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  • 然而图表的表现形式有多种,一般常见的是柱形图折线图。今天汪琪老师就以折线图为例,在折线图的基础上加上达标线,一起来看看吧。 表格数据的达标值是60,所以下面在折线图上加上一个数值为60的达标线。
    大家都应该对Excel软件有基础的了解吧,表格和图表想结合,那是再好不过了。少见的表格中会有达标线的设置,这个时候我们就需要在图表中加入达标线,让我们一目了然就能够看出数据是否达标。然而图表的表现形式有多种,一般常见的是柱形图和折线图。今天汪琪老师就以折线图为例,在折线图的基础上加上达标线,一起来看看吧。


    表格数据中的达标值是60,所以下面在折线图上加上一个数值为60的达标线。


    示例图


    1、点击插入-形状,选中直线。


    选中直线


    2、表格中达标值为60,在坐标轴60处绘制水平直线。


    在坐标轴60处绘制水平直线


    3、将颜色设置为红色,粗细=1.5磅。


    颜色设置为红色


    现在图表中已经插入了一条达标线了。


    现在图表中已经插入了一条达标线了


    达标线的设置方法只需要这么几步,还是挺方便的,不信的话,可以亲自试试哦。http://www.wdashi.com/ebtomobi
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  • 柱状绘制的是x坐标对应的y取值,在plot代码中加入kind=‘bar’就可以得到垂直柱状,‘barh’则是水平柱状。 直方: 直方histogram是一种可以对值的频率进行离散化显示的柱状。可以通过调用Series或者...

    目的:用图形的形式来表达数据。

    统计图表类:

    面积图:标准面积图、堆栈面积图、百分比面积图
    PP图、误差分析图、箱线图、雷达图、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等
    1.

    2.柱状图:适用场合是二维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有一个维度需要比较,用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。
    优势:柱状图利用柱子的高度,反映数据的差异,肉眼对高度差异很敏感。
    劣势:柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
    3.条形图
    适用场景:显示各个项目之间的比较情况,和柱状图类似的作用;
    优势:每个条都清晰表示数据,直观;
    4.折线图
    适用场景: 折线图适合二维的大数据集,还适合多个二维数据集的比较。
    优势:容易反应出数据变化的趋势。
    6.饼图(环图)
    适用场景:显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图,在不要求数据精细的情况适用。
    优势:明确显示数据的比例情况,尤其合适渠道来源等场景。
    劣势:肉眼对面积大小不敏感。
    7.雷达图
    适用场景:雷达图适用于多维数据(四维以上),且每个维度必须可以排序,数据点一般6个左右,太多的话辨别起来有困难。
    优势:主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。
    劣势:理解成本较高。
    10.散点图
    适用场景:显示若干数据系列中各数值之间的关系,类似XY轴,判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集,但其中只有两维需要比较。
    优势:对于处理值的分布和数据点的分簇,散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点,那么散点图便是最佳图表类型。
    劣势:在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。

    鱼骨图(Ishikawa)
    鱼骨图是一种发现问题“根本原因”的方法,它也可以称之为“因果图”。其特点是简捷实用,深入直观。它看上去有些象鱼骨,问题或缺陷(即后果)标在"鱼头"外。
    鱼骨分析图:发现问题根本原因的分析方法。问题的特性总是受到一些因素的影响,通过头脑风暴找出这些因素,并将它们与特性值一起,按相互关联性整理绘制。
    在这里插入图片描述

    5.各种数据地图(一共有6种类型)
    适用场景:适用于有空间位置的数据集;
    优劣势:特殊状况下使用,涉及行政区域;
    (1)行政地图(面积图)
    在这里插入图片描述(2)行政地图(气泡图)
    在这里插入图片描述(3)地图图表:轨迹图
    在这里插入图片描述(4)地图图表:热力图
    在这里插入图片描述(5)地图图表:海点图
    在这里插入图片描述(6)地图图表:地图+柱状/饼图/条形
    在这里插入图片描述(7)地图图表:气泡图
    在这里插入图片描述注:制作地图图表需要经纬度信息,若只有地址信息,可以制作行政地图或者使用BDP的“地址转经纬度”功能。

    8.漏斗图
    适用场景:漏斗图适用于业务流程多的流程分析,显示各流程的转化率。
    在这里插入图片描述优势:在网站分析中,通常用于转化率比较,它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率,还可以展示每个步骤的转化率,能够直观地发现和说明问题所在。
    劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。
    9.词云
    适用场景: 显示词频,可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。
    标签云(词云):由出现频率较高的词或标签排列而成,主要用于数据挖掘。

