利用固定数据区域创建图表 编辑数据系列 添加数据标签 格式化图表 Excel数据透视表 数据透视表对原始数据的要求 创建数据透视表 数据透视表字段布局 将数据透视图变成普通图表 Python大数据之Excel...然后在分析过程中，可以将分散在数据表不同位置的重点数据再集中进行查看。 此时可以通过单元格底色、文字颜色进行排序。...按字母笔/画排序 数据分析的情况各有各的不同，有时需要排序的对象并不是数据，而是文字或英文字母。可以通过笔画和字母的方式进行排序。 数据筛选 普通筛选 对表格数据进行筛选，需要先进入筛选模式。...•选择要在图表上显示的数据信息，点击编辑对周标签进行编辑 点击确定，生成图表 图表介绍 图表创建完成后。...如果数据是按月份/品类/规格放在不同的工作表，将先将不同工作表合并到同一张表中再建立数据透视表 数据必须是一维表格，不是二维表 数据透视表的原始数据应该是一维表格，即表的第一行是字段名，下面是字段对应的数据
数据格式设置：了解如何设置数据格式，包括数字、货币、日期、百分比等。 条件格式：学习如何使用条件格式来突出显示满足特定条件的单元格。 图表：学习如何根据数据创建图表，如柱状图、折线图、饼图等。...Excel的基础表格操作 在Excel中，对表格数据进行增删改查（即增加、删除、修改、查询）以及排序和筛选等操作是常见的数据处理任务。以下是一些基本的操作方法： 1....以下是一些其他的操作： 数据分析工具 数据透视表：对大量数据进行快速汇总和分析。 数据透视图：将数据透视表的数据以图表形式展示。 条件格式 数据条：根据单元格的值显示条形图。...色阶：根据单元格的值变化显示颜色的深浅。 图标集：在单元格中显示图标，以直观地表示数据的大小。 公式和函数 数组公式：对一系列数据进行复杂的计算。...在Python中，处理表格数据的基础包是Pandas，但它本身已经是一个非常强大的库，提供了许多高级功能。
，你只希望在 tracker 中显示最新添加的产品，而不包括论坛的讨论贴） 你想在区块（block）中显示某个分类下的最新的帖子； 你想为用户现实“未读的论坛帖子”； 你希望有一个类似“按月归档”的区块...再往下，View Type, 提供了五种常用的视图显示方式：全文，摘要，表格显示，列表显示，和显示 RSS。...如果选择提供菜单，但是不作为 Tab，那么这个页面的连接就会在 Drupal 的主菜单系统中显示，也就是在边栏里的导航菜单中显示；如果选择作为Tab，这不在边栏中显示，而在页面的上方作为标签显示。...在 Add Field 菜单中找到 Node：Type 点击添加，Node：Type 就出现在 field 项下了，然后我们要做一些设置，Label 就是这一项在列表中的显示名称，填入“页面类型”（英文版的...另外要注意的是，这里所有的sortable 选项全部都是 No，这点对于网站的优化很重要，如果某个字段允许排序，那么访客在点击它的时候，事实上是对整个网站的内容进行排序，这样不仅慢而且浪费网站资源，但是如果不让字段排序
参考链接： Python | 使用openpyxl模块在Excel工作表中绘制图表 1 本文介绍如果使用python汇总常用的图表，与Excel的点选操作相比，用python绘制图表显得比较比较繁琐，尤其提现在对原始数据的处理上...但两者在绘制图表过程中的思路大致相同，Excel中能完成的工作python大多也能做到。为了更清晰的说明使用python绘制图表的过程，我们在汇总图表的代码中进行注解，说明每一行代码的具体作用。...issue_d为loandata数据表索引字段 loandata = loandata.set_index( 'issue_d' ) #按月对贷款金额... 15 16 17 18 19 20 21 22 #按用户等级grade字段对贷款金额进行求和汇总... plt.title( '不同用户等级的贷款金额分布' ) #添加图例，并设置在图表中的显示位置 plt.legend([
实时交互，重新定义数据分析 没错，OpenAI的ChatGPT现在不仅仅是一个聊天机器人，它还能帮你进行数据分析！你可以直接在ChatGPT中打开数据文件，进行实时分析。...多文件支持，Python代码轻松搞定 无论是单个文件还是多个文件，ChatGPT都能帮你生成Python代码进行分析。从处理大型数据集、创建图表，到总结分析结论，一切都变得轻松自如。...只需选中数据，输入“按月分组”的指令，ChatGPT就会自动完成数据的分组工作： 甚至还可以一键将数据进行四舍五入调整： 此外，ChatGPT还能将分析整理好的数据生成可视化图表： 对于我们这些打工人来说...新功能核心亮点 总结来看，这次新功能的核心有三点： 直接从Google Drive和Microsoft OneDrive上传文件 与表格和图表进行实时交互 自定义和下载图表，以便在演示文稿和文档中使用...比如让它合并某几个月的开销，并总结哪些项目花费最多： 还能按照国家和地区等进行分类： 在进行可视化时，还可以让它在完成图表后附带总体趋势的文字总结，并直接编辑图表的颜色等，使图表更符合你的需求，便于直接下载和使用
