今天是Xcelsius系列的第一篇——初识动态仪表盘。 该案例将会讲解一个简单的电信公司月度业务分析数据模型,通过本案例你可以简单的了解水晶易表中的图表部件(柱形图、折线图)、单值部件(量表、仪表盘)
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。
本号已经使用DAX+ SVG在Power BI自定义了几十种实用的图表,但是一直没有涉及折线图。原因有二:
2021年12月更新的Power BI版本新增了迷你图功能,如下图在表格或矩阵中点击下拉箭头或鼠标右键,即可进入设置界面:
折线图(曲线图)是一种常见的数据图表形式,是数字或定量数据的直观表示,它显示了两个变量之间的关系。变量基本上是可以改变的任何东西,例如数量、百分比、时间间隔等。这些变量分别位于图表的 X 轴和 Y 轴上。折线图看起来像在图表上从左到右的一条或多条线上连接的点,每个点代表一个数据值。
春节不同于其他节日,许多零售企业春节的销售高峰不是节日期间,而是春节前的两周。这两周的销售对全年的业绩目标实现都会产生重要的影响。
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。
使用matplotlib可以绘制各种各样的统计图,Pandas对matplotlib中的绘图方法进行了更高层的封装,使用起来更简单方便。
苹果在WWWDC 2022上推出了SwiftUI图表,这使得在SwiftUI视图中创建图表变得异常简单。图表是以丰富的格式呈现可视化数据的一种很好的方式,而且易于理解。本文展示了如何用比以前从头开始创建同样的折线图少得多的代码轻松创建折线图。此外,自定义图表的外观和感觉以及使图表中的信息易于访问也是非常容易的。
苹果在 WWWDC 2022 上推出了 SwiftUI 图表,这使得在 SwiftUI 视图中创建图表变得异常简单。图表是以丰富的格式呈现可视化数据的一种很好的方式,而且易于理解。本文展示了如何用比以前从头开始创建同样的折线图少得多的代码轻松创建折线图。此外,自定义图表的外观和感觉以及使图表中的信息易于访问也是非常容易的。
折线图通常是用来表达某个数值指标的波动特征,表现的是一种时间维度下的变化。那么问题来了,读者在使用Python绘制时间维度的折线图时是否遇到过这样的问题:怎么让时间轴表现的不拥挤,又能够友好地呈现呢?就如下图的方式:
说起折线图,很多人都觉得非常简单,不就是一些点连成的线吗?用 Excel 几秒钟就能画出一张折线图。
ALLSELECTED是为了保证无论如何筛选,都能按照我们设定的条件显示固定的上下阈限;
数据可视化,即通过图表形式展现数据,帮助我们快速、准确理解信息。好的可视化会“讲故事”,能向我们揭示数据背后的规律。
pandas库是Python数据分析最核心的一个工具库:“杀手级特征”,使整个生态系统融合在一起。除了数据读取、转换之外,也可以进行数据可视化。易于使用和富有表现力的pandas绘图API是pandas流行的重要组成部分。
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
有读者说〖PyEcharts〗一贴里的图美如画,但是版本是 pyecharts v0.5,用现在 v1.0 来运行会出错,建议我再写篇 pyecharts v1.0 的。我最不喜欢让读者失望,这不我就来了。
解决思路:首先明白希望结果是以什么样的方式展示,根据本例要求可以用产品名称作列标题,还款期数做行标题,行列交叉的位置就是贷款金额,并对行列进行合计。此时用到数据透视图可以一举解决以上问题。
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。
“堆积折线图和带数据标记的堆积折线图 堆积折线图用于显示每一数值所占大小随时间或有序类别而变化的趋势,可能显示数据点以表示单个数据值,也可能不显示这些数据点。如果有很多类别或者数值是近似的,则应该使用无数据点堆积折线图。 提示 为更好地显示此类型的数据,您可能要考虑改用堆积面积图。
正如在这个图形中,可以清晰的看到,某些观察值随着组别的变化而产生的变化。不过,随着基因组大数据的不断发展和应用,在很多科研绘图场景中,高维数据的处理变得越来越重要。很多时候我们接触到的数据。不仅仅是几个样本和十几个测量值而已,往往是成百上千个基因或者检测结果。如此高维的数据,如果我们想要观察他们的变化趋势,应该使用何种图形呢?
