简单来说，Excel首行各字段就可以理解成维度，互联网行业的PV、UV、活跃数也能算作维度。图表的绘制依赖多个维度的组合。...联系：数据之间的相关性 分布：指标里的数据主要集中在什么范围、表现出怎样的规律 比较：数据之间存在何种差异、差异主要体现在哪些方面 构成：指标里的数据都由哪几部分组成、每部分占比如何 接下来将依次介绍常用可视化图表类型...分析维度：分布/联系 适用：存在大量数据点，结果更精准，比如回归分析 局限：数据量小的时候会比较混乱 相似图表： 气泡图：显示变量之间相关性的一种图表。与散点图类似。 ?...适合：展示项目进度 局限：只适合展现数据的累计情况，不适用于数据的分布特征等 相似图表： 水球图：展现单个百分比数据的图表类型 ? 百分比圆环图：展现单个百分比数据的图表类型 ?...通常大量数据会集中在地理区域范围小的人口密集区，容易造成用户对数据的误解 了解Banber地图详情，请点击：进阶图表 | 盘点可视化地图实现
banner2.png 根据时间绘制 折线图（Line chart） 这是最基本和最常用的可视化图表之一，它用于展示一个或多个变量随时间的变化。 使用场景：您需要显示变量如何随时间变化。...图形的画法是：按男女人口年龄自然顺序自下而上在纵轴左右画成并列的横条柱，各条柱代表各个年龄组。底端标有按一定计算单位或百分比表示的人口数量。 使用场景：需要展示人口情况、人口结构、人口趋势等。...8.png 矩形树图（Tree map） 矩形树图是一种以嵌套格式显示分层数据的方法。矩形的大小与每个类别占整体的百分比成正比。...使用场景：您希望看到两个变量之间的相关性。 7.png 表示频率分布 直方图（Histogram） 又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。...它是表示资料变化情况的一种主要工具，用直方图可以解析出资料的规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。 使用场景：要查找给定数据集的频率分布。
每个条形的长度与相应类别的频率成正比。 我们使用横条绘制条形图，因为这样更容易标注条形图。 所以Table的方法称为barh。 它有两个参数：第一个是类别的列标签，第二个是频率的列标签。...你可以指定包含类别的列，barh将使用另一列中的值作为频率。...每个条形的高度是桶中的元素的百分比，除以桶的宽度。 译者注：存在很多种直方图，比如频数直方图、频率质量直方图和频率密度直方图。它们的纵轴数值不相同，但是图形形状是一样的。...重叠的图表 在这一章中，我们学习了如何通过绘制图表来显示数据。 这种可视化的常见用法是比较两个数据集。...usa_ca.barh('Ethnicity') 虽然绘制叠加的条形图非常简单，但是我们可以在这个图表上找到太多的信息，以便能够理清种群之间的相似性和差异性。
ECharts图形是基于DOM进行绘制的，所以在绘制图形前要先绘制一个DOM容器div来承载图形。在添加了div容器后，需要设置它的基本属性：宽（weight）与高（height）。...3.1 绘制堆积柱状图 在堆积柱状图中，每一根柱子上的值分别代表不同的数据大小，各个分层的数据总和代表整根柱子的高度。堆积柱状图适合少量类别的对比，并且对比信息特别清晰。...利用2011年与2012年A、B、C、D、E这5个国家的人口数据，以及世界人口数据，绘制标准条形图。...标准折线图是指由x轴与y轴组成区域内的一些点、线，以及这些点、线或坐标轴的文字描述，常用于显示数据随时间或有序类别而变化的趋势，可以很好地表现出数据是递增还是递减、增减的速率、增减的规律（周期性、螺旋性等...某大学有3个学院，各学院的总学生人数如表所示。 利用某大学3个学院的学生总人数的数据绘制嵌套饼图，如图所示。
百分比堆积柱状图。适合展示同类别的每个变量的比例。 02 条形图 ? 类似柱状图，只不过两根轴对调了一下。 适用：类别名称过长，将有大量空白位置标示每个类别的名称。...相似图表： 1. 堆积条形图。比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。 2. 百分比堆积条形图。适合展示同类别的每个变量的比例。 3. 双向柱状图。比较同类别的正反向数值差异。 03 折线图 ?...百分比堆积面积图。比较同类别的各个变量的比例差异。 04 柱线图 ? 结合柱状图和折线图在同一个图表展现数据。 适用：要同时展现两个项目数据的特点。 局限：有柱状图和折线图两者的缺陷。...对比不同类别的数值大小。 3. 旭日图。展示父子层级的不同类别数据的占比。 07 地图 ? 用颜色的深浅来展示区域范围的数值大小。 适合：展现呈面状但属分散分布的数据，比如人口密度等。...局限：数据分布和地理区域大小的不对称。通常大量数据会集中在地理区域范围小的人口密集区，容易造成用户对数据的误解。 相似图表： 1. 气泡地图：用气泡大小展现数据量大小。 2.
