我们在上篇讲到了图表设计的四个步骤，今天我们来讲讲如何来设计 一.理解数据 ?...比如你看到的上面这个图，我们在做数据图表之前，我需要理解这个图里的数据的意义，我需要知道什么是离职率，离职率怎么算，和哪些数据字段有关系，这些字段的意义是什么，这些都是我们在做数据图表之前需要理解的。...确定关系 在理解了数据后，我们需要确定数据之间的关系，为后续的数据图表的选择做基础，数据图表之前的关系主要有以下四种 1.频率关系 2.时间关系 3.数量关系 4.成分关系 具体的可以参考下面PPT的讲解...三 ：图表的选择 在确定了数据的关系之后，我们就需要去选择图表，根据数据的关系选择对应的图表，这样我们才可以用图表来进行数据的可视化。...这三步是前期我们进行数据设计的基础在这三部的基础上，我们要进行各种图表的设计和美化。 我们在下一个文章会讲我和来做图表的设计。
，我们要做的是通过图表的形式，把这些数据进行简化，进行视觉化的呈现，今天我们来讲讲如何在EXCEL中进行图表设计和原则。...图表如果去分的话会有两种类型的图表，一种是概念类的，这种图表是通过一些SMART的图，或者一些美化过的经过设计的图，来进行视觉化的数据的展示，这种图相对于职场的数据分析来说，做图比较有难度，因为会涉及到一些专业的设计的软件...另外一种图表是资料图，这种图更多是在EXCEL的基础上，根据数据进行商业图表的设计，比如我们常规使用的 柱状图，折线图，面积图，条形图等，这些图相对来说在设计制作上比较的简单，更多是要求使用者有这种数据分析的思维...---------------------------------------------------------------------------- 原则 1： 简化去干扰 在我们进行数据分析图表设计的时候...原则 2：强调特别的区块 每个图表都有其自己想要表达的主题，我们并不是为了设计图表而去设计图表，所以在每个图表上，我们需要把我们想要强调的主题来进行突出，当然方法很多，不管是变换颜色，字体加粗放大，还是通过图像等
一、图表的目的和价值 图表设计是数据可视化的一个分支领域，是对数据进行二次加工，用统计图表的方式进行呈现。...图1-3 7大洲中最高的山峰 二、数据产品中的图表设计原则和方法 大数据是近些年非常热门的一个词，马云曾说过阿里巴巴未来十年的战略目标是建立DT数据时代中国商业发展的基础设施。...数据产品最离不开的其实就是图表设计，既要保证图表本身数据清晰准确、直观易懂，又要在找准用户关注的核心内容进行适当的突显，帮助用户通过数据进行决策。...生意参谋这种数据产品就是将数据化运营的思路融入设计中，引导用户通过数据得出有效的结论，辅助店铺经营。除此以外，具有一定设计感的、打动人心的图表设计也可以创造更多的商业传播价值，提升品牌形象。...如何提升图表的易读性 数据产品中往往充满了大量的数字和图表，用户容易淹没在数据的海洋中，除了精准表达这些数据以外，提升图表的易读性也是数据产品中图表设计的一个显著特点。
今天分享一篇关于数据可视化设计的好文。...可视化发展简史 关于可视化的发展史上可追溯至 1950 年，当时人们利用计算机创建出了首批图形图表，可以说是数据可视化图表最为早期的雏形，而在 50-60 年代的可视化中又以查尔斯·约瑟夫·米纳德的《1812...明确图表选择 想准确的将图表与所要表现的数据进行对应，需要了解图表本身所包含的基本元素。...比较类图表 比较类图表应该是大家最为熟悉的范畴，第一时间能够想到的就是柱状图，这也是运用最为广泛的图表之一，经常出现在 PC 端之中，用于描述分类数据之间的对比，描述的数据可以是地区、品类甚至一个时间周期...模块拆解 完成了大规划之后，下面我们开始对一个一个的模块进行拆解，同样的以目标指导设计，边设计边验证 层级明确 突出重点 和大规划一样，单独到每一个图表同样要时刻注意层级的梳理，销售渠道部分很明确应该是运用一个折线图的形式
数据用来量化信息，而图表就是用来可视化数据，让繁杂的数字变得更加直观可见，12个案例教你在App中正确使用图表！ ? SpiderAf Dashboard Mobile by Art Lemon ?
