ggplot2,并以分面函数facet_geo()的形式呈现。...这个分面函数并无特别指出，如同内置的分面函数（facet_grid、facet_wrap等）用法没有太大差别。...唯一的区别是，在最终的图形版面呈现结果上，允许单个图表分面刻画在对应的地理多边形中心位置。...该包的核心功能可以概括为以下几点： 每一个分面单元格都可以呈现一个维度的数据（而非单个数值）； 每一个分面单元格可以容纳任何一种ggplot2内置图表对象（看清楚了，是任何一种，任何一种，任何一种，就问你这包屌不屌...然后让我们使用geofacet来给每一个州都创造一个柱形图，我仅需使用一个ggplot2内的geom_col()函数即可，至于分面参数，这里我们摒弃使用传统的facet_wrap（）分面函数，而是使用geofacet
但是，原始数据不提供任何有用的结论，也不是您想向利益相关者所展示的内容。让我们继续。 第2步：创建您的第一张图表 让我们开始创建我们的第一张图表，开始利用视觉沟通的力量。...我们的数据仪表板已经可视化目标安装次数，但目标的第二部分尚未包括在内。图表总是在可用的最后一个数据点结束，却不显示剩余时间。因此我们仍然无法回答开始时提出的简单商业问题：我们是否有望实现目标？...图表现在看起来像这样： 这给我们带来了什么：最后，数据仪表板准确地从两个方面记录我们的业务目标 - 它不仅告诉我们离目标有多远，还有多长时间才能达到目标。...请注意，这是一种预测未来趋势的非常原始的方法，不适用于各种数据，但我发现它在诸多情况下都很有用。 我们也可以变得更加复杂并为图表添加“理想的目标路径”。...第6步：使其对电视友好 将团队关键指标放在墙上的效果非常深刻。您的队友不必通过凑集正确的电子表格或电子邮件检查关键绩效指标。
说到图表，想必很多人都被网上酷炫的图表震惊过。比如下面这样的可视化图表，看起来，很高大上有没有。 但是，拆解开来，就是由一个个基础图表演变而来的。所以可不要小瞧了基础图表的制作。...1）插入图表 选择用于创建图表的数据区域，然后单击【插入】选项卡【图表】里面的“柱形图” 插入图表后得到的是原始图表，就好比美女的“素颜”，我们要进一步将其美化。 3.如何美化图表？...1）修改标题 表标题是对图表主要内容的说明，所以要使其表达更加清晰。单击选中图表标题，手动修改就可以。 2）添加数据标签 单击柱状图中的任意一个柱子，就可以选中所有的柱子。...解决办法是，要么拉长图表，使其能横向显示所有文字；要么，更改文字的方向。单击选中横坐标轴，在【设置坐标轴格式】窗口进行设置： 柱体间的间隙太宽，所以，调小一下。...5）排序 为了使图表看起来更直观，先对原始数据进行了降序排列，图表也会跟着自动变更。最终效果如下图所示： 4.如何一键美化图表？
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。...堆砌条形图和分段条形图，当你想比较频数，可以使用堆砌条形图；当你要同时体现频数和百分数时，可以使用分段条形图。...直方图是一种专门用于体现分组数据的图形，它看起来像条形图，但每条长方形的高度是频数密度，而不是频数。频数密度指的是分组数据中频数的密集程度。 累计频数图 累计频数图，表示累计频数的一种图表。...对于各种数据结果，如何进行数据可视化？...一方面取决于我们数据结果的特性，是类别数据结果，还是数值型结果； 另一方面取决于我们希望向用户传达什么信息，记住：向用户最直观地传达最重要和价值的信息。
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。...对于数据，能否选择合适的图表有效展示和传达信息，这需要好好思考。 软件能够将数据转换成图表，至于图表是否正确，需要你来判断和保证。 饼图 饼图是把数据划分为有着明显区别的几个组或者几个类。...堆砌条形图和分段条形图，当你想比较频数，可以使用堆砌条形图；当你要同时体现频数和百分数时，可以使用分段条形图。...直方图是一种专门用于体现分组数据的图形，它看起来像条形图，但每条长方形的高度是频数密度，而不是频数。频数密度指的是分组数据中频数的密集程度。 累计频数图 累计频数图，表示累计频数的一种图表。...对于各种数据结果，如何进行数据可视化？ 一方面取决于我们数据结果的特性，是类别数据结果，还是数值型结果； 另一方面取决于我们希望向用户传达什么信息，记住：向用户最直观地传达最重要和价值的信息。