导读：随着时代的发展，越来越多的数据量堆积，然而这些密密麻麻的数据的可读性较差并且毫无重点，而数据可视化更加直观有意义，更能帮助数据更易被人们理解和接受。...百分比堆积柱状图。适合展示同类别的每个变量的比例。 2. 条形图 ? ▲条形图 类似柱状图，只不过两根轴对调了一下。 适用：类别名称过长，将有大量空白位置标示每个类别的名称。...相似图表： 堆积条形图。比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积条形图。适合展示同类别的每个变量的比例。 双向柱状图。比较同类别的正反向数值差异。 3. 折线图 ?...百分比堆积面积图。比较同类别的各个变量的比例差异。 4. 柱线图 ? ▲柱线图[1] 结合柱状图和折线图在同一个图表展现数据。 适用：要同时展现两个项目数据的特点。...缺陷：分类过多，则扇形越小，无法展现图表。 相似图表： 环形图。挖空的饼图，中间区域可以展现数据或者文本信息。 玫瑰饼图。对比不同类别的数值大小。 旭日图。展示父子层级的不同类别数据的占比。
图-1 “家庭收入如何影响录取院校分布”——简直就是阶级固化的铁证啊！ 特别是左上角，看见了吗？家庭收入占前1%家庭的孩子，居然占了清华北大名额的30%！ 这怎么可以呢！...我们还需要知道一项数据：每一个收入段被录取的考生人数，占全部被录取考生总数的百分比。 可惜，这一点，现在我们不知道。...现有数据 我们能知道的，仅仅是各个收入段家庭在社会总家庭中所占的比例，如下： E: 所属收入段家庭数在社会总家庭中占比 B E 前1% 0.01 1%-5% 0.04 5%-20% 0.15 20%-50%...因此，也就不可能根据这个图表本身得出一个资源占有比例图。 示意性数据替代 但是，为了说明：如果要看资源占用比例，图表应该是什么样子的。...G= D * F H:考取该类型院校考生在总录取考生中的占比；H = Sum(G by C) I:所属收入段内录取考生对于该类院校资源的占有比例； I = G/H ?
这种图表是直方图的变种，使用平滑曲线来绘制数值水平，从而得出更平滑的分布，并且它们不受所使用分组数量的影响，所以能更好地界定分布形状 。...会显示每组占总体的百分比，并按该组每个数值占整体的百分比来绘制，可用来显示每组中数量之间的相对差异。...18、量化波形图 这种图表是堆叠式面积图的一种变体，但其数值并非沿着固定直线轴来绘制，而是围绕着不断变化的中心基线。...(Archimedean spiral) 画上基于时间的数据。...图表从螺旋形的中心点开始往外发展。螺旋图十分多变，可使用条形、线条或数据点，沿着螺旋路径显示。 螺旋图很适合用来显示大型数据集，通常显示长时间段内的数据趋势，因此能有效显示周期性的模式。
会显示每组占总体的百分比，并按该组每个数值占整体的百分比来绘制，可用来显示每组中数量之间的相对差异。...(Archimedean spiral) 画上基于时间的数据。...此外，较大的地区会比较小区域更加显眼，影响读者对数值的感知。 绘制地区分布图时的常见错误：对原始数据值（例如人口）进行运算，而不是使用归一化值（例：计算每平方公里的人口）。...推荐的制作工具有：Coggle、MindMup 记数符号图表 记数符号图表 (Tally Chart) 既是记录工具，也可通过使用标记数字系统来显示数据分布频率。...如果是按比例绘制的时间线，我们可以通过查看不同事件之间的时间间隔，了解事件发生的时间或即将在何时发生，从中查找时间段内的事件是否遵循任何模式，或者事件在该时间段内如何分布。
会显示每组占总体的百分比，并按该组每个数值占整体的百分比来绘制，可用来显示每组中数量之间的相对差异。...也称为「时间系列螺旋图」，沿阿基米德螺旋线 (Archimedean spiral) 画上基于时间的数据。 图表从螺旋形的中心点开始往外发展。...此外，较大的地区会比较小区域更加显眼，影响读者对数值的感知。 绘制地区分布图时的常见错误：对原始数据值（例如人口）进行运算，而不是使用归一化值（例：计算每平方公里的人口）。...推荐的制作工具有：Coggle、MindMup 记数符号图表 ? 记数符号图表 (Tally Chart) 既是记录工具，也可通过使用标记数字系统来显示数据分布频率。...如果是按比例绘制的时间线，我们可以通过查看不同事件之间的时间间隔，了解事件发生的时间或即将在何时发生，从中查找时间段内的事件是否遵循任何模式，或者事件在该时间段内如何分布。
