首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

学会这个,领导要的结果立马就有

(案例数据在文末可以下载) image.png 现在有两个业务需求: (1)汇总销售阶段与赢单率交叉表的金额合计 (2)使用以下数据,制作销售阶段的透视图并制作领域字段的切片器与数据透视图关联。...image.png 为什么拖到“筛选”区域不是像问题1那样直接拖到“列”区域? 因为在此问题中,要的结果并不是要同时呈现各个领域的汇总值,只是希望当选到某个领域,就只看该领域的结果。...标题的修改、添加数据标签、隐藏图表的字段按钮等,小伙伴可自行探索。...image.png (3)以“所属领域”字段制作切片器,并与进行关联。 如上面在制作的时候,当我们想看不同领域的情况,我们就要对筛选框里的所属领域字段进行下拉,然后选择对应的领域。...数据透视表显示的也只是筛选后的结果,但如果想要看到对哪些数据进行了筛选,只能到该字段的下拉列表中查看,非常直观。 image.png 所以,这里就引入了“切片器”的功能。

2.5K00

助力数据可视化的 20 个指导方法

这有助于说明如何随时间变化,并且在很短的时间间隔内工作得很好,但是当数据更新频繁,这可能会导致混淆。 使用折线图表示年收入,如果每月更新,打开图表进行解释。...8.限制图中显示切片数量 是最受欢迎且经常被误用的图表之一。在大多数情况下,条形是更好的选择。...不要在切片贴标签 放在切片之上可能会导致多种问题,从可读性问题到薄片挑战。相反,为每个段添加带有明确链接的黑色标签. 11....不要默认为字母排序。最大放在顶部(对于水平条形)或左侧(对于垂直条形),以确保最重要的占据最突出的空间,减少眼球运动和阅读图表所需的时间。 13....无法阅读薄甜甜圈 通常不是最容易阅读的图表,因为很难比较相似的。当我们去掉中间部分并创建一个圆环,我们可以腾出空间来显示额外的信息,但牺牲了清晰度,如果走极端,它会使图表变得毫无用处。

1.6K30
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Grafana 监控大屏可视化图表

Alert List 告警列表,用来在大屏显示最近的告警 Bar chart 数据分类图表 Stat 可视化显示一个大的统计,带有可选的图形迷你。可以使用阈值控制背景或颜色。...Pie chart 切片的形式显示一个或多个查询中的缩减序列或序列中的,因为它们彼此相关。切片的弧长、面积和中心角都与切片成比例,因为它与所有的总和有关。...当您希望以美观的形式快速比较一小组,最好使用这种类型的图表。 State timeline 状态时间线面板可视化显示随时间的离散状态变化。每个场或系列都被渲染为其唯一的水平带。...Histogram 直方图可视化计算的分布,并将其显示为条形。Y轴和每个条的高度表示落入每个括号中的的计数,X轴表示范围。 Text 文本面板允许您在仪表板中直接包含文本或HTML。...Logs panel 日志面板可视化显示来自支持日志的数据源(Elastic、Influx和Loki)的日志行 Node graph panel 节点可以可视化有向或网络。

4.3K10

PowerBI 2018 6月更新 一点改进 也是进步

此外,我也实在想不到有什么可能会做这样的对比显示。 环形增强 环形可以调整环形的宽度了,一会在案例中详解。 和环形的细节标签 或环形开始支持把标签显示不是外部了。...这种方法来自流行的WEB设计方案,是很好的优化视觉显示的方案。 仔细观察下面的组合,该组合有三个亮点: 每个柱子分三个系列切片,分别用白色显示。...每个柱子有一个总计,其显示方式略有不同,以示差别。 行以及辅助Y坐标轴(右侧)用黄色显示,以示差别。 至此,这样的组合可以显示非常靠谱且有明确却分的信息。...在上面的案例中,组合就是叠的效果,实际情况是: 为了显示总计,我们必须用叠的方式来实现,而为了让视觉最大限度不易察觉,我们的部分做了处理,让有关颜色与背景色完全一致,当背景是白色,这种叠效果就很完美了...掌握了叠的思路,还可以解决很多Power BI默认可视化处理不了的问题。当你遇到难题,不妨从这个角度来试试。