histogram_quantile(0.9, rate(demo_api_request_duration_seconds_bucket{job="demo"}[5m])) 这样会好得多，看起来像这样...这确保了它仍然可以对桶组进行操作并从中计算分位数。 该图现在看起来像这样： 从直方图计算分位数总是会引入一定量的统计误差。此错误取决于您的铲斗尺寸，观测值的分布以及您要计算的目标分位数。...如果您绘制原始时间戳图，它看起来会像这样： 如您所见，原始时间戳值本身通常不是很有用。相反，您经常想知道时间戳值的年龄。...1.5 * 60 您现在知道如何将原始时间戳指标转换为相对年龄，这对图形和警报都很有帮助。...因此，您的顶部或底部K系列实际上可以在图表的范围内变化，并且您的图表可能总共显示超过K系列。 我们现在学会了如何排序或仅选择K最大或最小的系列。
它们的使用看起来有点像这样： \defineNewPicture{ % Inside this thing you put the construction pair A, B, C, D; %...为了看起来更舒服，虚线的开头和结尾部分都会用完整的破折号表示。...不仅是因为这个工作有趣，还有就是俄语翻译需要将原始首字母的风格调整为西里尔字母，而我却喜欢这样做。...他用了Illustrator绘制图表。 Byrne的书中没有任何三维几何体，只在简介中有平行六面体的图像。...我还不知道如何能否自动化地解决这些问题，但我绝对想试一试，因为手工修复真的很无聊。 ? MetaPost可以在LaTeX中使用，也可以作为独立程序使用。
10/6000分钟的时间。”...这里我们先简单罗列一下实现数据可视化的几个步骤： 明确数据可视化的目标； 整理原始数据信息； 产出需要使用的数据表（维度、事实等）； 选择交互的图表类型； 工具展示最终的效果。 ?...最后，就是选择图表类型，并进行展示啦。 |0x04 如何选择图表类型 图表的类型非常多，刚上手的小伙伴们往往会看晕。 ?...第二类是图表插件，像大名鼎鼎的Echarts，再例如Highcharts、AntV等，主要通过JS来控制插件的展示方式，在前端页面中非常常用。...像下图一样，不论是用线条勾勒出来，还是用色块衬托出来，你都会认为这是一个整体。 ? 同样的，我们将刚才的图稍稍改造一下，加上色块的衬托，内容看起来就更丰富了，并且不会让人产生困惑。 ?
它们的使用看起来有点像这样： \defineNewPicture{ % Inside this thing you put the construction pair A, B, C, D; % MetaPost...为了看起来更舒服，虚线的开头和结尾部分都会用完整的破折号表示。...不仅是因为这个工作有趣，还有就是俄语翻译需要将原始首字母的风格调整为西里尔字母，而我却喜欢这样做。...他用了Illustrator绘制图表。 Byrne的书中没有任何三维几何体，只在简介中有平行六面体的图像。...我还不知道如何能否自动化地解决这些问题，但我绝对想试一试，因为手工修复真的很无聊。 MetaPost可以在LaTeX中使用，也可以作为独立程序使用。
如果你只有一个圆，你可以在中间放一个百分比数字，但是如果部件包含三个圆呢？ 现在，环形图的圆滑边缘可能会让图表看起来很可爱，但最终会扭曲数据。...在嵌套图表中，圆环的末端使比较大小变得困难。 如何避免 考虑使用条形图来精确显示百分比。 若非要使用一个圆形图表，避免嵌套的圆圈和圆滑边缘。 3....此外，这样的图表在紧凑性上存在问题，他们需要额外的空间，才能看起来不凌乱。 如何避免 不要用间距破坏整体数据。通常，不要在各数据部分之间添加间隙，数据总和应等于100％。...当“摩天大楼”突出显示“屋顶”时，它们就更难阅读了，因为顶部的条看起来更高。 如何避免 不要在商业图表上使用3D效果。 确保图表设计支持真实的数据，这些数据通常不像原型图那样完美呈现波浪形。 7....这里不会出现“正确”的示例，因为我们已经详细介绍了如何逐步修复数据可视化。 风险小结 “婴儿立方体”可能旨在使数据在视觉上更有吸引力，但不幸的是，它们也失去了精确性和实用性。
如果你只有一个圆，你可以在中间放一个百分比数字，但是如果部件包含三个圆呢？ ? 现在，环形图的圆滑边缘可能会让图表看起来很可爱，但最终会扭曲数据。...在嵌套图表中，圆环的末端使比较大小变得困难。 如何避免 考虑使用条形图来精确显示百分比。 若非要使用一个圆形图表，避免嵌套的圆圈和圆滑边缘。 3....例如，一个数字越大，使用的柱子就越长；百分比越低，一个面积就越小。但是当我们分析“贝壳”图表时，它们是如何工作的呢？更高的百分比不仅增加了更宽的圆形截面，而且，半径更大！ ?...当“摩天大楼”突出显示“屋顶”时，它们就更难阅读了，因为顶部的条看起来更高。 如何避免 不要在商业图表上使用3D效果。 确保图表设计支持真实的数据，这些数据通常不像原型图那样完美呈现波浪形。 7....这里不会出现“正确”的示例，因为我们已经详细介绍了如何逐步修复数据可视化。 ? 风险小结 “婴儿立方体”可能旨在使数据在视觉上更有吸引力，但不幸的是，它们也失去了精确性和实用性。