今天小试了一下Inforgraphic Designer信息图表设计这个自定义视觉对象（当然，准备工作是在官网上下载再导入PBI文件中，没有用过的同学请看一下之前的可视化概述章节） ?...我利用咖啡案例数据简单地完成了两张图，上手体验不难，主要有两点使用心得想分享给大家。第一，这个图最大的特点就是可以把数据替换成自己想要的图形。...也就是说你可以按照不同的类别把图表分开（下图是按照年份季度来划分的）。为什么赞这个功能呢？...在实际工作中比如你的数据有二十个城市，你想要为每个城市制作一张销售数据表，比较笨的方法是你用复制粘贴出来二十张表，再修改城市。...关于该图表的具体操作方法，因为官网上有视频和数据提供，我就不重复说明了。我把视频放在了下面，你可以按照里面演示的步骤一起操作。 ?
en.wikipedia.org/wiki/HowardG.Funkhouser#/media/File:Oresmesdiagrams.gif 威廉·普莱菲尔（William Playfair）被称为图表设计之父...更多数据可视化发展史：http://www.datavis.ca/milestones/ 图表设计过程 图表设计的目的是通过图表的视觉表现形式，直观、清晰、准确的展示已知多数据或单数据的联系。...[1499334383742_6139_1499334384258.png] 可以看到图表设计过程可分为数据处理层面和视觉展示层面。数据处理：获取数据、整理数据、清洗分析数据。...[1499334613826_6246_1499334614275.png] 小结 本文主要对数据可视化的基本元素图表进行了基础研究，主要阐述了图表基础介绍、图表发展史、图表设计过程、图表的分类、图表选择方法以及图表的视觉元素和层次...那怎样的视觉元素结合能产出好的图表？好的图表应该具备哪些条件？图表的设计原则、设计误区又是什么？图表设计（二）将进行详细阐述。
[图片] 作者：nancygong 遇见大数据可视化之图表设计系列文章主要对数据可视化的基本元素——图表进行基础研究，之前在 图表设计（一）里主要阐述了图表基础介绍、图表发展史、图表设计过程、图表的分类...那怎样的视觉元素结合能产出好的图表？好的图表应该具备哪些条件？图表的设计方法、设计原则又是什么？本文将逐一详细阐述。 好的图表设计 什么样的图表设计才是好的、合理的？图表是对数据的可视化呈现。...图表能对枯燥、复杂的数据，根据传达目的，提炼成更简洁、直观的视觉信息。所以图表设计首先要以传达内容为主，为数据而设计。...同理在图表设计中首先要理解数据和分析用户，根据分析结果明确数据目标，从而推导出设计原则最终制定设计方案，这样的方法过程更能做到有理有据，方便反复验证避免出错，到达最有价值的效果。...[图片] 图表设计原则 理解数据分析用户明确数据目标之后，就有了一个图表设计的内容目标，根据这个具体的目标来推导图表的设计原则，且通过前面好的图表设计分析可知道，虽然内容目标会有不同但是在设计上都需要做到内容表达清晰
Bootstrap响应式图表设计 在Bootstrap框架中并没有提供完整的响应式图表功能，不过可以引入强大的、基于JavaScript的、完全开源的第三方图表插件，并基于Bootstrap框架良好的兼容性来整合这些第三方插件...，最终设计出性能优越的响应式图表 为了实现基于Bootstrap框架的响应式图表的设计，引用了Bootstrap框架、jQuery框架和ECharts插件所需要的脚本文件、样式文件和资源文件，并自定义了相关样式文件和资源文件...是否显示拖拽用的手柄（手柄能拖拽调整选中范围） xAxis: [{ type: 'category', //类目轴，适用于离散数据的类目数据...数组项通常为具体的数据项。...，可以展现当前图表所用的数据，编辑后可以动态更新 show: true, readOnly: false
我们今天介绍的技巧是通过鼠标可以快速调整图表数据，而图表自身也会作出相应的调整。 如下图1所示，根据示例数据，创建了一个柱状图。 ? 图1 此时，如果我们要将数据换成B部门，很简单！...首先，选择图表，此时相应的图表数据也会自动选择，如上图1所示。 接着，将鼠标移至A部门所在的数据列，当光标变成十字方向箭头时，拖动使得红色和蓝色选择区域至B部门，图表也相应更新，如下图2所示。 ?...图3 你可以使用这种技巧快速制作4个部门的图表。 首先，将当前图表复制3份并排列整齐，如下图4所示。 ? 图4 然后，选择右上角的图表，按照上文所述的方法将数据拖到B部门，结果如下图5所示。 ?...图5 同理，更改下面两个图表的数据，结果如下图6所示。 ? 图6 小结：在绘制图表时，拖动鼠标对数据或图表元素进行调整是一种常用操作。
