百分比指标有两种情况，一种是没有上限和下限的百分比，比如业绩增长率可能正数也可能负数，且增长幅度不确定。一种是具有明确边界的百分比，边界值通常是100%，比如中国占全球的人口比例，某种食物的蛋白质含量，业绩实际值与目标值对比。在Power BI表格矩阵中，如何展示百分比？本文对前期的分享进行一个总结。
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。
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
"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
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
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。
最近经常和朋友聊起可视化的事情，发现不少人新手经常不会选择合适的图表，从而导致做出来的数据分析报告不尽如人意，今天就针对图表选择来分享一些技巧
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。
数据可视化，是指用图形的方式来展现数据，从而更加清晰有效地传递信息，主要方法包括图表类型的选择和图表设计的准则。
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
常听到一句话，“能用图描述的就不用表，能用表就不用文字”。这句话也直接的表明了：在认知上，大家对于图形的敏感度远比文字高。
无论在工作还是生活中，数据可视化都越来越重要。利用各类图表将复杂不直观的数据，有逻辑地展现出来，这种能力一定要掌握。
本文以光大证券2021年8月发布的《碳中和行业（电新+环保）周报20210801》中的图表为例，简述图表定制的基本流程。
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。
2023年是Power BI 面世以来对内置视觉对象升级最大的一年。采总昨天盘点了Power BI 2023新增的十大功能，我来谈谈我最喜欢、最常用的三个。
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
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 不管是生活还是工作中，定制都很常见。一谈到定制，会油然而生出一种专业感和高级感。 定制代表着量体裁衣，定制代表着充分适配，定制代表着专属设计。 图表也可以进行量身定制，定制后的图表标识性更强、更适合传播，能更好地为工作服务。 本文以光大证券2021年8月发布的《碳中和行业（电新+环保）周报20210801》中的图表为例，简述图表定制的基本流程。 01. 光大证券的图表优势 ---- 光大证券报告的图表格式统一、配色统一、区域划分统一，巧妙地运用线条、文字
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
2014年春节，百度发布了基于大数据的可视化产品春运迁徙地图（http://qianxi.baidu.com/），在中国地图上直观地看到各城市间的人流迁徙，经央视报道使用，一时惊艳。随后，又因直观地反
Excel上玩出这么硬核的地图应用，李强老师的确有一手，不要以为在Tableau或PowerBI上轻松做出来，在Excel上做就没价值，论传播力Excel胜过前两者无数，稍加点自动化，就可以在Excel上自动做此类报表，非常有应用价值。
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·
效果预览 http://mpvideo.qpic.cn/0b78imaaaaaahiaex25z7rpfaq6dabbqaaaa.f10002.mp4?dis_k=1114c40f6f8ad01d51
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：
动态的图表拥有静态图表不能比拟的优势，能够有效反映出一个变量在一段时间的变化趋势，在PPT汇报演讲中是一大加分项，而在严谨的学术图表中则不建议使用。统计学家Hans Rosling在TED上关于《亚洲何时崛起》的演讲，其所采用的数据可视化展示方法可谓是近年来经典的可视化案例之一，动态的气泡图生动的展示了中国和印度是如何在过去几十年拼命追赶欧美经济的整个过程。可以说，Hans Rosling 让数据变得不再枯燥无味，使其生动的展示在大众面前，为了对这位伟大的统计学家的怀念(Hans Rosling 于2017年2月7日离开了这个世界)， 本次教程将使用Python 经典的可视化库Matplotlib再现这经典的动态气泡图，或者说Hans Rosling Charts。
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。
数据可视化对于通过将数据转换为视觉效果来揭示数据中隐藏的趋势和模式非常重要。为了可视化任何形式的数据，我们都可能在某个时间点使用过数据透视表和图表，如条形图、直方图、饼图、散点图、折线图、基于地图的图表等。这些很容易理解并帮助我们传达准确的信息。基于详细的数据分析，我们可以决定如何最好地利用手头的数据，帮助我们做出明智的决定。
在之前写实习僧爬虫可视化案例之时，曾经用过一个很类似气泡图的图表——气泡云图（superbubble）。 它的图表信息呈现与文字云非常相似，都是在控制一组元素的大小，文字云的大小是文字，气泡云图的大小是形状（气泡）。 虽然看起来，它与普通气泡图比起来非常相似，但是实质上数据信息含量已经大相径庭，气泡图实际上使用了三个指标变量，而气泡云图仅适用了两个（而且仅有大小变量是数值型的）。 实际上以上对比是为了启发大家一种认识图表的思路： 通常情况下，我们被各种课程或者书籍指导着，认识到的可视化无一例外的是从数据如何
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。
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。
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。
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？
今天跟大家分享数据地图系列的第四篇——图片植入式气泡数据地图！ 本篇内容的思路是这样的： 首先利用各个省会的虚拟坐标信息制作气泡图，然后通过将PNG格式的地图轮廓植入图表绘图区模拟出数据地图的整体外
而自己在新年的头一周，一方面忙于工作，试着挑战一些更高难度的工作；另一方面在积极“充电”。自然而然公众号就拖更了。不过值得庆幸的是，今天更新了。今天给大家分享的内容是如何准确选择图表类型。
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。
接下来就以SovitChart平台为例，对数据可视化过程中的常用图表类型进行总结，以便将繁杂的、大量的数据变得轻松易懂。
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。
上一节讲了如何将图表空心化（Power BI 图表空心化），本节继续这个话题，将图表虚线化。虚线化，顾名思义，就是把图表的线条改为虚线。下图是气泡条件格式虚线后的样子：
1.半圆显示 2.数据标签和类别标签同时显示 3.半圆底部有一条淡淡的灰色线条进行大小比较提示
簇状条形图可以对比本期和同期的绝对值差异，气泡图可以体现增长率值。依据《Power BI表格矩阵内部空间组合》的思路，我们可以在表格方便的制作以下对比图表，条形图在列显示，气泡图在条件格式显示。
相关性分析可以分析两个指标之间的关系，验证指标之间是否存在某种关系。可以使用散点图、气泡图来进行相关性分析。
导读：前几篇Tableau文章中，分别介绍了折线图、条形图、地图和饼图的几种用法，今天本文简单介绍其他几种常用的可视化图表类型。
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