也许你不仅仅对 2007年 感兴趣，而且你想看看这张图表是如何随着时间的推移而演变的。...我们可以提供更漂亮的“标签” （labels），可以在整个图表、图例、标题轴和悬停（hovers）中应用。 我们还可以手动设置边界，以便动画在整个过程中看起来更棒： ?...可以查看我们的图库 (ref-3) 来了解每个图表的例子。 ? 可视化分布 数据探索的主要部分是理解数据集中值的分布，以及这些分布如何相互关联。...这种方法的强大之处在于它以相同的方式处理所有可视化变量：您可以将数据框列映射到颜色，然后通过更改参数来改变您的想法并将其映射到大小或进行行分面（facet-row）。...您可以对大多数函数使用 category_orders 参数来告诉 px 您的分类数据“好”、“更好”、“最佳” 等具有重要的非字母顺序，并且它将用于分类轴、分面绘制 和图例的排序。
受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ：只需一次导入，您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图，包括分面绘图（faceting）、地图、动画和趋势线...也许你不仅仅对 2007年 感兴趣，而且你想看看这张图表是如何随着时间的推移而演变的。...我们可以提供更漂亮的“标签” （labels），可以在整个图表、图例、标题轴和悬停（hovers）中应用。 我们还可以手动设置边界，以便动画在整个过程中看起来更棒： ?...这种方法的强大之处在于它以相同的方式处理所有可视化变量：您可以将数据框列映射到颜色，然后通过更改参数来改变您的想法并将其映射到大小或进行行分面（facet-row）。...您可以对大多数函数使用 category_orders 参数来告诉 px 您的分类数据“好”、“更好”、“最佳” 等具有重要的非字母顺序，并且它将用于分类轴、分面绘制 和图例的排序。
受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ：只需一次导入，你就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图，包括分面绘图（faceting）、地图、动画和趋势线...也许你不仅仅对 2007年 感兴趣，而且你想看看这张图表是如何随着时间的推移而演变的。...我们可以提供更漂亮的“标签” （labels），可以在整个图表、图例、标题轴和悬停（hovers）中应用。我们还可以手动设置边界，以便动画在整个过程中看起来更棒： ?...这种方法的强大之处在于它以相同的方式处理所有可视化变量：你可以将数据框列映射到颜色，然后通过更改参数来改变你的想法并将其映射到大小或进行行分面（facet-row）。...你可以对大多数函数使用 category_orders 参数来告诉 px 你的分类数据“好”、“更好”、“最佳” 等具有重要的非字母顺序，并且它将用于分类轴、分面绘制 和图例的排序。
昨天跟大家分享了关于图表嵌套的函数用法，今天跟大家分享在多图情况下如何正确的进行图表的版面布局。...这里要分享的图表版面设计其实就是指，在做了很多图的情况下，如何将诸多图表合理的布局在一张大的版面上，而不是一幅一幅的导出最后在其他软件中手动拼凑。...这个技能在制作多图仪表盘场景下，将会特别有用： 还需要强调下这里所指的一页多图与我们之前介绍过的分面可是大有不同，分面其实是一幅图表中，将分类变量所构成的分类图表分图呈现，但是本质上所有分面内的单个图表共享标题...也就是说分面的图表类型与诸多元素都是一样的，但是分面解决不了不同图表的排版布局问题：比如单独绘制而成的一幅散点图、柱形图和一幅饼图，分面将无能为力。...以上是该方法制作一页多图的全部过程，其实因为里面有自定义函数，看起来稍微有点儿麻烦，不过不影响理解。
受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ：只需一次导入，您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图，包括分面绘图（faceting）、地图、动画和趋势线...如果你想通过大陆区分它们，你可以使用 color 参数为你的点着色，由 px 负责设置默认颜色，设置图例等： ? 这里的每一点都是一个国家，所以也许我们想要按国家人口来衡量这些点.........也许你不仅仅对 2007年 感兴趣，而且你想看看这张图表是如何随着时间的推移而演变的。...在这个最终版本中，让我们在这里调整一些显示，因为像“gdpPercap” 这样的文本有点难看，即使它是我们的数据框列的名称。...我们可以提供更漂亮的“标签” （labels），可以在整个图表、图例、标题轴和悬停（hovers）中应用。 我们还可以手动设置边界，以便动画在整个过程中看起来更棒： ?