但是，如果对图表或图表基础元素的使用理解有偏差，那所设计的图表将会对用户产生误导。 本文基于控制台图表设计所整理的材料基础上，浅析图表选择、基础元素、使用场景等注意细则，以在业务中更好了解和运用图表。...3.3 选择恰当的图表 在了解图表受众和要呈现的数据特征后，需要选择恰当的图表呈现目标用户需要的数据。如何选择图表准确地展示数据呢？首先，要理解每种图表的使用场景、突显的数据特征以及使用的范围。...但在图表设计中，应尽量避免使用额外的备注说明，通过图表元素让用户能够直接理解。所以，辅助信息往往可以省略，尽量避免使用。...图表状态 在图表设计中，除了需要恰当选择图表和规范使用图表基础元素，还需要考虑图表在特定场景下的状态提示，让体验更为友好。...参考文献： 遇见大数据可视化- 图表设计 antv：数据可视化设计原则 传递数据背后的故事- 图表设计 echarts可视化色彩理论基础 数据可视化- 图表规范 数据可视化初探--DMP人群画像概览的设计总结
但是，如果对图表或图表基础元素的使用理解有偏差，那所设计的图表将会对用户产生误导。 本文基于控制台图表设计所整理的材料基础上，浅析图表选择、基础元素、使用场景等注意细则，以在业务中更好了解和运用图表。...恰当使用图表呈现数据 既然使用图表比直接呈现数据信息更能抓住用户的注意力，帮助用户更好理解、分析数据特征。那么，该如何恰当使用图表，为用户准确、清晰呈现数据呢？ ?...3.3 选择恰当的图表 在了解图表受众和要呈现的数据特征后，需要选择恰当的图表呈现目标用户需要的数据。如何选择图表准确地展示数据呢？首先，要理解每种图表的使用场景、突显的数据特征以及使用的范围。...但在图表设计中，应尽量避免使用额外的备注说明，通过图表元素让用户能够直接理解。所以，辅助信息往往可以省略，尽量避免使用。...图表状态 在图表设计中，除了需要恰当选择图表和规范使用图表基础元素，还需要考虑图表在特定场景下的状态提示，让体验更为友好。
_Funkhouser#/media/File:Oresmes_diagrams.gif 威廉· 普莱菲尔（William Playfair ）被称为图表设计之父，条形图，饼图，折线图等都是他发明的，在...更多数据可视化发展史：http://www.datavis.ca/milestones/ 图表设计过程 图表设计的目的是通过图表的视觉表现形式，直观，清晰，准确的展示已知多数据或单数据的联系。...首先要获得已知数据，对其进行整理分析筛选，找到想要了解的内容，确定该数据之间的关系，选择视觉表现形式，最后输出想要的图表。 ? 可以看到图表设计过程可分为数据处理层面和视觉展示层面。...小结 本文主要对数据可视化的基本元素图表进行了基础研究，主要阐述了图表基础介绍，图表发展史，图表设计过程，图表的分类，图表选择方法以及图表的视觉元素和层次。 那怎样的视觉元素结合能产出好的图表？...好的图表应该具备哪些条件？图表的设计原则，设计误区又是什么？图表设计（二）将进行详细阐述。 感谢你的阅读，本文由 腾讯ISUX 版权所有，转载时请注明出处，违者必究，谢谢你的合作。
@(python) 平时压力测试，生成一些数据后分析，直接看 log 不是很直观，前段时间看到公司同事分享了一个绘制图表python 模块 : plotly， 觉得很实用，利用周末时间熟悉下。 ?...这里使用离线的接口，生成的 html 保存在本地文件 绘制直线图 先随便搞一组数据用来绘制图表 lcd@ubuntu:~/$ cat gen_log.sh #!...$4,$5,$6}' count=$(($count-1)) done lcd@ubuntu:~/$ sh gen_log.sh 1000 > log.txt 通过上述脚本，获取每秒钟网卡的3个数据...dataset['util'].append(items[2]) i += 1 data_g = [] # 构建 time - rx 数据关系...dataset['time'], y = dataset['util'], name = 'util') data_g.append(tr_util) # 设置图表布局
图表交互设计通过Power BI的可视化图表我们可以非常方便的理解数据，如果我们想要深层次了解数据是否存在问题就需要使用到PowerBI中图表交互。...Power BI中常用设计图表交互的方法有：筛选器、切片器、钻取、工具提示等。...，我们在对应的图表中展示数据时就可以看到关联的饼图，报表展示数据信息更加丰富。...如果某一类数据量太小，展示这些数据时会导致其他图表中数据展示不美观，我们也可以关闭编辑交互功能，例如：选中某个报表，该图表就叫做筛选表，其他图表叫做被筛选表，在工具栏点击"格式"->"编辑交互"，点击之后...，可以看到页面中其他的图表右上方会有几个标记：以上图表中的交互关系有三种： 筛选器 当筛选表选择的数据量比较少，在其他的图表中无法清晰展示时，我们就可以将交互关系选择为"筛选器"来重点展示表中的数据，如下