这是一类特定的颜色，这一类彼此都不相同，但是每一个颜色和其他颜色比起来也不会突出自己的颜色。 ? 例如下面这个例子， 它显示了2000年至2010年美国各州的人口增长百分比。...我按人口增长的顺序排列了州，并按地理区域为州上色。下图使用的这四个颜色，都不一样，但是也不会让人觉得说哪一个颜色会特别的突兀。 ? 2....当我们想显示数据值如何在地理区域内变化时，将数据值表示为颜色特别有用。在这种情况下，我们可以绘制地理区域的地图并通过数据值对其进行着色。这样的地图被称为choropleths。...我们可能希望显示不同颜色的颜色，以便立即知道一个值是正还是负，以及它在任一方向上偏离零的距离。 ? 下图就是使用不同颜色的例子，该图显示了得克萨斯州白人的人口百分比。...它是一类既包含一组柔和的颜色，同时也包含一组更强，更暗和/或更饱和的颜色。 ? 以上上面统计各个州人口的例子，在文字描述当中，如果想要强调说明德克萨斯州和路易斯安那州。就可以这么绘制图形。 ?
- 算法见解如何实现 见解是有一定的模式的（套路） 因而是可以被算法所实现的 Power BI Desktop 为我们展示了2种可被算法实现的见解： 解释图表中的波动 发现分配发生变化的位置 - 解释图表中的波动...图4 百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图显示所选列之前和之后的度量值，并以百分比堆积柱形表示。 这允许对之前和之后的贡献进行并排比较。 工具提示显示所选值的实际贡献。...（这实际上强调了将该列选为关注列的原因） 图7 -发现分配发生变化的位置 在图表中，你通常会看到一个数据点 那如何知道不同类别的分布是否相同呢？ 下图显示了不同国家/地区的总销售额。...- 找出分布的不同之处只需下钻到每个类别，然后对比总的分布，找出不同的类别； - 见解的图表提供多种形式的切换，并提供反馈功能，以收集数据改进自动见解的功能。 - 还可以发现哪些类型的见解？...稳定份额见解适用于包含一个度量值、一个维度和另一个日期/时间维度的上下文。 如果特定维度值（例如，“东北地区”）在相应日期/时间维度内占总销售额的百分比稳定，就会触发此见解。
对于每一种图表，我建议使用一种改进的版本，这种版本需要大小类似的版面占比——在绘制印刷图表时这是一个重要的考虑因素。 （一个简短的声明：大多数“原始”图表是在我们重新设计图表之前发布的。...改进后的图表是根据我们的新规格绘制的。数据是一样的。） 正文部分图表左图为原图，右图为经过优化设计的图表。 误导性图表 让我们从数据可视化中最严重的犯罪开始：以误导性的方式呈现数据。...按百分比计算，左边的比例下降了 14%，而右边的比例下降了 7%。在重新设计的图表中，我保留了双刻度但调整了它们的范围以反映可比的比例变化。 考虑到这张图表的有趣话题，这个错误似乎相对较小。...错误：混淆颜色的使用 这张图表比较了一些国家的政府养老金支出与 65 岁以上人口的比例，尤其是巴西。为了保持图表较小，可视化工具只标记了一些国家，并以铁蓝色突出显示。...在重新设计的图表版本中，我决定只突出这些内容。为了解决只将选择的国家叠加的问题，我添加了另一个类别(“其他”)，包括所有其他欧元区国家。(重新设计的图表中的经常项目总余额低于原来的图表。
范围平均值差异百分比 如下图所示，我们希望将趋势图的每个点，与选定区域（图中两个虚线范围内）的均值做一个差异百分比，并生成一个新的折线图放在上方。 重点是上面折线图 y 轴字段，差异百分比如何表示。...用户登陆频率 如何绘制一个用户每个月登陆频率？ 要计算这个指标，得用用户总活跃时间除以总登陆次数。...比例笔刷 这个是 LOD 最常见的场景，比如求各品类销量占此品类总销量的贡献占比？ sum(sales) / sum({ fixed [category] : sum(sales) }) 即可。...当前详细级别是 category + country，我们固定品类，就可以得到各品类在所有国家的累积销量。 15. 按客户群划分的年度购买频率 如何证明老客户忠诚度更高？...最后，因为实际 Y 轴计算的是占比，所以用刚才计算的至少购买 N 次指标除以各 Cohort 下总购买次数，即 [Running Total] / sum({ fixed [Cohort] : count
这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。 ?...连续变量的直方图（Histogram for Continuous Variable） 直方图显示给定变量的频率分布。下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组，从而更好地了解连续变量和类型变量。 ?...人口金字塔（Population Pyramid） 人口金字塔可用于显示由数量排序的组的分布。或者它也可以用于显示人口的逐级过滤，因为它在下面用于显示有多少人通过营销渠道的每个阶段。 ? 30....每条垂直线（在自相关图上）表示系列与滞后 0 之间的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。 那么如何解读呢?...树状图（Dendrogram） 树形图基于给定的距离度量将相似的点组合在一起，并基于点的相似性将它们组织在树状链接中。 ? 48.