1.1K10

分享一份高质量的数据可视化作品指南

来源:我们的数据世界 应该用于显示整体的部分。它们无法显示随时间变化的变化。 ? 有序和连贯的组织您的可视化成果 在大数据集转变成可视化成果,一致性尤为重要。...甚至显示数据的顺序,使用的颜色(例如最重要的点的颜色更亮,或基线数据显示灰色),以及图表的各种元素的大小(比如扩展的某些切片)图表的常规边框),从而帮助用户更轻松地解释数据。...当用户鼠标悬停在每个国家/地区,则显示相应的标签。(来源:我们的数据世界) 字体选择可以影响文本的易读性,增强或减损预期的含义。...避免使用不能准确表示数据集的可视化表示,3D中的。 ? 像这样的3D使得用户很难搞清楚每个切片实际可视化的比例。...图表的另一个例子是没有Y轴从零开始,显示了结果偏差的方式。 ? 这个条形在规模具有误导性,因为没有Y轴。即使只有小于1%的微小差异,超大的蓝色条也会被放大到不成比例。 ?

1.3K20

传递数据背后的故事——图表设计

2-20 水平柱形 当坐标轴标签过长,垂直柱形无法所有坐标轴标签全部显示,有以下几种解决方案: 可采用水平柱形增加标签的显示空间。 ?...2-21 水平柱形 显示主刻度,其余数据省略,通过交互动作来显示。比如显示2010年/2011年,年里面的具体的月份隐藏,hover出现。如图2-22中的横坐标。 高位数的数值可以转化单位。...2-22 柱形的刻度 B.图内与百分比数值一起显示 信息连贯视觉集中,理论最合适的位置。但受限于本身的形状和大小,文字过多时容易溢出。 ?...2-23 的标签 使用引导线,在周围合适位置显示 引导线可以切片与标签有效的关联,可以显示更多的字符数。引导线较多时,可以进行变形规整。...在数据产品中通常是活动数据,数值大小经常在变化,标签和引导线的位置固定,排版难以掌控。 ? 2-24 使用引导线的 数值和标签分离显示 标签字符数不受局限,但标签与分离,需要对照阅读。

1.2K10

C++ Qt开发:Charts绘制各类图表详解

常见的应用场景包括市场份额分析、调查结果的占比展示、资源分配比例等。然而,有时候,为了更好地表达数据,也会使用改进版的环形(Donut Chart)等。...hovered(QPieSlice *slice, bool state) 鼠标悬停发出的信号,参数为被悬停的块和悬停状态。...hovered(bool state) 鼠标悬停发出的信号,参数为悬停状态。...每个柱状的高度表示该系列在该点的数值,整个柱状的高度表示各个系列在该点的累积总和。堆叠面积(Stacked Area Chart):在同一类别或数值点,将不同系列的面积堆叠在一起。...每个面积的面积表示该系列在该点的数值,整个堆叠面积的高度表示各个系列在该点的累积总和。堆叠的优势在于能够直观地显示各部分在整体中的相对比例,并清晰地展示随时间或其他维度的变化。

72700

快速入门Tableau系列 | Chapter02【数据前处理、折线图、

⑤构建双坐标轴 方法:在上面图中,右击“ 累计票房(万) ”->双轴即可 ? ? 6、与环形 6.1 酒店价格等级 ①把行、列、标签分别拉到相对应的地方 ? ?...导出图像除了查看和颜色图例必须的,其他均可省略。 6.2 酒店价格等级环形 何为环形,环形其实是的一个变种。在制作可以采用智能显示的方式,但是在制作环形推荐此方法。...我们用的是下面的方法来实现的 ①画饼(标记):标记中的自动选为。“价格等级”脱至“颜色”,“总计(记录数)”拖至“角度”。画好添加标签。 ?...5、小饼的颜色等级拖走,中间变灰。再选择颜色为白 ? ? 6、调整小饼的大小,添加数据项 ? ? 那么为什么推荐用自动做呢?我们看下面 ?...鉴于此有些麻烦,所以说推荐使用标记来手动制作推荐采用自动生成图形的方式