这有助于说明数值是如何随时间变化的，在时间间隔较短的情况下效果非常好，但当数据更新不频繁时，可能会引起混淆。...大多数用户不会注意显示比例，他们很可能只是扫一眼图表，然后得出错误的结论。 左图是双轴折线图，右图分为了2个独立的折线图 08....但是，如果你决定使用饼图，这里有一些如何使它正确发挥作用的建议： 显示的区块不要多于5-7个，保持整体视觉简单清晰。...对饼图的区块按大小进行排序以增强可读性 在使用饼图时，有几种常用的方式： 把最大的一个区块放在12点的位置，然后把其余的区块按顺时针方向降序排列。...在下面的例子中，你可以看到 iOS 健康应用程序，它使用了各种数据展示的组合进行很好的展示。
这有助于说明数值是如何随时间变化的，在时间间隔较短的情况下效果非常好，但当数据更新不频繁时，可能会引起混淆。...这种图表不仅难以阅读，而且不能清晰地表示两个数据序列之间的对比。 大多数用户不会注意显示比例，他们很可能只是扫一眼图表，然后得出错误的结论。...但是，如果你决定使用饼图，这里有一些如何使它正确发挥作用的建议： 显示的区块不要多于5-7个，保持整体视觉简单清晰。...由于颜色和背景色对比度低，写在图表内部的标签很难识别 11 对饼图的区块按大小进行排序以增强可读性 在使用饼图时，有几种常用的方式： 把最大的一个区块放在12点的位置，然后把其余的区块按顺时针方向降序排列...在下面的例子中，你可以看到 iOS 健康应用程序，它使用了各种数据展示的组合进行很好的展示。 编译：张茉茉，来源：36Kr.com
这有助于说明数值是如何随时间变化的，在时间间隔较短的情况下效果非常好，但当数据更新不频繁时，可能会引起混淆。...这种图表不仅难以阅读，而且不能清晰地表示两个数据序列之间的对比。 大多数用户不会注意显示比例，他们很可能只是扫一眼图表，然后得出错误的结论。...但是，如果你决定使用饼图，这里有一些如何使它正确发挥作用的建议： 显示的区块不要多于5-7个，保持整体视觉简单清晰。...由于颜色和背景色对比度低，写在图表内部的标签很难识别 11 对饼图的区块按大小进行排序以增强可读性 在使用饼图时，有几种常用的方式： 把最大的一个区块放在12点的位置，然后把其余的区块按顺时针方向降序排列...在下面的例子中，你可以看到 iOS 健康应用程序，它使用了各种数据展示的组合进行很好的展示。
序言 本片主要给大家介绍一下如何利用Python分析数据。 假设你的客户（可能是你的领导，也可能就是你自己），给你发来一份销售数据，他希望你分析分析，看看如何提高销量。...通过观察发现，数据中包含每天的实际销量、目标销量和目标完成率，为了从更加宏观的层面，把握销售的整体情况，我们按月份进行汇总，首先，在表格最前面的位置插入一列：月份。...然后按月份进行汇总求和，重新计算月度汇总的目标完成率，并将汇总结果保存到 Excel 文件中。 4....为了搞清楚这个问题产生的原因，你可以先进行探索性的数据分析。 在 Python 中，有一个很实用的包：pandas-profiling，号称用 1 行代码就能生成数据分析报告。...再次，用 Python 对数据进行汇总处理。 然后，综合运用各种分析思维和分析工具，对数据进行分析推理。 最后，得出主要的分析结论，提出有效的行动建议。
首先我们要看看大盘数据如何，也就是这家超市的总利润、质量、销量： 在左侧维度栏目下，最后一个字段 Measure Names 表示所有度量的集合。...我们可以看到，销量较高的月份分布在：3、9、11、12 月。注意由于没有对年份做筛选，这里的每月统计数据是整合了 2013～2016 四年份的。...现在需要进一步分析明细数据，将不同商品种类按年份细分，看按月的销量，并看看这些月份的利润如何： 此时需要用到高亮表格。...预测 回到按月分布的图表，如果我们想预测未来销量和利润的走势，可以使用预测功能： 切换到 Analytics Tab，并将 Forecast 拖拽到图表中。 可以点击右键配置预测参数。...通过原文对 Tablueau 功能的分析能看到，Tableau 的核心资产是具备交互式分析能力的图表，这些图表通过智能推荐的方式展示出来，可以在不知道如何分析数据时找到一些灵感，真正做到以数据角度思考，
