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  • Excel制作四象限图方法.docx
  • Excel教程 制作四象限图方法.docx
  • 关于数量和占比的四象限图的模板,pyecharts做了两天,没做出来。例子见下图:
  • Echart 四象限图

    千次阅读 2019-05-31 18:01:18
    公司今日要求四象限图,经过研究修改,样式如下: const option = { title: [ { text: '性格群体分析', subtext: '分析对象:XX区域', left: 'center', textStyle: { f...

    公司今日要求四象限图,经过研究修改,样式如下:在这里插入图片描述

    const option = {
            title: [
              {
                text: '性格群体分析',
                subtext: '分析对象:XX区域',
                left: 'center',
                textStyle: {
                  fontSize: 16,
                },
              },
              {
                text: '情绪通话量高,离散系数高',
                z: 1,
                textAlign: 'right',
                left: '95%',
                top: '5%',
                textStyle: {
                  fontSize: 12,
                  fontWeight: 'normal',
                  color: '#000',
                },
              },
              {
                text: '情绪通话量高,离散系数低',
                z: 1,
                textAlign: 'center',
                left: '90%',
                top: '85%',
                textStyle: {
                  fontSize: 14,
                  fontWeight: 'normal',
                  color: '#999',
                },
              }, {
                text: '情绪通话量低,离散系数低',
                z: 1,
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                top: '85%',
                textStyle: {
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                  fontWeight: 'normal',
                  color: '#999',
                },
              }, {
                text: '情绪通话量低,离散系数高',
                z: 1,
                textAlign: 'center',
                left: '25%',
                top: '7%',
                textStyle: {
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                  fontWeight: 'normal',
                  color: '#999',
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              },
            ],
            grid: {
              top: '10%',
              left: '3%',
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              formatter: (params) => {
                if (params.value.length > 1) {
                  return `${params.seriesName}:<br/>${params.value[0]}cm${params.value[1]}kg`;
                }
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                },
              },
              {
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                x: '94%',
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                  fontSize: 14,
                },
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              {
                orient: 'horizontal',
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                data: ['四'],
                textStyle: {
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              },
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                y: '10%',
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                },
              },
            ],
            xAxis: [{
              type: 'value',
              name: '专注指数',
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              splitLine: {
                show: false,
              },
              data: [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1],
            }],
            yAxis: [{
              type: 'value',
              scale: true,
              name: '人数',
              splitLine: {
                show: false,
              },
              max: '1',
            }],
            series: [
              {
                name: '一',
                z: 3,
                type: 'scatter',
                symbolSize: 12,
                itemStyle: {
                  normal: {
                    color: '#EF535C',
                  },
                },
                data: [
                  [0.4, 0.65], [0.1, 0.59], [0.3, 0.63], [0.26, 0.790],
                ],
              },
              {
                name: '二',
                z: 3,
                type: 'scatter',
                symbolSize: 12,
                itemStyle: {
                  normal: {
                    color: '#6FE12F',
                  },
                },
                data: [[0.6, 0.8], [0.7, 0.66], [0.8, 0.54], [0.89, 0.9],
                ],
              },
    
              {
                name: '三',
                type: 'scatter',
                data: [[0.3, 0.2], [0.4, 0.28]],
                itemStyle: {
                  normal: {
                    color: '#8B4DF6',
                  },
                },
              },
              {
                name: '四',
                type: 'scatter',
                data: [[0.6, 0.3]],
                itemStyle: {
                  normal: {
                    color: '#05D6DE',
                  },
                },
    
              },
              {
                name: 'wu',
                type: 'scatter',
                data: [[0.5, 0]],
                itemStyle: {
                  normal: {
                    color: '#999',
                  },
                },
                markLine: {
                  data: [
                    {
                      type: 'average',
                      name: 'wu',
                      valueIndex: 0,
                    },
                  ],
                },
    
              },
              {
                name: 'six',
                type: 'scatter',
                data: [[0, 0.5]],
                itemStyle: {
                  normal: {
                    color: '#999',
                  },
                },
                markLine: {
                  data: [
                    {
                      type: 'average',
                      name: 'six',
                    },
                  ],
                  label: {
                    show: false,
                  },
                },
              },
            ],
          };
    
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  • 业务优先级排序方法(四象限图).pptx
  • 这种图学名叫做波士顿矩阵分析图,大白话就叫四象限图,大家比较耳熟能详的应该是确定事情优先级的重要-紧急图,四个象限分别为重要有紧急,重要不紧急,不重要紧急,不重要不紧急。这种图经常针对二个维度的散点图...

