今天小编继续就给大家送上视频讲解内容,由于南京的疫情情况(希望早点结束),周末得以在家安心绘制,特意送上两篇优质视频内容,主要如下:
本节继续探讨数值关系型图表的绘制,主要探讨了气泡图、三维散点图、等高线图和曲面图的绘制方法。
大家平时看新闻的时候是不是都喜欢看那种多图少字、图文并茂的呀,冗长的文字看着烦死了,还累眼睛(躺枪的举手我看看~_~) 哈哈其实这很正常,白天累死累活干一天,看微信几分钟的功夫还要受文字摧残,简直太不
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?
微博是一款典型的信息流产品,早期微博IM复用了信息流的一些设计,并且已经很久没做大的更新迭代,导致现有的设计与实际场景不符。为了让用户更自然的聚焦在对话体验之中,我们对现有界面进行了重新梳理。 如上图
今天在线上训练营好几个同学提出想要学习如何绘制人员离职的气泡图模型,今天我们就来分享下这个模型图的设计。
SERIES公式控制着绘制Excel图表的数据,并且只在图表中有效,它不是真正的公式但可以像Excel公式一样在公式栏对其进行编辑。
数据可视化-通过图表形式展现数据,帮助用户快速、准确理解信息。准确、快速是可视化的关键,好的可视化会“讲故事”,能向我们揭示数据背后的规律。对于可视化,有一个常见误区:分析师追求过于复杂的图表,反而使得业务人员难以理解。其实越简单的图表,越容易被理解,而快速易懂地理解数据,正是可视化最重要的目标。
"数据可视化"可以帮助用户理解数据,一直是热门方向。 图表是"数据可视化"的常用手段,其中又以基本图表----柱状图、折线图、饼图等等----最为常用。 用户非常熟悉这些图表,但如果被问道,它们的特点
文章介绍 “数据可视化”可以帮助用户理解数据,一直是热门方向。 图表是”数据可视化”的常用手段,其中又以基本图表——柱状图、折线图、饼图等等最为常用。 用户非常熟悉这些图表,但如果被问到,它们的特点
在数据的关系中,有一种关系是频率关系,频率关系一般是各数值范围内包含了多少个数据,一种频率的数据关系在人力资源领域的应用比较多的是在人员结构上,比如我们要去算各个年龄组的分布频率,各个工龄组的分布频率,都会用到频率的数据关系,在表示这种关系的时候,我们用直方图会比较的多。
今天跟大家分享的是气泡图! ▽▼▽ EXCEL制作的气泡图需要三个序列数据,除了通常必须的X轴、Y轴之外,还需要第三列数据,用来指定气泡面积大小。 ●●●●● 三列数据一定要按照先后顺序排列(X轴、Y
前言:下面的内容是在chandoo.org上学到的制图技术。Chandoo.org是一个很好的网站,上面分享了很多让人耳目一新的Excel技术知识。
图表是”数据可视化”的常用手段,其中又以基本图表——柱状图、折线图、饼图等等最为常用。
1 为什么要用数据可视化? 2 如何做数据可视化? "数据可视化"可以帮助用户理解数据,一直是热门方向。 图表是”数据可视化”的常用手段,其中又以基本图表—-柱状图、折线图、饼图等等—-最为常用。
很可惜,绝大多数用户都在长期索取技巧,模板的过程里丧失了抽象能力。在《BI 真经》的学习种,我们讲试图帮助大家修复这项能力。
前言 图表可形象展示统计数据的特征(如分类、趋势等),以“可视化”方式直观传达信息,帮助用户抓住重点。在管理端后台系统中,往往使用图表来呈现监控数据,便于运维人员快速获取数据特征,理解业务状况。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。文章结构如下: 图表价值 恰当使用图表呈现数据 图表使用场景 图表基础元素 图表状态 其他注意点 总结 图表价值 通常
前言 图表可形象展示统计数据的特征(如分类、趋势等),以“可视化”方式直观传达信息,帮助用户抓住重点。在管理端后台系统中,往往使用图表来呈现监控数据,便于运维人员快速获取数据特征,理解业务状况。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。文章结构如下: 图表价值 恰当使用图表呈现数据 图表使用场景 图表基础元素 图表状态 其他注意点 总结 图表价值 通
Destiny,某物流公司数据产品经理,目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中,期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用,共同成长。
七步学成制作气泡图: 第一步,填入数据,小课随便写了5门课,数据都是自己YY的,只是给大家举个例子~ 第二步,插入图表,选择气泡图,当然这个根据自己喜好选择款式~小课选择了平面款~ 第三步,确定好
作者:Anmol Anmol翻译:王闯(Chuck)校对:赵茹萱本文约2000字,建议阅读5分钟本文主要介绍Python中用来替代Matplotlib和Seaborn的可视化工具plotly,并结合实例讲解了plotly的优点和用法,满足了可视化绘图的交互需求。 是时候升级你的可视化游戏了。 图片源: Unsplash,由Isaac Smith上传 数据可视化是人脑有效理解各种信息的最舒适、最直观的方式。对于需要处理数据的人来说,能够创建漂亮、直观的可视化绘图是一项非常重要的技能,这能够有效地传达数据洞
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。
今天我们来聊一聊传说中的气泡图,气泡图是散点图的一种形式,是预测数据趋势的一种图形,一般在大量的数据调研和数据分析的时候会用到散点或者气泡,但是散点和气泡的区别是,气泡图在分析的时候维度更加的多,有4个维度可以进行数据的呈现,X轴数据,Y轴数据,气泡大小,和颜色,通过四个分析维度的呈现,以及气泡的密集型,可以进行数据的分析和预测。
无论你就职于哪个公司,每到年底你都免不了制作或处理一些图表。不管是个人总结、业绩表现还是财务报告,图表以其清晰直观的形式受到许多管理层的追捧。公司也逐渐开始将复杂冗长的财务报告转化为生动有趣的infographic,方便这类晦涩的信息在社交媒体上传播。 然而,即便图表包含的数据全部属实,制表者仍能通过控制信息显示的方式,扭曲人们对数据的理解。比如,在利用简单的X/Y轴线图反应趋势时,制表者可以通过改变Y轴的范围更改曲线斜率,从而隐瞒或夸大某种趋势(见案例二)。 如何防止被图表欺骗?以下是三个“欺骗性图表”的
参考链接: Python | 使用openpyxl模块在Excel工作表中绘制图表 1
Excel在缩放图表轴方面做得相当好,但有时你希望它能做得更好。下图1所示的XY散点图显示了一种情况,所有点的X和Y值都在0和7之间,但由于图表本身是矩形的,因此网格线沿X和Y轴的间距不同。如果沿两个轴的间距相同,并提供正方形网格线,不是更好吗?