使用 Docker 探索 Superset BI 数据可视化平台二次开发 使用 Apache Superset 探索数据 在本教程中，我们将通过研究一个真实的数据集来介绍 Apache Superset...中的关键概念，该数据集包含一个英国组织的员工在2011年的飞行。...在本教程中，部门已重命名为“橙色”，“黄色”和“紫色”。 机票费用。 旅游舱（经济舱，高级经济舱，商务舱和头等舱）。 票是单程票还是来回票。 旅行日期。 有关始发地和目的地的信息。...Table（表格可视化） 显示航班数量和每个旅行舱位的费用。 创建一个 Chart ? 选择数据源 tutorial_flights ? 选择可视化类型为 Table ?...保存图表 ? Line Chart（折线图） 我们将创建一个折线图，以了解整个数据集上按月计算的机票平均价格。
2、图表层面：使用KPI图表可以更加直观的显示业绩完成状况。通过对同比，环比格式设置可以进行分阶段显示数据。 ? ...在PowerBI中还有一个类似的函数TOTALMTD用来计算月度累计值。 ? 在图表中我们可以看到到2019年，2018年的数据就已经停止累加了。开始累加2019年的数据。...前面我们也提到过按月进行计算同比数据有时候我们需要查看累计同比数据，举个例子：业务部门需要将1-6月半年的数据和去年的1-6月累计数据进行对比分析，这个时候我们只需要将销售相关度量值替换为累计销售额。...2、制作KPI图表业绩完成率 KPI图表可以从应用商店进行下载图表控件 ? 我们要处理的是KPI指标，在搜索框中输入KPI。...设置完成后再根据年月进行排序。 ? 4、制作销售业绩完成率图表 PowerBI对表格的操作非常灵活，这里我们就已同比环比为例，首先拖放相应字段到表格 ? 方法一、按色阶设置同比环比的背景色。
通过观察发现，数据中包含每天的实际销量、目标销量和目标完成率，为了从更加宏观的层面，把握销售的整体情况，我们按月份进行汇总，首先，在表格最前面的位置插入一列：月份。 ?...然后按月份进行汇总求和，重新计算月度汇总的目标完成率，并将汇总结果保存到 Excel 文件中。 ? “ 4....为了搞清楚这个问题产生的原因，你可以先进行探索性的数据分析。 在 Python 中，有一个很实用的包：pandas-profiling，号称用 1 行代码就能生成数据分析报告。...如果你还没有安装的话，推荐你在命令行运行一下：pip install pandas-profiling，然后在 Jupyter Notebook 中运行以下代码： ?...再次，用 Python 对数据进行汇总处理。 然后，综合运用各种分析思维和分析工具，对数据进行分析推理。 最后，得出主要的分析结论，提出有效的行动建议。
（2）将维度“子类别”字段拖曳至“列”功能区中，单击工具栏上的“交换行和列”按钮，并对销售额进行降序排序，就可以看到子类别的销售排序。...（3）你可能会想知道 ：全国各省的家具类商品利润如何？这是你应该关注的重点！只需要进行筛选来查看家具利润即可。...用鼠标右键单击维度“类别”字段，在下拉菜单中选择“显示筛选器”命令，在视图右侧的“类别”筛选器中仅勾选“家具”复选框。可以看到，地图中各省份的颜色发生了些变化。...5 创建交互式仪表板 到目前为止，你对自己的业务已有一定的了解。如果希望通过图表得到更多的数据结论，那你可以尝试创建一个仪表板。...（1）在 Tableau 视图中新建一个仪表板，将其命名为“超市收入分析”，显示标题。 （2）将视图左侧那 3 个刚才创建的工作表拖曳至仪表板。
它可以帮助对数据类型进行必要的更改、创建新特征、对数据进行排序以及从现有特征中创建新特征。...遵循以上相同的思路，Mito是一个Jupyter-Lab扩展和Python库，它使得在支持GUI的电子表格环境中操作数据变得超级容易。...你可以更改现有列的数据类型，按升序或降序对列进行排序，或通过边界条件过滤它们。...通过点击图表按钮 你将看到一个侧边栏菜单，用于选择图形类型和要选择的相应轴。 2. 通过点击列名 当你点击电子表格中的列名称时，可以看见过滤器和排序选项。...用于在 Python 环境中实现类似电子表格的功能，并为所做的每一步生成等效操作的 Python 代码。 项目主页： https://trymito.io/launch
硬币 过滤与分割 选择一个复合滤波器对图像进行 sobel 梯度提取，然后使用上下阈值作为标记，最后在梯度图上进行 watersheds 分割。...表 图表 菜单打开：table -> chart -> hist chart 我们经常需要利用表格数据来绘制一个图表。这里，我们绘制了某个区域和其周边列的直方图。...它显示了 Up And Down Watershed 是如何工作的： 计算梯度； 通过高低阈值标记硬币和背景； 在 dem 图表上模拟上升 water 来形成分割线。...表排序示例 表是如何工作的 与滤波器相同，表中还有标题（title）、注释（note）、参数（para）、视图（view）等参数。当插件运行时，框架将根据和视图生成一个对话框。...用于打开图像、关闭软件等； tool：使用鼠标在图表上进行交互，并在工具栏上显示小图标，如画笔； table：对表进行操作，如统计分析、排序、绘图等； widget：显示在面板中的小部件，如右侧的导航栏