    在这里插入图片描述
    优势:很酷炫、很直观的图表。劣势:使用场景单一,一般用来做词频。

    11.面积图
    适用场景:强调数量随时间而变化的程度,也可用于引起人们对总值趋势的注意。
    在这里插入图片描述12.指标卡
    适用场景:显示某个数据结果&同环比数据。
    优势:适用场景很多,很直观告诉看图者数据的最终结果,一般是昨天、上周等,还可以看不同时间维度的同环比情况。
    劣势:只是单一的数据展示,最多有同环比,但是不能对比其他数据。
    13.计量图
    适用场景:一般用来显示项目的完成进度。

    在这里插入图片描述优势:很直观展示项目的进度情况,类似于进度条。
    劣势:表达效果很明确,数据场景比较单一。
    14.瀑布图
    适用场景:采用绝对值与相对值结合的方式,适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系,最终展示一个累计值。
    优势:展示两个数据点之间的演变过程,还可以展示数据是如何累计的。
    劣势:没有柱状图、条形图的使用场景多。
    15.桑基图
    适用场景:一种特定类型的流程图,始末端的分支宽度总各相等,一个数据从始至终的流程很清晰,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。
    在这里插入图片描述16.旭日图
    适用场景:旭日图可以表达清晰的层级和归属关系,以父子层次结构来显示数据构成情况,旭日图能便于细分溯源分析数据,真正了解数据的具体构成。
    在这里插入图片描述优势:分层看数据很直观,逐层下钻看数据。
    17.树图
    适用场景:和旭日图类似;
    在这里插入图片描述18.双轴图
    适用场景:柱状图+折线图的结合,适用情况很多,数据走势、数据同环比对比等情况都能适用。
    优势:特别通用,是柱状图+折线图的结合,图表很直观。
    在这里插入图片描述

    QQ图:二元分位数分析。斜率为标准差,截距为均值。
    在这里插入图片描述
    QQ图的作用
    用于直观验证一组数据是否来自某个分布,或者验证某两组数据是否来自同一(族)分布。在教学和软件中常用的是检验数据是否来自于正态分布。

    茎叶图:数据首位(根据情况选定位数)作为茎,数据末尾作为叶。
    在这里插入图片描述
    柏拉图(排列图)

    排列图是分析和寻找影响质量主原因素的一种工具,其形式用双直角坐标图,左边纵坐标表示频数(如件数金额等),右边纵坐标表示频率(如百分比表示)。分折线表示累积频率,横坐标表示影响质量的各项因素,按影响程度的大小(即出现频数多少)从左向右排列。通过对排列图的观察分析可抓住影响质量的主原因素。

    P_P图:反映变量的积累比例与指定分布的积累比例的关系图,当数据点呈线性分布的时候,观测样本越趋近给定分布。
    在这里插入图片描述误差分析图:分为系统误差和随机误差,衡量观测的精确度(包括测量的准确度和模型选取是否合理)。根据实际情况绘图即可。
    在这里插入图片描述残差分析图:表征取样的合理性,即样本是否具有代表性。
    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
    概率分布图:表述随机变量取值的概率规律,常用的如正态分布、指数分布等。

    在这里插入图片描述漏斗模型(三角图):一般表述转化率(如营销客户转化),由上而下代表不同层级,转化率逐级降低并形成漏斗形状。
    金字塔模型:不同层次依然由上而下分布,但处于上层的是重要的(或数量较少)的层次,并按重要性(或数量)逐级递减(递增)。
    等高线图:有二维、三维等高线图。在数据分析中,高度表示为该点的数量或出现次数,该指标相同则在一条环线(或高度)处。
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述雷达图:即将一个样本的各项指标所得的数字或比率,就其比较重要的指标集中划在一个圆形的图表上,来表现一个样本各项指标重要比率的情况,使用者能一目了然的了解样本各项数据的变动情形及其好坏趋向。
    在这里插入图片描述南丁格尔玫瑰图:一种圆形的直方图,更易于观察,更加美观。
    在这里插入图片描述5W1H分析图:思考分析图,What(要完成什么任务?有哪些要点难点?) how (怎样完成该任务?用哪些方法技术?)where (何地完成?)when(何时完成) who(何人完成?) why(为什么要这么做?评估检验)。可以提高任务效率,简化任务步骤。

    树状图:简单树状图、放射树状图。树图是一种流行的利用包含关系表达层次化数据的可视化方法。从一个项目出发,展开两个或两个以上分支,然后从每一个分支再继续展开,依此类推。有助于思维从一般到具体的逐步转化。树图是研究多元目标问题的一般工具。