徒手用DAX+SVG设计一款图表是费力的，尤其是组合图表。如果我们善于借助Power BI本身的力量和外部力量，制图的过程将会轻松很多。...利用矩阵的筛选环境还可以实现层级瀑布图： 表格矩阵可以不停的新增列，这意味着针对不同指标的图表组合，可以分别设计，模块化处理，无需把图表全部写进一个度量值，下图实现了条形和气泡的组合（Power BI...表格矩阵的总计不仅仅可以显示总体数字，也可以作为图表的一部分进行独立设计，比如下方的均值标识（Power BI/Excel 表格条形图添加均值辅助线） 下图充分发挥了矩阵的特点，时间切片条形和趋势折线同时显示...比如下图的总分结构，因为卡片图自带总体数据，所以免去了这个指标的设计代码，只需考虑条形图如何加入（Power BI卡片图总分结构） 以上都是Power BI内部借力，外部的力呢？...例如，以下这个仪表盘，元素非常复杂，设计部分可以直接复制Easyshu的代码（参考：Power BI复刻EasyShu仪表盘)，我们只需专注于如何使用DAX让图表中的数字发生变化。
作为一名交互设计师在进行图表设计时，就是要把这些宝贵的数据资产变得触手可及，从而充分发挥数据的力量。...数据可视化 刚才有提到，图表设计实际上就是数据可视化设计，在谈图表设计之前，我们先理解下数据可视化的概念。 “数据可视化的目的，是要对数据进行可视化处理，以使得能够明确地、有效地传递信息。”...(image-47b4a1-1541496123622)] 图1-1 图表元素 图表设计 1.明确数据指标 首先，我们得先搞明白这些数据是怎么来的、干嘛的，如果连这个都不清楚就会很难展开接下来的讨论或设计...数据是做好图表设计的前提，毫无疑问，一连串的数字对于设计师来说是枯燥无味的，幸亏前期的数据收集工作已有人做好，但是作为设计师有必要要求他们给到你的是尽可能精准的数据，否则，会导致接下来的工作前功尽弃。...数据可视化设计不是单纯的图表样式设计，虽然了解图表也很重要，但是，仅仅将数据变成漂亮的图表只是形式的改变而已，远远不够的。
1 什么是高维数据 高维数据在这里泛指高维和多变量数据，它蕴含的数据特征与二维、三维不同空间数据不同。其中，高维是指数据具有多个独立属性，多变量是指数据具有多个相关属性。...与常规的低维可视化方法相比，高维数据可视化面临的挑战是如何呈现单个数据点的各属性数据值分布，以及比较多个高维数据点属性之间的关系，从而提升高维数据的分类、聚类、关联、异常值检测、属性选择、属性关联等任务效率...高维数据可视化分类（来源：《Python数据可视化之美》） 常见的高维数据可视化的4种方法如上图所示： （1）基于点的方法：以点为基础展现单个数据点与其他数据点之间的关系（如距离、相似性、聚类等）...（4）基于样本的方法：采用图标或基本统计图表方法编码单个高维数据点，并将所有数据在空间排列方便用户进行对比分析。...散点布局 折线的相似性 以数据序号为索引的填充颜色块对比 样本的排列对比 适应范围 分析数据点之间关系 分析各属性之间关系 大规模数据集的全属性同步比较 少量数据点的全属性比较 2 高维数据的变换展示
Matplotlib引领数据图表绘制 前言 在数据科学领域，数据可视化是一种强大的工具，能够将复杂的数据转化为易于理解和分析的图形。...Matplotlib作为Python中最流行的数据可视化库，为我们提供了丰富的绘图功能和灵活的绘图选项。本文将深入探索Matplotlib。...2sin(x)") # plt.legend(loc=1) plt.legend(loc='best') plt.show() 图例的位置由 loc 关键字控制，其取值范围为 0-10，每个数字代表图表中的一处位置...，它为我们提供了丰富的绘图功能和定制选项，使得数据的可视化变得轻松而有趣。...通过学习和应用Matplotlib，我们能够将复杂的数据转化为直观的图表，更好地理解数据，支持决策和分析。
导语：使用 python-plotly 模块来进行压测数据的绘制，并且生成静态 html 页面结果展示。...不少小伙伴在开发过程中都有对模块进行压测的经历，压测结束后大家往往喜欢使用Excel处理压测数据并绘制数据可视化视图，但这样不能很方便的使用web页面进行数据展示。...本文将介绍使用python-plotly模块来进行压测数据的绘制，并且生成静态html页面方便结果展示。...Plotly能够绘制具有用户交互功能的精美图表。...实例中 线图(line plots)、散点图(scatter plots)、柱状图(bar charts)、饼图(pie charts)以及填充堆叠线图(filled area plots)这五种典型的图表基本上涵盖了大部分类型的测试数据
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