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。
今天教大家怎么在Excel里制作带负值的双色填充图表 正负值双色填充 ▼ 通常如果数据中带负值 默认的图表输出虽然能够显示负值 但是负值颜色与正值并没有任何区别 视觉效果大打折扣 今天来教大家怎么处理
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据,每种颜色的点表示一个特定类别,并以矩阵形式组合在一起。
数据可视化是数据展示的常见方式,所谓一图抵千言,好的图表能高效传递信息,让观众一目了然,差的图表往往会不知所云。
Severino Ribecca 是一位平面设计师,也是数据可视化的爱好者,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
如今,商业领域的决策越来越重视数据驱动,数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义,发掘数据背后的价值。但是我们发现,实践中很多图表并不容易让人理解,甚至会产生误导。因此本文列出如下20条优化建议,希望能够帮助你实现更好的数据可视化。 01 选择正确的图表类型 如果选择了错误的图表类型,或只是默认使用最常见的图表类型,可能会使用户感到困惑,或对数据的意义产生误解。 一个数据集可以用很多种方式来表述,具体采用哪种方式要取决于用户的需求。 所以一定要从检查数据集和调研用户需求着
如果选择了错误的图表类型,或只是默认使用最常见的图表类型,可能会使用户感到困惑,或对数据的意义产生误解。
如今,商业领域的决策越来越重视数据驱动,数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义,发掘数据背后的价值。但是我们发现,实践中很多图表并不容易让人理解,甚至会产生误导。
今天要跟大家分享的图表是瀑布图! ▽▼▽ 瀑布图图在诸多图表中算是比较复杂的图表,因而在excel2013及以下版本中并没有办法直接制作,不过最近更新的excel2016版中已经内置了瀑布图图表样式。
今天继续跟大家分享sparklines迷你图系列8——Comparision图表类型中的单条形图/柱形图。 这里所指的条形图之所以称为单条形图、柱形图,是因为每一个数据条或者柱子都是单独存放在一个单元
今天跟大家分享带负值的图表标签处理方法! ▽▼▽ 在遇到某些特殊图表时,特别是一个数据系列中既有正值又有负值的情况,数据标签以及纵轴轴标签总是会相互遮挡,做出来的图表信息显得很凌乱,会影响读者的信息理
今天在看资料的时候看到国外的一张关于数据图表关系的汇总图,相对于我们以前讲的数据图表之间的关系,他的分类和描述就更加的细,今天我们和大家来聊一聊这张图,如果你能梳理清楚这些图表的关系,并且能掌握数据图表的制作技能,你也可以成为数据图表专家。我们先来看下面这张图(感谢图表翻译者)
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。
选择错误的图表类型或默认使用最常见的数据可视化类型可能会混淆用户或导致数据误解。相同的数据集可以以多种方式表示,具体取决于用户希望看到的内容。始终从审查您的数据集和用户访谈开始。
R基础教程可先阅读:R语言编程基础第一篇:语法基础 1 barplot()函数绘制 数据: Group Count1 Count2 Control 10 8 Drug1 28 13 Drug2 23 14 Drug3 9 18 Drug4 15 6 #读入数据 data = read.table("barplot.txt",header=T) #绘制条形图,仔细喊下面没一行代码都生成一个图,看他们的差别会知道参数是干嘛的。 barplot(data[,2]) barplot(data[,2],nam
我相信大家已经阅读了不少有关“机器学习”、“数据科学家”、“数据可视化”等话题的文章。有些人将数据科学称为 21 世纪最性感的工作。 Anaconda 的《2020 年数据科学状况报告》指出,21% 的时间用于数据可视化。使用工具或库来帮助我们完成讲故事的流程很重要。
自定义沿坐标轴的刻度值和标签有助于突出显示数据的特定方面。以下示例说明一些常见的自定义,例如修改刻度值的放置位置、更改刻度标签的文本和格式,以及旋转刻度标签。
最近看到很多盆友们用pyecharts、Bokeh和plotly等绘图库制作动态图,还有用pbi制作的,以及网页工具flourish等。其实matplotlib这个经典绘图库也是可以的,这不就来了嘛~
瀑布图是一种二维图表,专门用于了解随着时间或多个步骤或变量的增量正负变化的影响。瀑布图也称为浮砖图、飞砖图。
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。
今天跟大家分享条件格式单元格图表! ▼ 这类图表比较特殊,不是通过excel的内置图标库制作,而是通过excel的条件格式工具制作的存放在单元格中的图表。这种图表可以很好的与单元格的其他数据信息融合在
在BBC数据团队开发了一个R包,以ggplot2内部风格创建可发布出版物的图形,并且使新手更容易到R创建图形。 例如:
Python 的科学栈相当成熟,各种应用场景都有相关的模块,包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环,只不过过去以来,相对于 R 这样的工具,发展还是落后一些。 幸运的是,过去几年出现了很多新的Python数据可视化库,弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库,此外还有很多其他库,例如vispy,bokeh, seaborn, pyga, folium 和 networkx,这些库有些是构建在 matplotlib 之上,还有些有其他一
在这一系列文章中,我通过在每个 Python 绘图库中制作相同的多条形绘图,来研究不同 Python 绘图库的特性。这次我重点介绍的是 Bokeh(读作 “BOE-kay”)。
数据经过NumPy和Pandas的计算,最终得到了我们想要的数据结论,但是这些数据结论并不直观,所以想要把数据分析的结论做到可视化,让任何其他人看起来毫无压力,那么Matplotlib将派上用场。
Power BI2023年6月新推出的卡片图使得自由可视化成为可能。传统模式下,一个卡片图放一个数字,借助新卡片图可以实现总分结构。例如下图卡片除了显示总业绩,右侧条形图分别列示了每家店铺的业绩明细。
这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度,而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔(如果是直方图)。
条形图(bar chart)也称为柱状图,是一种以长方形的长度为变量的统计图表,长方形的长度与它所对应的数值呈一定比例。
地图可视化,在Excel上也是一片广阔天地,在李强老师的手下,有精彩的表现,后期【Excel催化剂】和【Excel知识管理】给大家再作深度优化,做成模板,放到Excel催化剂插件中,一键完成高级地图图表输出,欢迎继续关注。
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?
