马上就要和2020年说拜拜了，年底打工人的拷问又要来了：“你的年终报告写完了吗？”
使用工作表中连续区域的所有数据，只需单击该数据区域的任一单元格，通过插入图表命令插入图表即可
条形图不仅有助于说明一个或多个数据系列中值的大小，而且还可以很好地替代饼图，饼图比较了一组数据中一个系列的比例。
中国有优酷，美国有“油管”（AKA Youtube）。在这个视频已经成为人们日常网络娱乐消遣的时代，大家一定都很关心这些视频网站都暗藏了哪些秘密？本期数据侠Shiyu Li通过数据分析与数据可视化从不同内容的占比、关键词等方面洞察了整个Youtube，快来看看他是怎么做的吧~
7 Kibana可视化和仪表盘 ---- 可视化页面 在Kibana中，所有的可视化组件都是建立在Elasticsearch聚合功能的基础上的。Kibana还支持多级聚合来进行各种有用的数据分析 创建可视化 创建可视化分三步 选择可视化类型 选择数据源（使用新建的搜索或已保存的搜索） 配置编辑页面上的可视化聚合属性（度量和桶） 可视化的类型 区域图 数据图 折线图 Markdown小部件 度量 饼图 切片地图 垂直柱状图 度量和桶聚合 度量和桶的概要来自Elasticsearch的聚合功能，这两个概念在Ki
作为一款专业的统计分析软件，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）在社会科学研究中有着广泛的应用。作为一名研究生，在进行学术研究时，我使用SPSS软件来处理和分析数据。在这个过程中，我有一些心得体会，现在想要和大家分享。
旭日图是饼图的一种扩展，每一层都展示一组分类的比例。sunburstR可绘制交互式旭日图
数据可视化-通过图表形式展现数据，帮助用户快速、准确理解信息。准确、快速是可视化的关键，好的可视化会“讲故事”，能向我们揭示数据背后的规律。对于可视化，有一个常见误区：分析师追求过于复杂的图表，反而使得业务人员难以理解。其实越简单的图表，越容易被理解，而快速易懂地理解数据，正是可视化最重要的目标。
今天跟大家分享的是水晶易表系列6——统计图的钻取功能。 统计图通过启用钻取功能之后，可以通过鼠标单击该图表的单一序列，使图表序列成为动态选择器，鼠标单击之后会将对应序列数据传递到一个定义好的单元格位置，而利用该单元格区域位置数据所创建的图表就可以接收到动态数据源，进而完成动态交互。 这种交互方式在前几篇的案例中均有讲解，第一篇中的标签式菜单通过通过设定数据源以及数据插入位置，某种程度上具有钻取功能（只是标签式菜单本事就是作为选择器，并不展示任何数据信息）。 同样是在案例1中通过设置柱形图/折线图的向下钻取功
本文盘点了12款常用的Python数据可视化库，挑选适合自己业务的那一款吧！Python有很多数据可视化库，这些数据可视化库主要分为交互式可视化库和探索式可视化库。
今天要跟大家分享的专题是水晶易表选择器的高级用法——向下钻取与动态可见性。 本案例紧接系列6——熟练统计图中的钻取功能一篇，不同的是这里通过开启标签菜单的动态可见性控制四个图表的可见性，每个图表又通过
•此时，B2单元格为被引用单元格，E2单元格为引用单元格，被引用单元格修改，引用单元格同样变化。
口罩的整条产业链都变得炙手可热，口罩、口罩机、炒熔喷布、聚丙烯等等相关企业的业务数据往往都是去年的几倍。
本文来自作者在GitChat（ID：GitChat_Club）上的精彩分享，CSDN独家合作发布。 随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，表示所有结构化的信息表现方式，包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式，
华夫饼图（waffle chart）分为块状华夫饼图和点状华夫饼图。华夫饼图是展示总数据的组类别情况的一种有效图表。它是西方的一种 由小方格组成的面包，所以这种图表因此得名为华夫饼图。
摘要： Matplotlib是Python中广泛使用的数据可视化库，它提供了丰富的绘图功能，用于创建各种类型的图表和图形。本文将从入门到精通，详细介绍Matplotlib的使用方法，通过代码示例和中文注释，帮助您掌握如何在不同场景下灵活绘制高质量的图表。
Tableau是当今数据科学和商业智能专业人员使用的最流行的数据可视化工具之一。它使您能够以交互式和多彩的方式创建具有洞察力和影响力的可视化效果。
