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李子柒一年能赚多少钱,数据量化给你看

下面一起挖一下,拥有这么多粉丝的李子柒,一年能赚多少钱 油管的广告分成 油管发视频是有广告分成的,一般千次播放量在0.6-1.4美元,直接上Influencer可以看到李子柒的收入预估 ?...其单月收入在38.83万-73.79万人民币之间,我们取个中位数56万,56*12也就是一年672万人民币的收入。 天猫店收入 李子柒有一间天猫店,上面卖的基本都是在她视频里出现过的食物。 ?...如果她的所有产品利润率都是 70% 的话,天猫卖货一年的利润是 4.8亿 * 70% = 3.36亿 。...李子柒原名李佳佳 如果把49%作为李子柒的抽成比例的话,那么她最终一年的收入大概是 (672万+ 3.36亿)* 49%= 1.68亿 ?...注意了,这个是税前收入,扣完税和其他的社保后大概剩下70万一年,而网红的广告报价一般是不含税的,也就是说一个快手giao哥的收入大概顶16个阿里P8的收入,是不是有点讽刺。

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可视化探索与实践

背景科普 随着公司业务扩大,数据日益复杂,当下非常需要一种对用户理解更简便、交互更友好的数据关系的可视化产品,围绕这个场景,本文带你深入浅出前端如何开发可视化(不含树)。...遍历:通过遍历节点和边,可以在图中进行查询、分析和操作。 常用的数据结构 在 antv 的 G6 中,数据结构可以通过 JSON 格式定义。...前端技术探索 市面上常见的可视化框架,在分析场景的丰富性、二开复杂度antv比echarts更理想,因此采用antv体系。...layout: { type: 'random', width: 300, height: 300, }, }); Graphin Graphin 是基于 G6引擎 的可视化工具...内置的可视化布局算法,更符合关系可视分析领域的解决方案。

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GWAS分析中可视化:QQ和曼哈顿

大家好,我是邓飞,对于GWAS分析结果,第一个要看的是曼哈顿,看看有没有显著性的点,没有显著性的点,项目白做了!第二个要看的是QQ,比较翘就非常理想。...下面介绍一下常用的可视化方法,包括:qqman和cmplot两个包。 ---- 相关软件,比如gapit,rMVP,都会自动出,而GEMMA,GCTA则是需要后期自己作图。...无论是软件自动出,还是需要自己作图,学习根据GWAS结果手动作图都是必须的。 我们一般使用qqman作图和cmplot两个包画GWAS的QQ和曼哈顿,后者颜色更漂亮。...这篇博客,介绍一下这两个包如何画GWAS的结果可视化。 第一个是qqman, 因为这个软件函数很方便。...「qq绘制」 CMplot(dat,plot.type = "q",threshold = 0.05) 对比一下cmplot和qqman的QQ:可以看到,cmplot的QQ更好看,而且还有置信区间

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Tableau可视化设计案例-04标靶、甘特图、瀑布

Tableau可视化设计案例 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:...lianjiabin/category_9826951.html 数据下载地址为:https://download.csdn.net/download/m0_38139250/87346415 04标靶、...甘特图、瀑布 1.标靶 在基本条形的情况下添加参考线等,用来表现实际值与标准值的比较 数据:2014年各省市售电量.xlsx 1.1二月份电量销售额完成情况 统计周期拖拽到筛选器,选择二月–当期值拖拽到列...–省市拖拽到行–选择并转换为横条形–右键条形的x轴添加参考线–选择 1.2参考线与参考区间 2.甘特图 数据为:物资采购情况.xlsx 2.1甘特图的概念与用途 甘特图参考 这种进度安排的图表叫做甘特图...–排序–将利润拖拽到标签中,并修改标签的数字显示格式 上面中,每条柱子的高度为自己的利润 修改标记中的自动为甘特条形–创建计算字段 长方形高度,值为 负的利润 把计算字段 长方形的高度

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扑孪生工厂流水线组态可视化

扑软件 HT 可视化技术采用 B/S 架构,通过对传统二维的工厂流水线组态进行重构设计,对接测点数据实现 Web 化跨平台多端访问,无论是 PC、PAD 或是智能手机打开浏览器,即可随时访问监控场景...扑软件 HT 可视化界面中,每台焊接机器人都有其相对应的报警装置,根据报警级别实时汇总其状态并在右侧面板轮播展示。...并且根据焊接机器人携带的传感器传输回的数据信息,将设备效率指标以曲线图的形式进行可视化展示。...所以扑将整个输送直管自动热处理线进行 HT 可视化展示,将采集到的设备效率指标以图表的形式体现。...在全新的 2D 组态界面中,通过扑软件 HT 引擎技术将整个涂装过程进行可视化展示,实现组态图元流畅的动态效果开发。本系统中展示了涂装的产线流程,采用固定面板的方式展示作业设备状态等实时数据。