    其中,放射树状图为圆环形,中心为节点,放射端为叶,数据的度量为射线长度。

    算法流程图:设计算法是程序设计的核心。为了表示一个算法,可以用不同的方法。常用的有自然语言,流程图,伪代码,PAD图等。这其中以特定的图形符号加上说明,表示算法的图,称为算法流程图。算法流程图包括传统流程图和结构流程图两种。

    绘制工具有Visio。
    在这里插入图片描述思维导图:思维导图是一种将思维形象化的方法。我们知道放射性思考是人类大脑的自然思考方式,每一种进入大脑的资料,不论是感觉、记忆或是想法——包括文字、数字、符码、香气、食物、线条、颜色、意象、节奏、音符等,都可以成为一个思考中心,并由此中心向外发散出成千上万的关节点,每一个关节点代表与中心主题的一个连结,而每一个连结又可以成为另一个中心主题,再向外发散出成千上万的关节点,呈现出放射性立体结构,而这些关节的连结可以视为您的记忆,就如同大脑中的神经元一样互相连接,也就是您的个人数据库。

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  • 实例140 在WebPart控件中加入用户控件 实例141 修改WebPart控件的外观和行为 实例142 用户动态添加WebPart控件 7.5 用户控件 实例143 站内查询、搜索 实例144 导航条控件 实例145 友情链接 7.6 其他控件 实例146 用...
  • 实例013 状态栏中加入图标 11 1.4 导航菜单界面 11 实例014 OutLook界面 11 实例015 带导航菜单的主界面 12 实例016 图形化的导航界面 14 1.5 特色程序界面 15 实例017 隐藏式窗体 15 实例018 类似...
  • 使用Excel创建图表

    2014-01-22 22:22:06
    * _XLChart_MarkerSet:为折线图,散点图或雷达图中标记的对象设置属性 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 2012...
  • 实例245 隐藏折线图中指定系列的折线 实例246 加粗折线 实例247 显示折线节点 实例248 生成节点图 实例249 绘制虚线折线图 实例250 设置折线颜色 实例251 3D折线图 实例252 XY折线图 实例253 排序折线图 9.3 时序图 ...
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  • Java开发实战1200例.第2卷.part3

    热门讨论 2013-05-08 22:46:34
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  • Java开发实战1200例.第2卷.part2

    热门讨论 2013-05-08 22:45:35
    实例245 隐藏折线图中指定系列的折线 392 实例246 加粗折线 393 实例247 显示折线节点 395 实例248 生成节点图 397 实例249 绘制虚线折线图 399 实例250 设置折线颜色 401 实例251 3D折线图 402 实例252 XY折线图 ...
  • Java开发实战1200例.第2卷.part1

    热门讨论 2013-05-08 22:44:13
    实例245 隐藏折线图中指定系列的折线 392 实例246 加粗折线 393 实例247 显示折线节点 395 实例248 生成节点图 397 实例249 绘制虚线折线图 399 实例250 设置折线颜色 401 实例251 3D折线图 402 实例252 XY折线图 ...
  • TABLEAU教程2

    2020-11-26 15:56:59
    数据分层 ...分层柱形图 导入的数据就可以像之前那样,将数组展开 然后一步步细化,看看有没有异常数据(比如‘未知’)然后将这些数据排除后,再恢复 分层折线图 导入数据后,同样可以按层级将数

    数据分层

    导入数据后,上方的+和-都是进行分层的工具(上卷,下钻)
    在这里插入图片描述

    创建分层

    • 法一(比较推荐)
      按照从上到下的顺序,在最高级的那一层右击,创建分层结构
      在这里插入图片描述
      按照层级的由高到低,一个个放入层级之中
      在这里插入图片描述
    • 法二
      把一个类拖动到另一个类上,然后回自动问是否需要构成一个层级
      在这里插入图片描述
      重命名
      在这里插入图片描述
      对于新的要加入的,直接右键,添加,会自动加入到最下层
      在这里插入图片描述

