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- 你有数据,还想对数据提问,创建图表或图形可以帮您,把数据转化成有效的可视化形式(任何种类的图表或图形)是让数据发挥作用的第一步。究竟哪一个图表适合您?本文将提供最佳做法建议,告诉您在什么情况下创建以下类型的可视化。 1、条形图 条形图位居最常见数据可视化方式之列。利用条形图,可迅速做出比较,一目了... 你有数据,还想对数据提问,创建图表或图形可以帮您,把数据转化成有效的可视化形式(任何种类的图表或图形)是让数据发挥作用的第一步。究竟哪一个图表适合您?本文将提供最佳做法建议,告诉您在什么情况下创建以下类型的可视化。 1、条形图 条形图位居最常见数据可视化方式之列。利用条形图,可迅速做出比较,一目了...
- 我们经常用来呈现百分比的图表有两种:条形图或环形图(如下图),它们在 Tableau 中是可以实现的。 那么,在 Tableau 中如何制作百分比条形图和百分比环形图呢?今天我们来学习方法。 ☞ 先来看看如何做一个百分比条形图,具体步骤如下: 一、百分比条形图 假如,我想做一个百分比条形图,用来查看:2018年... 我们经常用来呈现百分比的图表有两种:条形图或环形图(如下图),它们在 Tableau 中是可以实现的。 那么,在 Tableau 中如何制作百分比条形图和百分比环形图呢?今天我们来学习方法。 ☞ 先来看看如何做一个百分比条形图,具体步骤如下: 一、百分比条形图 假如,我想做一个百分比条形图,用来查看:2018年...
- Tableau 强大的数据分析能力,可以让我们分析一切想要分析的数据,不仅限于数额,还包括关系。当我们需要理清楚人或物相互之间的关系时,关系网图表是最一目了然的方式。 那么,在 Tableau 中可以实现这种关系网图表吗? 答案是肯定的。 具体步骤如下: 一、数据准备 为方便大家学习,我们采用... Tableau 强大的数据分析能力,可以让我们分析一切想要分析的数据,不仅限于数额,还包括关系。当我们需要理清楚人或物相互之间的关系时,关系网图表是最一目了然的方式。 那么,在 Tableau 中可以实现这种关系网图表吗? 答案是肯定的。 具体步骤如下: 一、数据准备 为方便大家学习,我们采用...
- 1数据处理 定义日期 首先,点击“数据-定义日期”。接着,在弹出的“定义日期”对话框内,设置日期的格式。在本期演示中选择“年份、月份”作为日期格式。确定日期格式后,“数据视图”可以看到新插入的日期“Year”“Month”“Date”(新变量默认名称): 平稳性判断 绘出序列图后,平稳时间序列不需要这一步处理。 点击“... 1数据处理 定义日期 首先,点击“数据-定义日期”。接着,在弹出的“定义日期”对话框内,设置日期的格式。在本期演示中选择“年份、月份”作为日期格式。确定日期格式后,“数据视图”可以看到新插入的日期“Year”“Month”“Date”(新变量默认名称): 平稳性判断 绘出序列图后,平稳时间序列不需要这一步处理。 点击“...
- 虽然从数据分析的直观性而言,我们并不是特别推崇饼图。但很多数据粉仍对饼图情有独钟,并且很多时候,小伙伴是不得已要用到饼图。 除了环形图,还有一种饼图经常被小伙伴问及它的做法。它就是下面这种两个饼图嵌套在一起的组合图表:外圈为大类销售额占比情况,内圈为子类别销售额占比情况。 这样的嵌套组合饼图,如何制作呢? 为方便大家学习,... 虽然从数据分析的直观性而言,我们并不是特别推崇饼图。但很多数据粉仍对饼图情有独钟,并且很多时候,小伙伴是不得已要用到饼图。 除了环形图,还有一种饼图经常被小伙伴问及它的做法。它就是下面这种两个饼图嵌套在一起的组合图表:外圈为大类销售额占比情况,内圈为子类别销售额占比情况。 这样的嵌套组合饼图,如何制作呢? 为方便大家学习,...
- 关于 Marimekko 图 Marimekko 图是帮助战略规划者和决策制定者通盘考虑的商业图表,也称为市场地图或变宽条形图。它能在单一的、二维的图表中,表现3个层级的数据(如按竞争者、按细分市场分的销售额),因其可以直观、图形化地表现复杂数据和概念的能力,广泛的应用于会议汇报。 Marimekko 图... 关于 Marimekko 图 Marimekko 图是帮助战略规划者和决策制定者通盘考虑的商业图表,也称为市场地图或变宽条形图。它能在单一的、二维的图表中,表现3个层级的数据(如按竞争者、按细分市场分的销售额),因其可以直观、图形化地表现复杂数据和概念的能力,广泛的应用于会议汇报。 Marimekko 图...