2.7K31

C++ Qt开发:Charts绘制各类图表详解

hovered(QPieSlice *slice, bool state) 鼠标悬停发出的信号,参数为被悬停的块和悬停状态。...hovered(bool state) 鼠标悬停发出的信号,参数为悬停状态。 pressed() 鼠标按下发出的信号。 released() 鼠标释放发出的信号。...每个柱状的高度表示该系列在该点的数值,整个柱状的高度表示各个系列在该点的累积总和。 堆叠面积(Stacked Area Chart):在同一类别或数值点,将不同系列的面积堆叠在一起。...每个面积的面积表示该系列在该点的数值,整个堆叠面积的高度表示各个系列在该点的累积总和。 堆叠的优势在于能够直观地显示各部分在整体中的相对比例,并清晰地展示随时间或其他维度的变化。...hovered(QPointF point, bool state) 鼠标悬停在散点发出的信 绘制散点图实现代码如下所示; // 散点图初始化 QChart *chart = new QChart

50910

Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

1 基本用法 指定x和y plt.plot(x,y) 默认参数,x 为 0~N-1 plt.plot(y) 因此,在上面的例子中,我们没有给定 x 的,所以其默认为 [0,1,2,3]。...散点图序列显示为一组点。由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。 根据电影时长和电影评分绘制散点图: ? ? ? 绘制 ?...英文学名为Sector Graph, 有名Pie Graph。常用于统计学模块。2D图为圆形,手画,常用圆规作图。 仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到图中。...显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例,数据点显示为整个的百分比。...它是一种条形。 为了构建直方图,第一步是的范围分段,即将整个的范围分成一系列间隔,然后计算每个间隔中有多少。这些通常被指定为连续的,不重叠的变量间隔。

2.7K21

28个数据可视化图表的总结和介绍

Histogram 方的概念与条形相同。在柱状图中频率显示在分类变量的离散条中,直方图显示连续间隔的频率。它可以用于查找区间内连续变量的频率 。...在展开图中,可以展开的一部分以突出显示元素。 Distribution Plot 分布可以显示连续变量的分布。...虽然它和图表达的意思是一样的,但它也有一些优点:在图中我们经常会混淆每个类别所共享的区域。由于的中心从环形图中移除,所以它可以强调读者要关注的外弧线,同时内圈也可以用来显示额外的信息。...Radar Chart 雷达是一种以二维图表的形式显示多元数据的图形方法,三个或更多变量在从同一点开始的轴上进行表示。来自中心的辐条称为半径,代表变量的数值。半径之间的角度包含任何信息。...Treemap 矩形树用嵌套的矩形形式显示层次数据。 高级数据可视化 这些都比较复杂,一般情况下可能也不太常见,但是在处理特定任务却非常好用。

2.4K40

原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

从技术讲,Pandas 的 plot() 方法通过 kind 关键字参数提供了一组绘图样式,以此来创建美观的绘图。kind 参数的默认是行字符串。...默认情况下显示图例的图例,但是我们可以 legend 参数设置为 false 来隐藏图例。 条形 条形是一种基本的可视化图表,用于比较数据组之间的并用矩形条表示分类数据。...y='AAPL', legend=False, autopct='%.f') Output: 默认情况下,图例显示图上,因此我们 False 分配给 legend 关键字以隐藏图例。...上面代码中的新关键字参数是 autopct,它在切片显示百分比值。...六边形 当数据非常密集,六边形 bin (也称为 hexbin )可以替代散点图。换句话说,当数据点的数量很大,并且每个数据点不能单独绘制,最好使用这种以蜂窝形式表示数据的绘图。

4.5K50

20个小技巧,让数据可视化图表更专业!