    分层柱形图

    导入的数据就可以像之前那样,将数组展开
    在这里插入图片描述
    然后一步步细化,看看有没有异常数据(比如‘未知’)然后将这些数据排除后,再恢复

    分层折线图

    导入数据后,同样可以按层级将数据展开
    在这里插入图片描述
    注意:如果弄了两个层级,两个层级不能嵌套

    数据分组

    两个数据应该被放到一组,应该被合并
    右击数据,选择分组
    在这里插入图片描述
    然后最左侧,右击,编辑组
    在这里插入图片描述

    1. 把一组的拖动到一起,分完组之后要改组名
      在这里插入图片描述
    2. 如果看到一起的:点击ctrl选中之后,选择下方的group,也能分组
      在这里插入图片描述
    3. 如果比较多,要利用下方的搜索
      注意匹配的方式,用find all找到全部的以后,点击group,会自动把他们放到一起在这里插入图片描述
      最后将”包括其他“给去除
      在这里插入图片描述

    地图分组

    选用画线工具来将区域手动划分
    在这里插入图片描述
    选择分为一组
    在这里插入图片描述
    然后再左侧栏里edit名字
    在这里插入图片描述

    • 分度值
      要先把我们需要表现的数拖动到detail中,然后再画辅助线的时候才能调用
      在这里插入图片描述
      然后才可以调用
      在这里插入图片描述
      最终结果
      在这里插入图片描述

    数据集

    集是满足某些条件的数据子集,它是维度的一部分
    其中又分为常量集计算集,前者不会随着数据变化而更新,后者则会更新
    在这里插入图片描述
    将一堆数据选中后,会出现创建集的选项
    在这里插入图片描述
    创建完之后,我们会在左边的栏里看到创建的集
    在这里插入图片描述
    当我们加了更多分类条件后,再创立集
    在这里插入图片描述
    会发现我们筛选的数据也多了几个维度
    在这里插入图片描述
    当我们查看最后数据时,可以看到被筛选出来的国家的总利润被排除在外国家的总利润
    在这里插入图片描述
    这里的筛选条件:国家+地区+细分市场
    如果我们将地区删掉,会发现对于结果没有影响,因为:地区对于国家而言是冗余数据,删除这个筛选条件,并没有造成集内的数据有所改变
    但如果我们将”国家“删除,就会对数据集造成影响,变成了选定目标地区(地区+细分市场)和选定目标之外地区的对比了

    动态数据集

    • 条件筛选
      选中产品,右击 - 创建集
      在这里插入图片描述
      利用条件筛选来筛选集,并且取名为负利润产品集在这里插入图片描述
      然后拖动进表以后,查看具体单个member利润
      在这里插入图片描述
      具体数值
      在这里插入图片描述
    • 筛选top10
      还是右击 - 创建集
      在这里插入图片描述
      一样,筛选完拖动到表内后,show members
      在这里插入图片描述
    • 合并集
      有的时候一个数据集不能得到想要的结果,会需要两个集合合并(同一维度
      在这里插入图片描述
      然后这里只能负利润和TOP100合并,因为这两个都是关于产品维度创建的,而负利润国家则是基于国家维度创建,两者不能合并
      在这里插入图片描述
      这里的合并即:inner/outer/left join,不同的方式也代表了不同的集合意味,决定了最终的效果以及集合名字

    上面这些集,利用Filter也能做到(集本身达到了一个筛选效果)
    先Filter要的元素
    在这里插入图片描述
    然后右击,创建数据集,并且重命名
    在这里插入图片描述
    然后左下角就可以看到数据集了在这里插入图片描述

    分层级数据集

    把分好的集拖动到市场这个维度,重命名
    在这里插入图片描述
    然后就变成了在这里插入图片描述

    计算字段

    计算字段也能像dimension里的字段一样导入

    • 公式
    1. 右击空白区域,创建计算字段在这里插入图片描述
    2. 重命名字段,把参与计算的字段拖入,即可得到
      在这里插入图片描述
    3. 然后就会得到一个新的字段:成本
      在这里插入图片描述
    4. 成本要换成均值,而不是求和
      在这里插入图片描述
    • 判别条件
      计算字段也允许逻辑判别式的存在
      在这里插入图片描述
      这个时候切换到数据源,可以发现数据源里多了一列
      在这里插入图片描述
      最后结果
      在这里插入图片描述

    粒度、聚合和比率

    粒度需要配合散点图,用来形容离散点的个数(原来只有一个,取消聚合之后会变成十几个)
    在这里插入图片描述
    点击取消”聚合度量“,可以将每一个点都显示出来
    在这里插入图片描述