数据可视化是一种将密集复杂数据信息以视觉图形的形式呈现。设计出来的视觉效果简化了数据,让用户分析研究比较数据变得容易以及可以更好地向领导或者团队讲述“故事”——可以帮助用户更好地做出决策。
试想这样一个业务情景:有很多店铺需要展示每月业绩达成状况,又需要同时展示趋势。在Power BI矩阵中子弹图和折线组合是一种实现方式,DAX和SVG结合可以轻松实现。
看到这里,有的小伙伴会问了,那我日期要是不连续的该怎么进行呢?这个过一段时间白茶会继续讲解,咱先来了解基础。
在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗--缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处理,在本节中将分享异常值的判断和处理方法。
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。
go-echarts 是 Go 中将数据绘制成各种图表的开源库,是 Apache Echarts 的 Go 版接口,用来控制生成 Apache Echarts 图表。
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。
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?
Python是一门广泛在各个行业应用的语言,包括计算机,生物学,金融。可以说,python除了不会生孩子,其他啥都行。本文将使用python来玩转股票数据,让你见识Python的强大。
今天给大家分享的标注特定日期的折线图! ▽▼▽ 有时候我们拿到的数据存在特定日气的波动,比如股市、衍生品等指数会存在星期(周末)的波动,如果能够在图表中标注出特定日期,那么读者会对这种突然地波动有一个
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。
在项目实施的过程中,柱形折线图可以说是我们使用频率较高的可视化图形之一,默认的呈现效果如下图:
最近阅读学习了林骥老师的《数据化分析 Python 实战》,书中讲好的技能应该刻意的练习,而不是简单的重复。
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。
上图标记的一些解释: 1、原始数据只能隐藏 2、可删除,标题头可修改 自定义拆分数据如下图:
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
在使用matplotlib库的plt.plot函数进行绘图时,有时会遇到横坐标出现浮点小数的情况,而我们希望的是整数刻度。这可能会导致图表的可读性降低,因此需要解决这个问题。
在数据科学中,有多种工具可以进行可视化。在本文中,我(毛利)展示了使用Python来实现的各种可视化图表。
【背景】:项目中需要使用到图表,于是找了目前非常热门的开源图表,折线图/柱状图/饼图等应有尽有,各种效果实现都很给力,附上github链接,有原DEMO,github是最好的老师,看DEMO例程源码,相比在网上泛泛的查资料要高效的多。https://github.com/PhilJay/MPAndroidChart
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。
如果你想要用Python进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后,我们还需要用到可视化技术,把最终的结果呈现出来。
Highcharts-12-绘制基础折线图 本文中介绍的是如何利用python-highcharts绘制折线图 指定x轴数据标签 显示点值的数据 显示最值和均值的折线图 可缩放的X轴 指定x轴数据标签
在日常工作中,有时候单一的图表类型无法满足多维度的数据展示,这时候就要考虑使用组合图表。
Echarts 折线图是图表中最常用的显示形式之一。使用 Echarts 做出基本的折线图很简单,但要是想把多组数据放在一张图表中,展示的漂亮又直观就不容易了。本文将带领大家从最基本的折线图,一步步完善,最终做出可读性很高的可视化图表。
在普通折线图的基础上,有两种特殊的折线图,分别是阶梯图和点线图,首先来看下阶梯图,下图是一个典型的生存曲线
本来没有打算写这一篇的,因为在一幅图表中使用双坐标轴确实不是一个很好地习惯,无论是信息传递的效率还是数据表达的准确性而言。 但是最近有好几个小伙伴儿跟我咨询关于ggplot2的次坐标轴问题,平时的一些业务分析中,有些场景出于数据呈现的需要,或者阅读习惯等,往往需要在一幅图中呈现两个量级不等的坐标。 所以我觉得这一篇推送很有必要,确实在最新版的ggplot2(ggplot 2.2.0以上版本)中,已经加入了次坐标轴参数,通过这个次坐标轴的转换,我们可以模拟出不同数量级的次坐标轴效果。 因为其中用到了英文月份简
Power BI于2022年12月推出的窗口函数极大简化了使用SVG矢量图自定义图表的过程。OFFSET、INDEX和WINDOW函数对设计连续型图表有重大意义。(不了解窗口函数参考采总此文:Power BI本月正式推出的DAX新函数:OFFSET、INDEX、WINDOW)
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