- 前言 Tableau是商业智能软件届的翘楚,对于制作各种可视化分析图表极为便捷。本文主要讲解用tableau制作各种多变折线图,包括凹凸图、弧线图和雷达图等。 注:本文所有案例数据均源于Tableau自带的"超市"示例数据。仅为介绍图表制作,无需关注数据本身。 01 基本折线图 如果说在展示数据图表方面哪种图形最... 前言 Tableau是商业智能软件届的翘楚,对于制作各种可视化分析图表极为便捷。本文主要讲解用tableau制作各种多变折线图,包括凹凸图、弧线图和雷达图等。 注:本文所有案例数据均源于Tableau自带的"超市"示例数据。仅为介绍图表制作,无需关注数据本身。 01 基本折线图 如果说在展示数据图表方面哪种图形最...
- 前言 今天我们利用tableau的数据可视化功能对超市销售与利润进行分析,数据源为tableau自带的示例数据。 1 全国各地区销售额与利润表现 将经度拖动到列,纬度拖动到行,出现世界地图,然后将省/自治区字段拖动到标记选项卡。标记选项卡选择地图。 将销售额拖动到颜色,表示用颜色的深浅表示销售额高低。 想要在同... 前言 今天我们利用tableau的数据可视化功能对超市销售与利润进行分析,数据源为tableau自带的示例数据。 1 全国各地区销售额与利润表现 将经度拖动到列,纬度拖动到行,出现世界地图,然后将省/自治区字段拖动到标记选项卡。标记选项卡选择地图。 将销售额拖动到颜色,表示用颜色的深浅表示销售额高低。 想要在同...
- 全国青少年软件编程(Scratch)等级考试试卷(三级)(2020-09) 分数:100.00 题数:38 一、单选题(共25题,每题2分,共50分) 1. 为角色小猫添加以下代码,点击小绿旗,舞台区... 全国青少年软件编程(Scratch)等级考试试卷(三级)(2020-09) 分数:100.00 题数:38 一、单选题(共25题,每题2分,共50分) 1. 为角色小猫添加以下代码,点击小绿旗,舞台区...
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- [toc] 总结 在第一节的内容中, 我们都做了些什么 1. 绘制了折线图 ( plt.plot ) 2. 设置了图片的大小和分辨率 ( plt.figure ) 3. 实现了图片的保存 ( plt.savefig ) 4. 设置了 xy 轴上的刻度和字符串 ( xticks ) 5. 解决了刻度稀疏和密集... [toc] 总结 在第一节的内容中, 我们都做了些什么 1. 绘制了折线图 ( plt.plot ) 2. 设置了图片的大小和分辨率 ( plt.figure ) 3. 实现了图片的保存 ( plt.savefig ) 4. 设置了 xy 轴上的刻度和字符串 ( xticks ) 5. 解决了刻度稀疏和密集...
- 基本的统计分析函数 适用于Series和DataFrame类型 方法说明.sum()计算数据的总和,按0轴计算,下同.count()非NaN值的数量.mean() .median()计算数据的算术平均值、算术中位数.var() .std()计算数据的方差、标准差.min().max()计算数据的最小值、最大值.describe()针对0轴(各列)的统计汇总 适用于... 基本的统计分析函数 适用于Series和DataFrame类型 方法说明.sum()计算数据的总和,按0轴计算,下同.count()非NaN值的数量.mean() .median()计算数据的算术平均值、算术中位数.var() .std()计算数据的方差、标准差.min().max()计算数据的最小值、最大值.describe()针对0轴(各列)的统计汇总 适用于...
- 本文介绍美国加利福尼亚州圣地亚哥加利福尼亚大学圣地亚哥分校多学科的研究者合作发表于Nature Communications的工作:作者以炎症性肠病(IBD)为例,概述了一种用于靶点识别和验证的无偏见AI辅助方法。作者构建了一个网络,其中基因簇通过突出不对称布尔关系的有向边连接。作者使用机器学习,确定了一条连续状态的路径,它能最有效地预测疾病结果。这条路径富含维持肠道上皮屏障完整性的基因簇。... 本文介绍美国加利福尼亚州圣地亚哥加利福尼亚大学圣地亚哥分校多学科的研究者合作发表于Nature Communications的工作:作者以炎症性肠病(IBD)为例,概述了一种用于靶点识别和验证的无偏见AI辅助方法。作者构建了一个网络,其中基因簇通过突出不对称布尔关系的有向边连接。作者使用机器学习,确定了一条连续状态的路径,它能最有效地预测疾病结果。这条路径富含维持肠道上皮屏障完整性的基因簇。...
- 知乎上有同学求助说,当他试图打开一个20M左右的excel文件时,无论是使用pandas的read_excel,还是直接使用xlrd或者openpyxl模块,速度都慢到无法忍受的程度,耗时大约1分钟左右。 真的会这样吗?第一感觉是,这位同学在使用openpyxl模块时没有设置只读模式。为便于测试,先用下面的代码生成一个一百万行数据的excel文件。 >>... 知乎上有同学求助说,当他试图打开一个20M左右的excel文件时,无论是使用pandas的read_excel,还是直接使用xlrd或者openpyxl模块,速度都慢到无法忍受的程度,耗时大约1分钟左右。 真的会这样吗?第一感觉是,这位同学在使用openpyxl模块时没有设置只读模式。为便于测试,先用下面的代码生成一个一百万行数据的excel文件。 >>...
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