在下面的示例中,查看左侧的图表,可以很快得出结论, B 比 D 大 3 倍以上,实际差异要小得多。 从0基线开始可确保用户获得更准确的数据表达。...8、图中显示切片数量不宜过多 是最受欢迎且经常被误用的图表之一。 在大多数情况下,条形是更好的选择。...10、不要直接在切片上面标注 放在切片之上可能会导致多个问题,可读性差,薄切片无法标注等。 更好的做法是,为每个数据标签添加带有清晰指向的黑色标签。...11、切片需要排序 如果切片大小无顺序,则很难理解表达的内容。 所以切片需要以一定规则排序,一般是最大的切片放在12点钟位置,然后按顺时针方向降序放置下一个切片。...13、圆环宽度要适当 当我们去掉图中间部分并创建一个圆环,我们可以腾出空间来显示额外的信息,但如果宽度过窄,它会使图表变得很难阅读。

2.7K20

28个数据可视化图表的总结和介绍

Histogram 方的概念与条形相同。在柱状图中频率显示在分类变量的离散条中,直方图显示连续间隔的频率。它可以用于查找区间内连续变量的频率 。...在展开图中,可以展开的一部分以突出显示元素。 Distribution Plot 分布可以显示连续变量的分布。...Stacked Area Chart 堆叠面积几个区域序列叠加在一起进行绘制。每个序列的高度由每个数据点中的决定。...虽然它和图表达的意思是一样的,但它也有一些优点:在图中我们经常会混淆每个类别所共享的区域。由于的中心从环形图中移除,所以它可以强调读者要关注的外弧线,同时内圈也可以用来显示额外的信息。...Radar Chart 雷达是一种以二维图表的形式显示多元数据的图形方法,三个或更多变量在从同一点开始的轴上进行表示。来自中心的辐条称为半径,代表变量的数值。半径之间的角度包含任何信息。

2K31

Excel图表学习69:条件圆环

圆环必须有8个切片,每个切片的颜色必须与工作表中的对应,如下图1所示。 ? 1 每个切片的颜色显示在图表左侧的工作表单元格区域内。...然后,插入一个圆环,如下图3所示。可以看到,“切片”列和“颜色”列用于类别和标签,“一”列用于圆环切片。图例中显示了类别标签,圆环切片大小相同,均为圆环周长的1/24。 ?...3 双击圆环切片,打开“设置数据系列格式”窗格,“系列选项”中的“圆环图内径大小”由默认的75%修改为50%。单击图表右侧上方的加号,选取“数据标签”复选框。...这意味着,如果自定义了绘制的数据,然后更改数据以便重新格式化元素(图表系列或数据标签)引用不同的单元格区域,那么部分或全部格式恢复为其默认。...单击图表并注意工作表中突出显示的单元格区域。拖动蓝色区域的边缘,使突出显示包括“”列不是“一”列。如下图10所示。 ?

7.8K30

手摸手告诉 UI 妹子数据可视化 20 条优化细则【切仔直接收藏】

正负值的绘图方向 当数据存在正负值,注意要在基线的对应两侧绘制,不是在基线的同一侧绘制正负值; 比如,使用水平柱状,要在基线左侧绘制负值,在右侧绘制正值。 2....它有助于解释随着时间是如何发生变化的,如果时间间隔较短,它的展示更准确,当时间间隔长,数据更新频繁,它可能会造成一些“误会”。...限制切片数量 不要超过 5-7 个切片,尽量让其保持简单; 可以超出的最小段分组到 “其它” 切片中; 9....顺时针从大到小设置 按序设置切片大小位置更利于阅读: 最大的切片放在 12 点钟位置,然后按顺时针方向的降序放置下一个切片; 12....避免柱状随机排列 和同理,同样的建议也适用于许多其他图表~ 不要默认按字母排序,需将最大放在顶部(对于水平柱状)或左侧(对于垂直柱状),以确保最重要的占据最显眼的空间,从而减少眼球运动和阅读图表所需的时间