    数据分析目录(文末有超级彩蛋!):
    一、Excel系列——四大常用函数及十大高级图表
    二、SQL系列——性能优化/多表关联/窗口分析函数等
    三、统计学系列——概率论/置信区间/相关/抽样等
    四、Pandas系列——数据读取/清洗/规整/分析实战等
    五、Python做图系列——箱型图/散点图/回归图/热力图等
    六、业务积累系列——流水预测/精细化运营/排序算法等
    七、Kmeans系列——原理/评价指标/RFM实战等
    八、决策树系列——算法原理/调参/python实现/项目实战
    九、贝叶斯系列——算法原理/3种模型/文本分类实战
    十、神经网络系列——BP算法原理/最小二乘法/项目实战

    本次要做的图表如下(文末有大礼赠送):
    在这里插入图片描述
    这种图学名叫做波士顿矩阵分析图,大白话就叫四象限图,大家比较耳熟能详的应该是确定事情优先级的重要-紧急图,四个象限分别为重要有紧急,重要不紧急,不重要紧急,不重要不紧急。这种图经常针对二个维度的散点图中,根据特定的分割线(均值,目标值,实际值等)将数据分为四类,让人一目了然。常用的场景为分析两个维度的变化,比如比较商品的库存天数和库存周转率,充值人数和充值 arppu,购物篮系数和购物篮数量等

    做法:
    1、建立辅助行:均值,选择C41:D45做散点图,复制均值X和Y,点击图表-粘贴-选择新增系列,首列为类别X,就会得到一个均值点
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    2、对新添加系列添加误差线-百分比,分别设置水平和垂直误差为正负误差,误差量为百分比200%,再调整下X,Y轴的范围,使误差线超过,再美化下误差线的格式
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    3、选择原始数据系列-添加数据标签,选择
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    第2张图是在第1张图的基础上,先做一张均匀切割成4部分的正方形图,然后复制图片-点击图表-填充-图片填充-来自剪切版即可
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在电商分析最经典的书籍《数据化管理》中,四象限图出现的频率非常高,甚至高过了折线图和条形图,可见四象限图在实际工作中的重要性。


    本人互联网数据分析师,目前已出ExcelSQLPandasMatplotlibSeaborn机器学习统计学个性推荐关联算法工作总结系列。


    微信搜索 " 数据小斑马" 公众号,回复“数据分析"就可以免费领取数据分析升级打怪 15本必备教材

    在这里插入图片描述

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  • 四象限图是一种很常见的图表,Gartner 魔力象限(如下图)就是很典型的应用场景。 ▼观察魔力象限,我们很容易看出每个象限的数据表现: 四象限图是对数据进行分类分析的常见方法,利用水平和垂直分割线将图表...

    前言

    在 Tableau 中如何实现象限图?

    四象限图是一种很常见的图表,Gartner 魔力象限(如下图)就是很典型的应用场景。

    ▼ 观察魔力象限,我们很容易看出每个象限的数据表现:

    四象限图是对数据进行分类分析的常见方法,利用水平和垂直分割线将图表区域分为四个象限,利用散点图的呈现方式,让每个象限的数据表现有所不同,从而快速找到具有共同特征或属性的项集。

    那么,如何在 Tableau 中实现四象限图表呢?一起来学吧!

    步骤分解

    STEP 1:连接数据源

    连接超市数据源,然后新建计算字段利润率:

    利润率=SUM([利润])/SUM([销售额])

    展开全文
  • excel四象限图制作和填充方法

    千次阅读 2016-08-03 17:07:01
    内容提要:本文用案例介绍excel四象限图的绘制和填充方法。对Excel感兴趣的朋友可加Excel学习交流群:284029260(www.itblw.com) 第一,excel四象限图的应用  四象限图主要是实现对象的差异化分类管理。判断同一...
    内容提要:本文用案例介绍excel四象限图的绘制和填充方法。对Excel感兴趣的朋友可加Excel学习交流群:284029260( www.itblw.com

    第一,excel四象限图的应用

      四象限图主要是实现对象的差异化分类管理。判断同一象限对象之间的强弱,作为各种策略调整的依据。

      四象限分析方法的标准表示图就是我们在excel中看见的XY散点图。

    第二,excel四象限图的详细绘制方法

      下图所示是我们已经绘制好的一个excel四象限图实例:

    excel四象限图

      其中excel四象限图的绘制步骤如下:

      第一步,选择B3:C8单元格区域,插入——散点图——仅带数据标记的散点图”。

      第二步,四象限图绘图区的填充方法:

      在excel四个单元格分别填充相应的颜色,每种颜色填充一个单元格或者上下交错单元格填充不同颜色。

      然后用QQ截图等,对刚才填充好的单元格截图存为图片。

      第三步,选中散点图的“绘图区”,单击“图表工具”的“布局”选项卡→“设置所选内容格式”→“填充”→选中“图片或纹理填充”,选择刚才保存的图片文件。

    excel四象限散点图

      到此,整个excel四象限图的模型就绘制出来了,接下来就是数据标签的修改等等细节。

    展开全文
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    2020-12-21 14:43:24
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    2015-09-10 11:34:34
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空空如也

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