真依然很拉风，简书《数据可视化》专栏维护者，里面有很多优秀的文章，本文便是其中一篇。
众所周知，大家在很多项目中都会使用到图表，具体表现形式为饼图、折线图、柱状图等，但是网上有很多图表架包都是需要收费的，而Google的AChartEngine是免费的，于是AChartEngine就变成了首选方案，接下来就介绍一下AChartEngine在项目中的具体使用方法。下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧
直播回看地址 https://appqtulvsie4217.pc.xiaoe-tech.com/detail/l_5e5dd4cfd2ef3_4Ramdutd/4?fromH5=true#/ 数据可
去年在生信技能树分享了一些关于Shiny app开发，AWS部署Shiny app，以及绑定域名的经验，详见：Shiny app开发， AWS上部署Shiny app，绑定域名。
这个直方图在左侧有一个可以调整bins个数的滑条，当用户滑动选择bins的数目时，图表也随即产生变化，这样实现了一个交互式的过程。
可视化图表千千万，很多小伙伴在选择过程中就容易犯选择困难症。即使选择了一款图表，后期也可能发现可视化图表既无法准确表达自己的意图，也没能向阅读者传达出应有的信息，可视化图形让人困惑或看不懂。
图表以图的形式来显示数值数据系列，使人更容易理解大量数据以及不同数据系列之间的关系。
新兴的空间转录组（ST）领域的技术发展开辟了一个未经探索的领域，将转录信息置于空间环境中。聚类通常是分析这类数据的核心组成部分。然而，在这些类型的分析中，选择适当的超参数，例如使用正确数量的聚类，是一个挑战。
饼图 (也称为圆形图表)是一种类似于圆饼的图表。. 每个”切片”部分代表一个数据类别，所有切片构成一个整体，合计为100%，”切片”的大小是其在整体中的占比。 使用python可以快速绘制饼图，matplotlib是python里的绘图库，尤其是在数据分析中尤为重用。
数据可视化仪表盘是将数据直观呈现并提供交互性的强大工具。R语言与Shiny框架的结合，使得创建交互式数据可视化仪表盘变得轻松而灵活。在这篇博客中，我们将深入介绍如何使用R和Shiny创建一个简单而实用的数据可视化仪表盘。
数据可视化对于通过将数据转换为视觉效果来揭示数据中隐藏的趋势和模式非常重要。为了可视化任何形式的数据，我们都可能在某个时间点使用过数据透视表和图表，如条形图、直方图、饼图、散点图、折线图、基于地图的图表等。这些很容易理解并帮助我们传达准确的信息。基于详细的数据分析，我们可以决定如何最好地利用手头的数据，帮助我们做出明智的决定。
在上一篇博客中提到了【数据可视化】数据可视化入门前的了解，这次来看看Echarts最常用图表有哪些，和作用是什么?
上篇文章写了如何使用matplotlib绘制一些基本的图表， 这篇写一下如何使用cutecharts来绘制图表以及绘制图表时支持的参数。 cutecharts是一个简单而强大的Python库，它可以轻松创建各种类型的图表，包括折线图、饼图、柱状图、散点图和雷达图。它与matplotlib不同的是， 可以生成手绘样式的图表，可以让你的PPT或分析更生动，看起来不那么干巴。可以直接导出html分享给别人
Dashboards入门前三期可见：R文档沟通｜Dashboards入门（1）；R文档沟通｜Dashboards入门（2）；R文档沟通｜Dashboards入门（3），今天给出该系列最后一期：在Dashboards中添加 Shiny应用。内容比较少，最后给出一些拓展资料供大家参考。
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权 编译|崔浩 校对|高航，姚佳灵 让我们快速浏览一下这张图表： 这张可视化数据图（最初用Tableau软件创建 ）是如何利用数据可视化来帮助决策者的一个很好的例子。想象一下，如果这些信息通过表格来告诉投资者，你认为你会花多长时间来向他解释？ 如今的世界里，随着数据量的不断增长，很难不用可视化的形式来呈现你数据里的全部信息。虽然有专门的工具，如Tableau, QlikView 和 d3.js，但没有任何东西能代替有很好可视化能力
