格中画曲线图，怎么操作呢？
数据可视化是指利用图形、表格、图表等方式将数据展示出来，使得数据更加清晰、易于理解和分析。图形绘制是数据可视化的基础，通过绘制各种图形呈现数据，可以更加直观地了解数据之间的关系和趋势。
本系列文章主要针对Python语言【pyecharts】库生成折线图功能进行深入探究与二次开发而撰写的，专栏文章的作用是帮助大家在工作中【快速】、【高效】、【美观】、【大气】的展示各种适合【折线图】的数据，且只针对折线图，我相信折线图才是最美的图表，在折线图中你能找到真正的数学之美，当前只针对生成网页类型可以截图使用，也可以通过录制操作过程生成小视频的方式使用，后期我会想办法针对视频自动演示进行研究，可能前几十篇或甚至是上百篇文章都是对折线图的具体探究与深度学习，后面的文章我会写一些功能类的GUI工具，用于生成各类折线图，有望在2024年的年会PPT汇报上给予大家【唯美】的帮助。
人工智能时代，数据和算法以及硬件资源是非常重要的，相关行业的大公司也越来越关注数据中蕴含的价值，数据的收集和应用比以前任何时候都看得更加重要，甚至业务相近的公司不惜打价格战或亏本以获得用户活跃量，这些都看中的是数据中蕴含的价值，需要等待数据科学家去进一步挖掘，拂去表面的迷雾，深度发现隐藏在大数据中所含的商业秘密或科学研究。数据科学家职业也成为热门岗位，很多IT从业人员纷纷转行进入这个新兴领域之中。美中不足之处在于，随着我们不断挖掘数据，进而发现有用信息时，呈现出现的过程和实施结果的难度就越来越大。值得庆幸的是，大量的开源数据可视化工具能够从空间和表格中获取到独特数据，并通过使用高级图形和图表向用户呈现信息。 那么哪些工具值得花时间去探索或采用呢？本文汇集了5个开源数据可视化工具，这些工具采用了说明性方法来处理复杂的数据。
我们在前几篇的文章里介绍了好几款动态的数据图表，我们可以通过图表进行数据的交互，今天我们再来介绍一款 滚动条控件的 折线图，我们先来看做好的图表：
范围-线图将整体数据的部分统计特征（均值、最大值、最小值等）展现在图形中，既可以说明群体特征，还可以展示个体信息，更可以比较个体与整体的相关关系。
数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是：它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合，但是可视化可以展示数据包含的信息。
来源：DeepHub IMBA本文约3800字，建议阅读10+分钟本文是一篇关于数据可视化的完整文章，尤其是展示了地理位置可视化的一些方法。 数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是：它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合，但是可视化可以展示数据包含的信息。 “数据可视化有助于弥合数字和文字之间的差距”——Brie E. Anderson。 有许多无代码/少代码的数据可视化工具，如tableau、Power BI、Microsoft Excel
大数据及移动互联网时代，每一个使用移动终端的人无时无刻不在生产数据，而作为互联网服务提供的产品来说，也在持续不断的积累数据。数据如同人工智能一样，往往能表现出更为客观、理性的一面，数据可以让人更加直观、清晰的认识世界，数据也可以指导人更加理智的做出决策。
在表格中，每一行独立存在，上一行的内容和下一行没有交集，中间有一根看不见的线把每一行隔离开来。
可视化之于数据分析流程中的重要意义不言而喻，它往往是体现数据分析报告的决定性一环，图表做的好、涨薪少不了。本文针对在完成数据分析过程中，介绍个人习惯运用的那些数据可视化工具。
Tableau数据分析-Chapter01条形图、堆积图、直方图 Tableau数据分析-Chapter02数据预处理、折线图、饼图 Tableau数据分析-Chapter03基本表、树状图、气泡图、词云 Tableau数据分析-Chapter04标靶图、甘特图、瀑布图 Tableau数据分析-Chapter05数据集合并、符号地图 Tableau数据分析-Chapter06填充地图、多维地图、混合地图 Tableau数据分析-Chapter07多边形地图和背景地图 Tableau数据分析-Chapter08数据分层、数据分组、数据集 Tableau数据分析-Chapter09粒度、聚合与比率 Tableau数据分析-Chapter10 人口金字塔、漏斗图、箱线图 Tableau中国五城市六年PM2.5数据挖掘