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实现绘制Sankey桑基(河流、分流)流程数据可视化

现在,本文仅说明如何构建多级。 构造数据 此示例的计划是在六层中的每一层具有四个节点,并且层之间具有流。数据很好地说明了该过程,并且产生的结果与我所追求的最终图一致。我们必须为节点和边创建数据结构。...> pate = paste0 > stes = lapply(y, function(n) { + list + }) > names= ID 构造桑基河流对象 现在我们可以构造河流对象了。...> plot 结论 通过仔细观察,可以得到不少信息,桑基绘制目的就是让各类别间的区别和联系更加直观展现出来。今天的分享到此结束,下次再见!...---- 本文摘选《R语言实现绘制Sankey桑基(河流、分流)流程数据可视化

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Power BI 可视化系列笔记——多行卡片可视化

点击蓝字 关注我们 本文介绍如何通过获取包含较少图表的可视化视觉对象,优化由于具有大量卡片的慢速Power BI报表。...Power BI报表中,每个可视化视觉对象都必须完成许多计算才能呈现结果。...为了提高报告的性能,最好的方式是减少在报告中可视化视觉对象的数量。 那我们如何实现呢?一起来看看下面的例子吧! 当用户位于报告的单个页面上时,Power BI仅计算报表活动页面的可视化视觉对象。...该报告包含22张卡片,每个由不同的DAX计算。 在功能非常强大的Power BI上执行的页面的时间为1.5秒。通过性能分析器窗格,您可以看到计算确切的时间。...例如,通过使用OKVIZ的Cards with States,我们可以创建一张卡片网格,其中对列的每个值重复测量。

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数据可视化之下发实践

作者:个推前端工程师 东风 随着互联网的快速发展,数据维度越来越广,呈现形式也越发丰富,具有多维度数据特点的相关业务实践都能通过可视化图表来展示,比如个推的下发,从时间和区域两个维度,可以即时、直观地展现个推数据下发的过程...个推下发运用了迁徙的原理,再通过自主设计开发出的一套可视化展示图像。这一类型的可视化可以广泛应用于拥有地理位置信息和数据转移特征的数据展示。...二、下发的构成 下发主要由地图、地理位置信息,以及飞线组成。...两款技术栈的具体性能对比如下: [c5bb8be7371282d71c7f808433cafb50.png] 五、总结 随着数据维度的扩展和丰富,数据可视化的形态日渐丰富。...作为地理位置信息和数据转移特征的数据可视化图表,下发可以更直观地展现个推为APP提供推送服务时的下发量、下发区域等数据,对APP的行业分析以及战略调整有着指导性意义。

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R语言之可视化②点

主要内容: 准备数据 基本点 在点图上添加摘要统计信息 添加平均值和中位数 带有盒子和小提琴的点 添加平均值和标准差 按组更改点颜色 更改图例位置 更改图例中项目的顺序 具有多个组的点...定制的点 相关信息 第一步:准备数据,使用的数据包括三列,len长度,supp是分类变量,dose是0.5mg,1mg和2mg三个变量。...0.5 2 11.5 VC 0.5 3 7.3 VC 0.5 4 5.8 VC 0.5 5 6.4 VC 0.5 6 10.0 VC 0.5 第二步:绘制最基础的点,...设置仅显示dose为0.5mg和2mg两个分组的点 p + scale_x_discrete(limits=c("0.5", "2")) ?...第七步:按组更改点颜色,在下面的R代码中,点的填充颜色由剂量水平自动控制: # Use single fill color ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len

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「R」数据可视化3 : 热

在生物信息领域我们常常使用R语言对数据可视化。在对数据可视化的时候,我们需要明确想要展示的信息,从而选择最为合适的突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法,希望能够帮助到各位读者。...什么是热(Heatmap) 热是一个以颜色变化来显示数据的矩阵。Toussaint Loua在1873年就曾使用过热来绘制对巴黎各区的社会学统计。 ?...热还可以用于展示其他物质的丰度比如微生物的相对丰度、代谢组不同物质的含量等等。当然,另一个热的重要用处就是展现不同指标、不同样本等之间的相关性。 ? 此时颜色代表的就是相关系数的大小。...相关性的热: 格子中的数值代表相关性系数 怎么做热Heatmap 1)需要什么格式的数据 有很多的软件都可以做heatmap。我们要介绍的当然是R,R默认中提供了heatmap函数。...dataframe与matrix 2)如何做 本节用一个不是那么生物的数据集来展示一下如何做热。 data("attitude") Ca <- cor(attitude) ?

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