在很多项目中都会有在前端展现数据图表的需求，而在开发过程中，开发者往往会使用一些JavaScript库，从而更有效地达到想要的目标。最近，TechSlide上的一篇文章总结了50种用于展现图表的JavaScript库，并对每种库做了简要的说明。这对于想要选择合适JavaScript库的开发者很有参考意义。
想必很多科研和临床的同道，都会感叹科研的苦和累。既要处理众多的临床病人、收集样本，又要忙实验、分析数据，同时还要紧跟科研前沿文献和撰写文章。涉及到文章的门面，科研绘图，很多伙伴又需要在纷繁的软件大海、眼花缭乱的公司之间进行选择。Hiplot的出现为大家解决了这些问题。
大数据文摘作品 转载具体要求见文末 作者|Jiaxu Luo, Charles Leung, Danli Zeng, Samriddhi Shakya 翻译校对|吴小雯 Francis 姜范波 寒
在可视化的选项里面有很多图表类型可供选择，常用的有折线图、柱形图、折线与柱形组合、气泡图、地图、树状图、瀑布图、饼图、仪表等等，我想在开始学习做图之前提醒读者的是做图的原则Simple is Better。
摘要 本演讲将介绍如何利用CSS对shiny页面进行个性化设计及在网页中嵌入视频；并通过一个详细案例介绍了利用htmlwidgets包开发HTML控件，基于D3.JS库创建简单的交互桑基图，包括控件创
长得像饼图又不是饼图，长得像堆积簇状图又非簇状图，这种有着极坐标的怪异统计图，有着一个美丽的名字—南丁格尔玫瑰图。
在为手头数据无法给出事情真相和发愁吗？作为一名数据工作者，总会有这种问题浮在心头。手头的数据，大部分时候是原始数据集，准确地说，应该是基于目的驱动所采集过来的原始数据集，面对这些原始数据集，如何揭示事情的真相，这就是我们需要思考和行动的事情。 统计能化繁为简，帮助您让一堆堆令人困惑的数据发挥作用。换而言之，掌握统计知识和思维，可以帮助我们理解好数据，从而发觉数据的价值，看到数据所要表现的真相。 当你发现数据的真相之后，接下来就需要借助可视化的方法来表现，使之公之于众。对于数据的真相，如何进行可视化，选择可视
在为手头数据无法给出事情真相和发愁吗？作为一名数据工作者，总会有这种问题浮在心头。手头的数据，大部分时候是原始数据集，准确地说，应该是基于目的驱动所采集过来的原始数据集，面对这些原始数据集，如何揭示事情的真相，这就是我们需要思考和行动的事情。 统计能化繁为简，帮助您让一堆堆令人困惑的数据发挥作用。换而言之，掌握统计知识和思维，可以帮助我们理解好数据，从而发觉数据的价值，看到数据所要表现的真相。 当你发现数据的真相之后，接下来就需要借助可视化的方法来表现，使之公之于众。对于数据的真相，如何进行可视
以前我们看到一个做得很烂的图表，或者穿帮的数据可视化作品时，往往是将它们嘲笑一番也就算了。但有些时候，尤其是刚过去的这一年，我们好像更难分辨一个可视化作品是单纯的糟糕产物，还是出于偏见而刻意制造的虚假
在R for data science这本书中，作者提出数据分析的一个流程，在数据转换、可视化以及建模之后，来到数据分析的新阶段：与别人分享我们的数据。之前我们分享了许多单细胞数据分析的教程cellranger拆库定量、seurat质控分析，monocle轨迹推断，R语言给单细胞数据分析带来更多可能。那么，在数据分析进入下游之后，如何给自己的研究增加更多可交付的内容呢？Shiny会是一个不错的选择。
收集数据后，需要对其进行解释和分析，以深入了解数据所蕴含的深意。而这个含义可以是关于模式、趋势或变量之间的关系。
Rmarkdown扩展了markdown的语法，所以markdown能写的，Rmarkdown能写，后者还提供了一些新的特性，特别是图表，很nice。
R Shiny是一种基于Web的交互式数据可视化工具，能够帮助研究人员和临床医生快速构建交互式应用程序，从而进行数据分析和可视化。
我们今天讨论的问题大概就是如何作出风味不同的饼，比如，“甜甜圈”和“华夫饼”，让吃饼人不要审美疲劳。
尤为重要的是随着单细胞转录组的流行，它附带的大量数据的探索和展示也开始需要独立的网页工具，也就是说一篇单细胞文章就得开发一个网页工具。而网页工具的开发其实是一门比较专业的技术，底层三剑客包括：html, js, css， 超出了咱们生信工程师的技能范畴。但是R语言的shiny框架能让你在起步的时候突破网页工具的开发技术限制，简单的几句R代码，一个活灵活现的网页工具就出现在你眼前。
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