商业智能（Business Intelligence）简称 BI，即通过数据挖掘与分析找到商业洞察，助力商业成功。
PyGWalker可以简化Jupyter笔记本的数据分析和数据可视化工作流程，方法是将panda数据帧转换为Tableau风格的用户界面进行可视化探索。
Excel是我们职场打工人接触最多的办公室软件之一，当中会涉及到很多重复的操作，好在Python为我们提供了很多操作Excel的模块，能够帮助我们极大地提高工作效率，从琐碎的工作时间中抽出身来。
Tableau 让人们看到数据的美，以及无限探索数据真相的可能。简便、快速地创建可视化分析视图，并通过仪表板和数据进行交互，是 Tableau 的拿手好戏。
企业可以使用多种工具来可视化其数据和信息。在这里，我们列出了在大数据专业人士中非常流行的15种最重要的数据可视化工具！
在现代工作环境中，信息的处理和管理是至关重要的。表格是一种常见的数据呈现和整理工具，被广泛应用于各行各业。然而，随着技术的不断发展，市场对表格控件的需求也越来越高。随着工作效率的重要性日益凸显，一款高效的表格控件成为了开发者们的首选，因此本文小编将从葡萄城公司的纯前端表格控件——SpreadJS的视角出发，为大家介绍如何充分利用这一控件来提升开发效率和用户体验。
图表，可以使数据更为鲜活，进而更为直观地表达出信息含义。本文针对近20年的主要城市的GDP，做简单的分析。使用了数据可视化中常见的一种方式-图形堆叠。通过图形叠加，很容易表现出数据元素之间的关系，简洁明了。文中的数据取自国家统计局官方披露数据，可视化展现使用Tableau软件。
在如何将实时数据显示在前端电子表格中（一）一文中，我们讲述了如何通过WebSocket从Finnhub.IO获取实时数据，那么本文重点讲述如何使用基本的 SpreadJS 功能来进行数据展示。
这篇博客将介绍python中可视化比较棒的3D绘图包，pyecharts、matplotlib、openpyxl。基本的条形图、散点图、饼图、地图都有比较成熟的支持。
随着数据分析和可视化工具的广泛应用，Tableau和Power BI已成为行业标准的分析工具，而Python则作为数据科学的主流编程语言，广泛用于数据处理、分析和机器学习。本教程旨在介绍Tableau、Power BI与Python的基本使用方法及其在数据分析中的应用。
大家好，在之前我们讲过如何用Python构建一个带有GUI的爬虫小程序，很多本文将迎合热点，延续上次的NBA爬虫GUI，探讨如何爬取虎扑NBA官网数据。 并且将数据写入Excel中同时自动生成折线图，主要有以下几个步骤
可以看出有能力，能力1，其实在Excel表中是有两个进攻能力的，但是在导入Tableau时，为了区分方便，自动转换成上图所示
最近读了Reid Havens在PowerPivotPro上发表的一篇《产品上线时间后比较表现》的文章，不同产品上线的时间不同，通过自定义时间轴来把所有产品的上线时间调整到同一个起点作比较。
图表设计是数据可视化的一个分支领域，是对数据进行二次加工，用统计图表的方式进行呈现。数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，通常一个具体的数字比一个模糊的说法更加具有可信度和说服力。但单纯的数字本身并不能提供足够的影响力，假设一个淘宝女装卖家3月份的成交金额是50万，这个数据本身并不能说明什么问题，但是当你加上4月份60万，5月份的成交金额70万等多个月的数据，通过折线图的方式呈现，可以判断出成交金额是上升趋势，再结合去年同时段的销售曲线进行对比和其他维度信息的补充（图1-1），可能推断出是因为换季所带来得销量增长，店铺可以考虑加大夏季款的上新。所以我们说图表是解读数字的一种强有力的手段。
数据分析离不开数据可视化，我们最常用的就是pandas，matplotlib，pyecharts当然还有Tableau，看到一篇文章介绍plotly制图后我也跃跃欲试，查看了相关资料开始尝试用它制图。
你想充分了解人类的感知世界吗？你对可视化是如何定义的呢？它是一门科学还是一门语言，那就请跟我们的作者一同走进这个世界，用短短的30分钟，看看39项关于人类感知的研究.
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
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