数据可视化原来这么简单 使用tableau绘制条形图、线型图、饼图、条形图、热图、突显图、散点图、气泡图、甘特图、标靶图、盒须图、瀑布图、直方图、帕累托图、气泡图、文字云 📷 文章目录 数据可视化原来这么简单 在这里插入图片描述 推荐阅读 条形图 线型图 饼图 条形图 热图 突显图 散点图 气泡图 甘特图 标靶图 盒须图 瀑布图 直方图 帕累托图 气泡图 文字云 推荐阅读 条形图 使用Tableau对产品销售额与利润额创建条形图进行比较。 📷 线型图 对附件数据1创建各产品类别销售线形图。 📷
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。
实现筛选联动，首先要从数据中摘出我们所需要的图表数据，如何摘出所需要的图表数据，就需要设置条件参数，按条件参数筛选数据，而筛选组件用来控制筛选的切换展现，最终生成所需要的图表。
本文链接：https://blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/112777582
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
注意：后续的数据和操作逻辑和前边的一样，为了快速了解其使用，不再描述详细的数据，仅用示例说明。
大家好，今天给大家介绍Tableau的一些图表以及仪表版的制作，并将这些图表在仪表板上进行联动，从而更直观的定位已有问题。
你问我游戏重要还是女朋友重要？ 你是不是傻？游戏没了可以再下！ 要是女朋友没了……
对于定量数据，要想了解其分布形式是对称的还是非对称的、发现某些特大或特小的可疑值，可做出频率分布表、绘制频率分布直方图、绘制茎叶图进行直观分析；对于定性数据，可用饼图和条形图直观地显示其分布情况。
前言 数据的世界正在发生急剧变化，任何人都应该访问自己需要的数据，并具备获取任何数据的洞察力，而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件，还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性： Data connection：Tableau Desktop可直接连接S
【导语】：今天我们来聊聊小朋友和大朋友们都爱不释手的乐高，Python技术部分请看第四部分。公众号后台，回复关键字“乐高”获取完整数据。
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制饼图
在利用数据简报/大屏进行图表演示时，操作者有可能要与图表进行交互联动。上一期（Banber图表联动交互）我们讲解了，如何设置下图所示，通过单击左边条形图区域，就可以交互联动右侧图表，查看事业部下属的部门具体销售情况。
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。
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。
有一个数据集，包含四张工作簿，每个工作簿是一张表，其中可以销售表可以划分为事实表，产品表，日期表和门店表为维度表。 工作簿名称、字段含义和数据集的对应关系如下图：
本系列是数据可视化基础与应用的第02篇，主要介绍基于powerbi实现一个连锁糕点店数据集的仪表盘制作。
DeeperMan | 作者 InfoQ | 来源 https://xie.infoq.cn/article/7c2951aeebab01a95b03341bf ---- 1 写在前面的话 在当今企业纷纷推动数字化运营的背景下，“No Data, No BB”成了职场人的口头禅。做一份好的数据分析报告，大到成为能否帮助企业做出正确的商业决策，小到成为能否说服老板获取业务资源的关键因素。因此做出一份高质量的数据分析报告是一个职场人必备的利器。 有人说，数据分析报告，不就是一堆的饼图、柱状图、散点图放到PPT上
条形图专用于离散变量和数值变量之间的可视化展现，其通过柱子的高低，直观地比较离散变量各水平之间的差异，它被广泛地应用于工业界和学术界。在R语言的ggplot2包中，读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢？又见过哪些种类的条形图呢？在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。
Power BI中提供了越来越多的可视化效果，您可以从Gallary获得这些可视化效果，其中一些非常复杂（它们可能可以通过“不普通”的方式帮你找到数据的关系）。但对于我们大多数“普通人” （大概是我们中的98％）来说，简单意味着更好，更容易，更清晰。因此，专注于简单性！
由于数据可视化的重要性，在数据科学的生态系统中有许多数据可视化库和框架。其中一个流行的是Seaborn，这是一个用于Python的统计数据可视化库。
在日常业务报表中，我们跟踪销售，我们查看业绩表现，用到最多的图表可能就是条形图和柱形图。
导读：前几篇文章分别对应用Tableau制作折线图、条形图、可视化地图进行了介绍，本文介绍另一大可视化图表利器——饼图。尤其是最后给出了玫瑰图制作方法。
标靶图在通常的情况下是在基本条形图的基础上增加一些参考线，参考区间，可以帮助分析人员更加直观的了解两个度量之间的关系。通常是用来比较计划值和实际值，就是说我的这个东西有没有达标，有没有达到计划的标准。
向上钻取是获取上一层级的数据情况。例如：当前显示的是某品牌在广东省各门店的销售情况，向上钻取就是显示该品牌全国范围内门店的销售情况。 向下钻取就相反啦，即获取下一层级的数据情况。例如：我们知道商品有分类，生活用品，学习用品，烟酒饮料类等等，商品都有自己属于的一个品类，而品类中包含了许多商品，若当前显示的是某超市各个品类的销售额，我们要想知道品类中具体商品的销售额，获取数据的这过程就叫向下钻取。 今天以向下钻取为例——获取 2010年广州门店“杯具”品类具体商品的收入，步骤如下： 1. 登录 1° 一张大家快看吐的登录界面图~
在Excel中，有差不多80种图表类型，到底该使用哪种图表类型呢？本文介绍几个示例。
使用 Power BI 一年后 的小伙伴在思考的是：如何做出一个有业务价值的分析型图表。