和数据打交道的朋友肯定经常会通过可视化的方式来呈现数据。在这里小编给大家总结了数据可视化制作的30个小技巧,通过列举一些容易被忽略的常见错误,希望最终能够快速提升和巩固你的可视化制作水平(来源:DataHunter) 一、你不得不注意的图表制作小技巧 1、条形图的基线必须从零开始 条形图的原理就是通过比较条块的长度来比较值的大小。当基线被改变了,视觉效果也就扭曲了。 2、使用简单易读的字体 有些时候,排版可以提升视觉效果,增加额外的情感和洞察力。但数据可视化不包括在内。坚持使用简单的无衬线字体(通常是
无论是条形图、折线图、卡片图还是饼图,只是表面样式不同,实际都是占据一块矩形画布空间,并且画布的长宽比不能太离谱。
By visualizing information, we turn it into a landscape that you can explore with your eyes, a sort of information map. And when you’re lost in information, an information map is kind of useful. 通过可视化信息,我们可以绘制出一道眼睛可以看到的蓝图,一种信息地图。当你迷失在信息中时,信息地图就有作用了。 ——大卫·
偶然间在网上看到一个研发费用图表,同时显示了各大公司的研发花费以及研发费用占营收的比例。个人认为这个图表非常实用,可以广泛应用于零售业各环节。比如,店铺销售排行榜和对公司的整体业绩贡献,产品销售排行榜和毛利贡献……
优秀的数据可视化图表只是罗列、总结数据吗?当然不是!数据可视化其真正的价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示,因此在设计过程中,每一个选择,最终都应落脚于读者的体验,而非图表制作者个人。
最近不是在学习plotly嘛,为了方便理解,我们这里取excel绘图中常见的16种图表为例,分两期演示这些基础图表怎么用plotly进行绘制!
Dojo提供了一套很完善的统计图(Chart)接口,在dojox/charting下面,可以支持很多种类型的。
历时365天,【Excel催化剂】与【EasyShu】联手升级的Excel图表插件EasyCharts 2.0版本-EasyShu,我们争取下周能内测,下下周能正式发布。接下来我们会陆陆续续介绍插件的各种功能,同时内测,等内测结束就发布。我们先新型散点图开始讲解。
NgxEchartsService 是全局 echarts 对象的包装器。您可以直接获取本机echarts对象或使用包装器方法。例如:
图例组件展现了不同系列的标记(symbol),颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。
本文主要讲解如何使用VBA识别图表的详细信息并将结果呈现给用户,所编写的程序需要报告图表的下列特征:
导读:其实工作中我们并不需要作出很炫酷的视觉呈现,数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息,有效地传达思想概念,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。因此在设计过程中:每一个选择,最终都应落脚于读者的体验,而非图表制作者个人。
Excel 基本可以实现一维和二维图表的绘制,今天先总体介绍Excel的基本图表类型和图表选择的基本原则。
在Excel中,有差不多80种图表类型,到底该使用哪种图表类型呢?本文介绍几个示例。
数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。
NeurIPS(前称NIPS)可谓人工智能年度最大盛会。每年的圣诞前夕,全球的人工智能爱好者和科学家都聚集起来发布最新研究,并进行热烈探讨。这不仅是一次大的party,也是一次重要的技术发展指向,大会的技术往往这未来几年就会演变成真正的研究甚至应用成果。
AI 科技评论按:Microsoft 学术图表使得获取关于其中的任何实体,如出版物、作者、机构、主题、期刊和会议里面的分析性见解成为可能。最近,微软学术使用Microsoft 学术图表呈现了历年 NeurIPS 会议的历史趋势数据分析。他们的分析数据是从 1996 年到 2018 年的会议数据。AI 科技评论编译如下。
在这里小编给大家总结了数据可视化制作的30个小技巧,通过列举一些容易被忽略的常见错误,希望最终能够快速提升和巩固你的可视化制作水平。
AAAI的英文全称是 Association for the Advance of Artificial Intelligence。是人工智能领域的顶级会议。第一届会议在1994年召开,到2019年已经是第33届。
今年8 月[1],我们分享了 CNCF 的项目速度以及 2020 年前 30 个最高速度的开源项目。我们的目标是今后每六个月分享这一信息。深入了解开发速度最高的项目,可以很好地说明哪些领域正在腾飞,哪些平台可能在未来几个月或几年里取得成功。
收集数据后,需要对其进行解释和分析,以深入了解数据所蕴含的深意。而这个含义可以是关于模式、趋势或变量之间的关系。
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