数据集中有成千上百万的书，时间上涵盖了从 16 世纪到 2008 年。可以绘制出单词使用量随时间的变化，比如查询「Python 」在历史中出现的频率。 ? ?...字符串在 python 中的内存开销是很显著的，并且 numpy 只能够处理长度已知而且固定的字符串。基于这种情况，大多数的单词有不同的长度，因此这并不理想。...每年单词总使用量 谷歌展示了每一个单词出现的百分比（某个单词在这一年出现的次数/所有单词在这一年出现的总数），这比仅仅计算原单词更有用。为了计算这个百分比，我们需要知道单词总量的数目是多少。...img Python 在每年占比百分数 获得 python 在每年的占比百分数现在就特别的简单了。...这个数据集在 google page 中解释的并不是很好，并且引起了几个问题： 人们是如何将 Python 当做动词使用的？ 'Python' 的计算总量是否包含 'Python_VERB'？
这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。 例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。...连续变量的直方图（Histogram for Continuous Variable） 直方图显示给定变量的频率分布。下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组，从而更好地了解连续变量和类型变量。...人口金字塔（Population Pyramid） 人口金字塔可用于显示由数量排序的组的分布。或者它也可以用于显示人口的逐级过滤，因为它在下面用于显示有多少人通过营销渠道的每个阶段。 30....每条垂直线（在自相关图上）表示系列与滞后 0 之间的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。 那么如何解读呢?...树状图（Dendrogram） 树形图基于给定的距离度量将相似的点组合在一起，并基于点的相似性将它们组织在树状链接中。 48.
这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。例如，如果要想象两个变量之间的关系，请查看“关联”部分下的图表。或者，如果您想要显示值如何随时间变化，请查看“变化”部分，依此类推。...连续变量的直方图（Histogram for Continuous Variable） 直方图显示给定变量的频率分布。下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组，从而更好地了解连续变量和类型变量。...人口金字塔（Population Pyramid） 人口金字塔可用于显示由数量排序的组的分布。或者它也可以用于显示人口的逐级过滤，因为它在下面用于显示有多少人通过营销渠道的每个阶段。 30....每条垂直线（在自相关图上）表示系列与滞后 0 之间的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。 那么如何解读呢?...树状图（Dendrogram） 树形图基于给定的距离度量将相似的点组合在一起，并基于点的相似性将它们组织在树状链接中。 48.
分布分析对比分析统计分析帕累托分析正态性检验相关性分析 分布分析 分布分析 → 研究数据的分布特征和分布类型，分定量数据、定性数据区分基本统计量 极差 / 频率分布情况 / 分组组距及组数 import...以百分比显示频率 r_zj['累计频率%'] = r_zj['累计频率'].apply(lambda x: "%.2f%%" % (x*)) # 以百分比显示累计频率 r_zj.style.bar(...# 频率分布情况 - 定性字段 # ① 通过计数统计判断不同类别的频率 cx_g = data['朝向'].value_counts(sort=True) print(cx_g) # 统计频率 r_cx...20％的人口与20％的疾病，会消耗80％的医疗资源 一个思路：通过二八原则，去寻找关键的那20%决定性因素！...：%.3f%%' % (p[key]*), color = 'r') # 累计占比超过80%的节点 plt.ylabel('营收_比例') # 绘制营收累计占比曲线 key_product = data.loc
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