在Power BI中有很多报表类型供我们选择，选择图表时一定要符合数据分析之间的关系。常见的数据分析关系有五类：对比分析、趋势分析、占比分析、相关性分析、地理地图分析，可以根据以上这五类数据分析关系来选择可视化的图表。
Power BI表格矩阵有三个可以动态变化的空间，分别是值、总计、条件格式图标。通常情况下，值和总计占据长方形的空间，条件格式图标表现为正方形（参考《Power BI条件格式图标的空间构造》）。
今天，我介绍在Power BI中缩减页数的三种姿势，有利于实现页面精简，提升用户友好度。
原文标题：A Step-by-Step Guide to learn Advanced Tableau – for Data Science and Business Intelligence Professionals 作者：Pavleen Kaur 翻译：李清扬 校对：卢苗苗 本文共4000字，建议阅读8分钟。 本文借助高级图表创建计算深入研究数据以提取对数据的分析，并了解R如何与Tableau相互集成和使用。 简介 “查看数据。 显示图表。 讲故事。 吸引观众。” Tableau是当今数据科学和商业智
通过学习前面的文章，我们现在终于能为更复杂的图表制作动画效果了。接着上一篇文章讲，如果公司的产品销往全国各地，那么我们的图表要展示的内容就需要加上地区。我们可以使用堆叠条形图来试试效果，实际效果如下图所示：
用过 Excel 的数据分析师，对 Excel 的『条件选择』与『格式呈现』功能大都印象深刻。下方动图演示了 Excel『数据选择&底色填充高亮』功能。如果我们需要『选择大于100的所有产品取值并对单元格填充红色』，直接如下图所示，在『条件格式』中选择『突出显示单元格规则』即可进行设置。
作者｜ Timothy Prickett Morgan 译者 ｜ 杨雷 策划 ｜ Tina 自 2023 年起，广义意义上的全球的 IT 支出存在一些不确定性，但长期密切关注着云计算细分市场的 Synergy Research，非常看好各种形式的云计算支出。 事实表明，Synergy Research 认为 IT 支出横跨了整个云服务和基础设施行业，云运营商和硬件、软件及服务供应商（即所谓的公共云生态系统）的总收入在 2022 年增长了 21%，达到 5440 亿美元。并在其预测中进一步表示，整个
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
今天跟大家分享think-cell chart系列的第16篇——树状分布图。 大家不要困惑于该图表的名称——树状分布图，其实它用的技巧非常简单（就是基本图表的组合表达），但是达到的效果却无比惊艳。 初
matplotlib 官方文档 绘图 # 导入 from matplotlib import pyplot as plt # 或者 # import matplotlib.pyplot as plt # 导入 numpy import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 正常显示 中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 正常显示 负号 # 画布 #plt.fi
数据可视化的目标是传达来自数据分析工作流的关键结果。 虽然图表需要美观，但可视化的首要目标不是“高颜值”。
一、数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
Destiny，某物流公司数据产品经理，目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。
这个就和sql中的合并类似了，数据集合合并你可以理解为与数据库合并类似，即内连接，左连接，右连接以及外连接。同样也等同于Pandas中的merge函数
本文将讲解如何从零开始使用PowerBI Desktop制作一份动态销售报告。帮助大家快速入门PowerBI Desktop的操作。我们先来看一下一份动态销售报告的构成。 1、左上角放置了小黎子数据分析的二维码图片，紧接着是切片器，由城市，店长，店铺数据默认情况下是所有的数据，点击下拉框可以进行筛选数据 2、右上角是放置的卡片图，主要用于显示报告分析中重要的指标。 3、中间部分的图表显示的业绩排名，业绩贡献，业绩增长情况 4、左下角的散点图，使用了十字线将所有员工分为四个象限，右上角就是指标最佳的员工，左下角就是指标比较差的人员。圆圈大小代表着业绩金额大小。 5、右下角用表展现店铺的销售数据情况。
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
在上一篇文章中，我们实现了统计每个产品和地区的销售额，如果现在需要统计每个产品和地区所占市场份额的百分比，那么使用堆叠条形图是不合适的，我们可以使用分组条形图，因为它可以同时在两个类别维度上进行定量比较。分组条形图的实际效果如下图所示：
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。
数据可视化就是把枯燥的数据用图形化的方式展示出来，从而能够更好地理解数据背后的含义。数据可视化有广义和狭义两种理解，狭义的理解就是将数据用图表的形式表达出来，广义的理解则涵盖了信息图形化（Infographics）。广义和狭义的定义都是用图形来表达数据背后的逻辑，图形化后的数据所传达的含义更加直观，含义更加丰富。而且数据可视化提高了对数据差异化的敏感度。
在正式开始之前，云朵君为大家准备了一些常见的基础的电商分析基础知识，对于数据分析小白较为友好，电商分析大佬可酌情查看，若有写得不好的地方，还望大佬纠正，共同进步！
折线图用于显示随时间或有序类别而变化的趋势。折线图其实是由多个点连接在一起得到了，当点足够多的时候，折线图就变成了平滑的曲线。
【导语】：今天我们来聊聊粽子，Python分析部分请看第三部分。公众号后台，回复关键字“粽子”获取完整数据。
使用数据集时，务必确保在遵循数据可视化的最佳实践的同时正确有效地向您的受众呈现数据。您可以在可视化中使用许多不同的功能和技巧，以确保它是可理解的，简洁的和信息性的。以下是一些快速格式化选项和附加内容，可以提高图形和图表背后的整体可读性和含义。
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