PPT中的人形图标,虽然画得出来,但给人的感觉,人的个数多少,还是要靠自己复制。能不能用在Excel图表,直接让系统自动分配人形图标的个数,搞得“专业” 一点?
众所周知,Python 的应用是非常广泛的,今天我们就通过 matplotlib 库学习下如何制作精美的子弹图
此 MATLAB 函数 绘制三维条形图,Z 中的每个元素对应一个条形图。如果 Z 是向量,y 轴的刻
本文仅做数据可视化部分的简单介绍,数据采集部分后续我们拿别的网站进行分享主要是关于js反爬,数据处理部分并不难后续我们再单独进行讲解。
我们将用Python制作瀑布图,特别是使用matplotlib库。瀑布图显示了运行总数以及增减,这对于属性分析来说是很好的选择。
制作这样的一个动态图使用到的是Pyecharts中的TimeLine(时间线轮播图),代码实现起来其实稍有难度,但我希望能通过讲解这样一张动态图的制作过程,来让各位读者可以使用Pyecharts将任何一种图动起来,我们开始吧!
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑,仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性,在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”,起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上,并且详细的记录笔记。
由于经常有读者在文章留言中问到“这些好看的数据可视化图片都是用什么做的呀?”之类的问题,今天Alfred就来推荐一些实用的数据可视化工具给大家,这些工具包含:
关于pandas的可视化的用法还有很多,这里不再拓展,但还是建议使用matplotlib,seaborn等库完成绘图。
Power BI在2023年的首更有个重要内容:表格矩阵的图像高度宽度可以分别设置参数(详情:Power BI 重大更新:可视化能力大幅提升!),这使得表格矩阵的可视化能力上了一个大台阶。本公众号之前介绍的很多自定义图表类型现在都可以移植到原生表格中。本文以零售业业绩跟踪为例进行说明。
以下是零售门店的战力示例,台州市幸福路店的销售笔数相对较好,超过了73%的门店;客单价排在末位。具体如何操作呢?
我们是否可以用Excel制作“电池”图表?即:如果数据大于一定量时显示绿色,小于一定数值时显示红色?
自从乔老爷子把苹果公司的每一次发布会都搞成个人秀后,幻灯片这个词就开始变得热门起来。大家发现好的口才搭配上一张好的幻灯片可以极大吸引听众的注意力,最关键的是可以很好的宣传产品,提高企业营收额。
最近在重新整理日报,周报,月报的数据展现形式,越发觉得一份数据如何展现对于我们数据分析师的受众而言是非常重要的,数据是一种艺术,其原因之一在于如何把数字通过我们的处理变成一张漂亮的图形,意义有时候很重要,换句话,这也是体现一个人的态度和实力的渠道。 前段时间看了《Excel图表之道》这本书,收益良多。打开了我的数据展现和分析的思路,一份数据在不同的、合理的图表展示出来,代表和反映了不同的信息。恰好一位网友给我看了一张图,我觉得挺好,有些情况下我们可以这么拿出来秀一下,但更多的是展示信息给我们的受众。展示的图
以下部分是基于《Fundamentals of Data Visualization》学习笔记,要是有兴趣的话,可以直接看原版书籍:https://serialmentor.com/dataviz/
在这篇文章中, 云朵君想介绍一个很酷的python手绘样式可视化包——可爱的图表 cutecharts。Cutecharts 非常适合为图表提供更个性化的触感。
这里将销售部门的业绩分为一卖业绩和复购业绩进行可视化,并且有意思的是使用到了表情符合字体(emojifont拓展包)。整个可视化下面是可视化的效果:
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