甘特图是规划师和项目经理最简单、最有效的视觉工具,而Excel是制作甘特图最简洁常用的工具。
R有几种不同的系统用来产生图形,但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法,一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2,我们能够快速学习,多处应用。
在R语言里我们可以利用dotchart(x, labels=, groups=, gcolor=, cex=)函数来绘制点图,参数x是一组数值型向量,labels这个参数则是代表x中每个值的标签,其数据类型也是向量,这两个是基本参数。除此以外,groups参数可以对x进行分组,gcolor指定各个组的颜色,而cex则可以控制标签的尺寸。在这里我们仍将使用R内置的mtcars数据集来演示。
柱形图 简介 英文:histogram或者column diagram 排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱形图中。在柱形图中,通常沿水平轴组织类别,而沿垂直轴组织数值。 柱形图具有下列图表子类型
接上回继续,RPD文件做好上传后,好戏才刚刚开始!今天我们学习如何做一个最基础的数据分析 步骤: 1、如果BIEE安装在本机,直接登录http://localhost:9704/analytics/
条形图以矩形条的形式呈现数据的类别,其宽度和高度与它们表示的值成比例。本文将展示如何创建一个垂直条形图,其中矩形的高度将代表每个类别的值。
水平条形图以矩形条的形式呈现数据类别,其宽度与它们所代表的数值成正比。本文展示了如何在垂直条形图的基础上创建一个水平柱状图。
不同的展示方法,其效果往往差异巨大。这里我将结合近期的一些阅读和实践,试图给出一些方法,希望能帮助到你。
如何来展现的你的数据?是你有时不得不去思考的一个问题。不同的展示方法,其效果往往差异巨大。这里我将结合近期的一些阅读和实践,试图给出一些方法,希望能帮助到你。
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。
接下来示例中,我们绘制一项探索类风湿性关节炎新疗法研究的结果。数据已经包含在随vcd包分发的Arthritis数据框中。(请确保在使用前已经安装vcd包,使用命令install.packages("vcd"))
在前面的文章《Excel图表学习67:4步绘制漏斗图》中,我们讲解了绘制漏斗图的技巧,今天,我们再举一例。这个示例来自于www.sumproduct.com。
我们都知道条形图通过直的或水平的条形开展型量的分布( 数)。函数barplot()的最简单的用法是: barplot(height),其中的height是一个向量或一个
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
安德鲁·阿伯拉(Andrew Abela)制作的《这份指南》(This Guide)是思考图表类型的一个很好的起点,但不要把它用作决策引擎。并不是人人都同意他对图表类型的组织方式,层级结构并且其中并未包含所有有效的图表类型。
今天给大家讲解在图表中长数据标签的特殊处理方法! ▽ 如果你的图表要求必须添加数据标签的话 最大的困惑就是对于哪些特别长的数据标签 加上之后图表是这样的 看起来很别扭是吧 由于横轴数据标签过长 软件
安德鲁·阿伯拉(Andrew Abela)制作的《这份指南》(This Guide)是思考图表类型的一个很好的起点,但不要把它用作决策引擎。并不是人人都同意他对图表类型的组织方式,层级结构也并未包含所有有效的图表类型。
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/
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。
Pandas 是一种非常流行的数据分析工具,同时它还为数据可视化提供了很好的选择。
R 的基础绘图系统由 Ross Ihaka 编写,功能非常强大,主要由 graphics 包和 grDevices 包组成,它们在启动 R 时会自动加载。基础绘图系统中有两类函数,一类是高水平作图函数,另一类是低水平作图函数。
数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容,可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包,简单的图+修饰,例如:plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴)等;还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2.
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。
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。
数据可视化是一种以图形描绘密集和复杂信息的表现形式。数据可视化的视觉效果旨在使数据容易对比,并用它来讲故事,以此来帮助用户做出决策。
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
ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包,是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品。根据其绘图理念,图形由以下几个模块组成:
在可访问性方面,图表是复杂的事物之一。iOS 15 引入了一项名为“音频图表”的新功能。
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。
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
今天为大家分享谷歌的Material Design可视化数据设计规范指南,这个规范指南基本适用所有数据图表设计,很有参考价值,建议收藏。
今天跟大家分享的是另一种升级版的条形蝴蝶图! ▽▼▽ 之前曾出过一期关于蝴蝶图的教程,是一个关于Facebook、Twitter用户年龄分布的图表,今天之所以还要写蝴蝶图(升级版)的教程,是因为之前那
缺失值处理是一个数据分析工作者永远避不开的话题,如何认识与理解缺失值,运用合适的方式处理缺失值,对模型的结果有很大的影响。本期Python数据分析实战学习中,我们将详细讨论数据缺失值分析与处理等相关的一系列问题。
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
Excel提供了相当广泛的功能来创建图形,即Excel所谓的 图表。您可以通过选择插入>图表来访问Excel的图表功能 。我们将在此处描述如何创建条形图和折线图。其他类型的图表以类似的方式创建。创建图表后,可以访问三个新的功能区,分别是 Design, Layout 和 Format。这些用于完善创建的图表。
ggplot2 包提供了一套基于图层语法的绘图系统,它弥补了 R 基础绘图系统里的函数缺乏一致性的缺点,将 R 的绘图功能提升到了一个全新的境界。ggplot2 中各种数据可视化的基本原则完全一致,它将数学空间映射到图形元素空间。想象有一张空白的画布,在画布上我们需要定义可视化的数据(data),以及数据变量到图形属性的映射(mapping)。
就是下面这张图,在途中用条形图展示了不同季节样本浮游动物的组成情况,同时使用带误差棒的折线图来表示浮游动物生物量的变化,相当于在一幅图中同时展示了群落的相对丰度和绝对丰度。
本文作者蒋刘一琦,自嘲是一个有艺术追求的生信狗,毕业于浙江大学生物信息学专业,目前在复旦大学就读研究生,研究方向为宏基因组。
分类数据通常以表格的形式来描述。这一部分就来为大家介绍如何用你的数据创建一个表格及计算相关的频率。
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
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。
工作中,我们常常会遇到各式各样的数据,例如网站性能,销售业绩,客户服务 、营销活动等数据。对于这些数据,有哪些行之有效的方法来形象化数据,挖掘数据关系,提升数据价值呢?
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。
2016年,我国员工离职率达到20.1%,一线城市22.4%,意味着你身边每10个同事中就有2个会离职。科技行业员工离职率最高,达到25.1%,其中主动离职率为21.6%。员工流失率太高显然对企业长期经营发展是不利,那么将大数据运用于员工离职预测,帮助企业制定策略、留住人才,势在必行,必定大有可为。
学完R语言的基本操作后,我们还可以继续学习R的几大著名而且使用强大的包,今天讲其中的一个,就是ggplot2,至于这个包的评价和地位,我就不多说了,感兴趣可以百度,它绝对是数据可视化的利器,好了,我们先来开始简单介绍一下这个包. 先说说我们人手工作图的方式,1,先画一个坐标轴,2,然后根据数据在图上画图形3,在基础的图形上加一些注释,或加一些对比.基本上这就是我们作图的方式,那么ggplot2就跟这差不多了,1.先设定坐标轴和数据2,选择要画图形的类型3,添加一些图形,4,丰富一下图形的信息.ggpl
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