人力资源信息系统，主要是针对人力信息进行有效收集及分析，并且从中找到规律，发现异常，供管理层进行决策，对整个人力资源进行规划。...人力资源管理中也会根据报表使用和更新频率将报表分为人力资源日报表和人力资源月报表。月报表按月更新如公司人员动态，薪资发放，绩效分析等；日报表则是每天更新的事务性报表，如考勤报表等。...日常事务性报表分析 日常事务性报表主要是对于人力资源管理部门而言最为繁杂和更新频率高的报表，对于员工的日常工作数据进行汇总分析，如考勤分析等。日常事务性分析主要以表格类报表居多。...权限控制 在涉及人力资源管理报表中，因为不同的用户对于数据和相关信息的权限不同，所以在设计人力资源管理报表时必须要设置报表的权限控制问题，如指定角色才可访问某些报表或者报表中的部分数据，所以在选择报表设计工具时...同时，ActiveReports 报表控件在运行时还为最终用户提供数据筛选、排序、钻取、表达式跳转等强大的报表交互分析能力，无需修改代码即可满足用户在不同场景下的报表需求，从而提高开发效率，加速项目交付
数据分析的目的： 本篇文章中，假设以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况，通过对朝阳区医院的药品销售数据的分析，了解朝阳医院的患者的月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势...（1）选择子集 在我们获取到的数据中，可能数据量非常庞大，并不是每一列都有价值都需要分析，这时候就需要从整个数据中选取合适的子集进行分析，这样能从数据中获取最大价值。...在本次案例中不需要选取子集，暂时可以忽略这一步。...分析每月的消费金额 接下来，我销售时间先聚合再按月分组进行分析： #将销售时间聚合按月分组 gb = groupDF.groupby(groupDF.index.month) print(gb) monthDF...分析药品销售情况 对“商品名称”和“销售数量”这两列数据进行聚合为Series形式，方便后面统计，并按降序排序： #聚合统计各种药品数量 medicine = groupDF[['商品名称','销售数量
PowerBI 中的表格图表 我们来看看，你是否理解这样的一个表格： 这个表格的不寻常之处在于：似乎存在很多重复，而且列排布的顺序不是很好。但这就是表格。...这里需要注意的是，表格从结构上分为： 表头行 表元素行 总计行 在PowerBI中制作任何图表，几乎都可以考虑该图表的分组汇总表结构。...表格图表的本质 PowerBI中，所有图形类图表，都可以表示为分组汇总表（表格），而分组汇总表的本质等价于一条SQL语句。...但是问题来了，如果显示的全是文本的话，那如何排序，如何为文本设置颜色，文本无法按照数字比较大小啊。...另外，排名的计算可以是组内排名或全局排名： 如果你觉得搞懂 RANKX 了，可以在本案例的业务背景下来试试看如果在某类别下排名或全局排名，也许又帮你提升一次对 RANKX 的理解。
本文收集了 Python 数据分析库 Pandas 及相关工具的日常使用方法，备查，持续更新中。...DataFrame 中的每一列应用函数 np.mean data.apply(np.max,axis=1) # 对 DataFrame 中的每一行应用函数 np.max df.insert(1, 'three...df.groupby(by=df.index.date).agg({'uu':'count'}) # 按周汇总 df.groupby(by=df.index.weekday).uu.count() # 按月进行汇总...df.groupby(['name', pd.Grouper(key='date', freq='M')])['ext price'].sum() # 按月进行汇总 df.groupby(pd.Grouper...Sub-Slide：副页面，通过按上下方向键进行切换。全屏 Fragment：一开始是隐藏的，按空格键或方向键后显示，实现动态效果。在一个页面 Skip：在幻灯片中不显示的单元。
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