一方面是因为数字太抽象，图表更直观，而且图表可以突出数据中的关注点(比如某个月的交易大幅度波动等)； 另一方面，数据面向的受众大都不具备专业的数据知识，可视化的形式有助于降低读懂数据的门槛； 简言之，数据可视化提高了数据沟通的效率...数据可视化的一般步骤(以数据汇报的场景为例)： 准备原始数据，一般是经过统计的数据； 明确展示的对象(给谁看)，不同的汇报对象关注的业务角度和数据颗粒度不一样； 筛选数据中需要突出的点，确认数据背后要表达的主题或者结论...注：来源见图片左下角 关于图表的选择 图表的选择主要基于两方面： 数据的类型和结构，比如数据是数值还是文字，是百分比还是绝对值？...数据的维度如何等； 图表的功能，是要进行对比还是描述时间序列，抑或是说明成分结构等； https://datavizcatalogue.com/ZH/这个网站总结了常见的可视化图表类型，不仅按功能进行了分类...不要在可视化中“耍花招”或者产生其他误导信息，比如调整坐标轴使并不严重的轻微数据波动趋势看起来很严重(最好不要这么干) ?
石川图（又称鱼骨图），一个可以帮助我们研究‘因果’关系的图表，是解决问题的有用工具。因为它提供了问题或现象的原因的图形表示，哪些因素对这些问题/现象有高/低影响，以及如何解决这种情况。...石川画得像鱼骨，有助于人们“看到”特定关系中的因果关系。显然，从问题中划分解决方案并非易事。让我们看看以下两种情况，以了解为什么需要“石川图”来解决问题？图片两个假设示例：通常，策划派对看起来很容易。...它看起来很简单，除非你完全参与到这个过程中，否则你不会意识到细节。如果派对上出了问题，你会一直想知道原因：是食物吗？是场地吗？是因为天气吗？是关于派对游戏的吗？是其他原因吗？...石川图看起来像一根鱼骨，俗称“鱼骨图”。理想情况下，石川图的右侧有一个椭圆形/矩形框。此框标有要研究的问题/效果。有一条水平线（可以视为主干线）和许多“骨骼”（读取原因）。...每一个都有一个标签，这些都在图表的左侧。每个原因可能有几个原因，并用较小的线标记。石川图表的图形化使其在分析日常问题和行业间的重大差异时非常受欢迎。
几年前，交互性图表被视为圣杯 - 但是近来人们似乎已经从“看起来”转向了开始思考它的意义。...另一方面，他指出Lyra（给了我很多启示的工具）是很难使用的。Cairo和我有着不同的背景：他是一位记者兼顾设计师，但是他更倾向于认为自己是一名记者，而我更倾向于认为自己是一名设计师。...他们带着特定的信念设计工具，思考工具当前的用法以及以后应该如何运作。但这些信念不一定与你的信念相符。工具开发者深受现有工具、同行同仁以及用户反馈的影响。...我们欢迎像Plotly，Tableau，Lyra和NodeBox这样通过点击和拖动界面提供高度灵活性的应用程序。我很想看到更多这样的程序。创建与代码一样强大的用户界面“只是”一项设计上的挑战。...我的路径心象图如下图所示： 就个人而言，我认为自己只可以熟练地掌握“简易方便图表”和“分析图表（你应该发表）”的一小部分。通过这个实验，我很明确地想要更深入地了解“图表分析”。
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