1.3K20

52个数据可视化图表鉴赏

其上下限范围固定,随股价的滚动变化。...18.南丁格尔玫瑰 Coxcomb,有时被称为极区或玫瑰,是条形的组合。不是根据数据更改角度,而是通过更改半径调整每个线段的面积。...34.帕累托 以Vilfredo Pareto命名的Pareto图表是一种包含条形和折线图的图表类型,其中单个由条形按降序表示,累积总数由线条表示。 35. 使用显示比例。...环根据其与父切片的层次关系进行切片和划分。每个切片的角度要么在其父节点下等分,要么与某个成比例。颜色可用于突出显示层次分组或特定类别。...例如,如果我们要显示一年的数据,我们可以在图表为每个月指定一种颜色。 48.流 这种类型的可视化是堆叠面积的一种变体,它不是针对固定的直轴绘制,而是围绕变化的中心基线移动

5.7K21

24个简单、好看的可视化图表用法介绍!数据分析小白必看

一、对比类 1、普通柱形 简介:普通柱形 使用垂直柱子显示类别之间的数值比较,其中柱状的一个轴显示正在比较的类别,另一个轴代表对应的刻度 特点:不适合对超过 10 个类别的数据进行比较,且分类标签过长建议使用条形...其中图表的一个轴显示正在比较的类别,另一轴代表对应的刻度。 特点:用于展示包含相反含义的数据的对比,若是不是相反含义的建议使用分组柱形。...4、多层 简介:多层 指的是具有多个层级,且层级之间具有包含关系的状图表。多层适合展示具有父子关系的复杂树形结构数据,地理区域数据、公司上下层级、季度月份时间层级等等。...特点:散点图在有比较多数据,才能更好的体现数据分布。 5、瀑布 简介:瀑布 显示加上或减去的累计汇总,通常用于分析一系列正值和负值对初始(例如,净收入)的影响。...五、其他类 1、地图 简介:地图组件即使数据反映在地理位置,其他地图组件, 热力地图 、区域地图、流向地图、点地图等。 特点:非常直观的观察不同区域的数据关系。

3.3K30

一个可视化网站让你瞬间弄懂什么是卷积网络

通过单击神经元或鼠标悬停在卷积弹性解释视图中的内核/偏差,可以在交互式公式视图中查看具体。...在阅读,请通过单击并将鼠标悬停在上面的可视化的各个部分,随意与上面的可视化进行交互。 输入层 Input Layer 输入层(最左边的层)代表 CNN 的输入图像。...关注第一个卷积层最顶层卷积神经元的输出,当我们鼠标悬停在激活图上,我们看到有 3 个独特的内核。...当您将鼠标悬停在第一个卷积层最顶层节点的激活图上,您可以看到应用了 3 个内核来生成此激活。单击此激活后,您可以看到每个独特内核发生的卷积运算。 这些内核的大小是由网络架构设计者指定的超参数。...一旦选择,该操作就会以指定的步幅在输入滑动内核,同时仅从输入中选择每个内核切片的最大以产生输出。这个过程可以通过点击上面网络中的池化神经元来查看。

34010

《数据可视化基础》第九章:比例可视化(一)

此类议会数据通常以的形式可视化。 ? 一个圆圈分成多个切片,以使每个切片的面积与其所占总数的比例成比例。同样的,我们可以在矩形执行相同的步骤,结果是堆积的条形。...我们可以根据矩形是垂直还是水平分为,垂直堆叠的条形或水平堆叠的条形。 ? 进一步的,我们还可以?的条形的每一个小部分并排放置,不是将它们堆叠在一起。...一个并排条形的例子 我们在上面提到过说,对于并排的条形在进行不同比例之间的变化的比较以及时间序列比较是具有优势的。这里我们就用一个例子来说明这样可视化的好处。...这个时候,当我们使用可视化此数据集,很难确切看到发生了什么。 ? 当我们切换到堆积条形,图片会变得清晰一些。现在,可以清楚地看到A公司的市场份额增长和E公司的市场份额萎缩的趋势。...对于此假设数据集,并排条形是最佳选择。该可视化显示出,从2015年到2017年,A公司和B公司都增加了市场份额,D公司和E公司都减少了市场份额。

1.4K31
领券