    • 度量聚合
      利润默认都是求总和,可以选择平均值、最大值、最小值
      在这里插入图片描述

    • 维度聚合
      可以选择最大值、最小值、平均值(一般不怎么用)
      在这里插入图片描述

    • 比率
      先创建计算公式在这里插入图片描述
      然后创立层级类别,之后过滤出自己想要的类
      在这里插入图片描述
      但最后拖动进来的是度量值,而不是维度
      在这里插入图片描述
      最后选择一下显示的度量,就可以看到具体的数值,不然就全都是0在这里插入图片描述
      这时候会发现()()\frac{\sum(利润)}{\sum(销售额)}\frac{利润}{销售额}的结果差异巨大

    • \frac{利润}{销售额}=30000%

    • ()()\frac{\sum(利润)}{\sum(销售额)}=20.38%
      明显后者是正确的,把前者展开到最细的”行ID“级别,可以发现两者又一致了
      在这里插入图片描述
      原因:前者按照公式,计算的是每个商品的利润率,最后加和;后者则是先把利润、销售额求和,最后相除

    • 查看详细数据

    1. 右击,选择查看数据
      在这里插入图片描述
    2. 查看详细数据在这里插入图片描述

    详细级别表达式

    一笔订单买了一支笔1美元,一个手机199美元,那么这个订单是200美元,但是如果平均则是一个商品赚了100美元
    我们想要按订单来计算平均值,就需要把同一订单的交易合集
    利用详细表达式:把一个订单里的利润进行求和
    在这里插入图片描述
    得到最后的结果这样
    在这里插入图片描述

    • 关于详细表达式的用法
      INCLUDE的位置还有FIXED/EXCLUD,后面跟的都是维度
      • FIXED是使用指定维度进行计算
      • INCLUDE是在其他指定的维度之上,进行计算,类似groupby
      • EXCLUDE是忽略指定维度
    • 举例:有一个订单号,里面有比利时和法国两个国家购买。
      INCLUDE是把两个国家的分别计算,分别给各自国家值
      FIXED则是把两个国家的值求和之后,同时赋给两个国家
      在这里插入图片描述

    表计算

    快速表计算

    点击tab右边的下拉菜单,套用公式即可
    在这里插入图片描述

    • Running Total(汇总)
      就是在做累加,第一个加第二个,再加第三个
    • Difference(差异)
      当前值减上一个值,可以进行调整,比如都去和第一个比差异,或者和下一个比差异
      在这里插入图片描述
    • 百分比差异
      \frac{当前值-上一值}{上一个值}
    • 移动平均值(Moving Avg)
      前N个值的平均值,随着数据增加,平均值也在变化;一般是适合有时间顺序的数据

    自定义表计算

    创建计算字段

    • 创建一个利润按月的移动平均值
      以当前为界限,向前推
      在这里插入图片描述
      假设我们希望创建一个参数,可以调整往前推的月份个数
      右击,选择创建参数
      在这里插入图片描述
      指定创建参数的名称,数值变化范围以及当前值
      在这里插入图片描述
      创建完之后会多出一个参数值,把这个参数值带入原先的表达式中,即可进行修改
      在这里插入图片描述
      点击”显示参数空间“,就可手动进行调整
      在这里插入图片描述
      随着拖动,后面的值也会变化

    人口金字塔

    一种特殊的旋风图,本质上就是成对的条形图
    同一行上,同一个维度(数量)去衡量两个数据;在竖向上,通过另一个维度(年龄)去区分不同数据
    直接把age作为int导入,会发现有一个Null无法识别,转换为string之后发现,那个是85+的字段,所以我们需要创建一个计算字段,来将其划分出来
    在这里插入图片描述
    如果是特殊字段,就要转化,否则就是直接转化为整数
    在这里插入图片描述
    先把年龄从度量值变成维度,再拖动进去
    在这里插入图片描述
    再创立数据桶,以10为一个段
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    如果直接这么作图,只会生成两张条形图,即使我们选择将图翻转,也不会变成人数从0开始向两边扩展
    在这里插入图片描述
    所以我们需要再创建两个计算字段:男性人数、女性人数
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    然后把总人数换成两个不同的人数
    在这里插入图片描述
    并且选择改变方向
    在这里插入图片描述
    要改变颜色,记得把gender放到“全部”的颜色里面,不然分开放到颜色里,需要操作两次在这里插入图片描述

    漏斗图

    用于业务流程的比较,比如业务的转化率,还有业务环节衔接
    画完图后,直接拖动图例,可以调节条形图在图中的位置
    在这里插入图片描述
    复制第一张图,把第二张图变成折线图后,选择双轴
    在这里插入图片描述
    在把第一张图的automatic改为bar,就可以将两张图重合在这里插入图片描述
    最后同步轴
    在这里插入图片描述
    同理,把这两张图复制以后,同样操作再来一次在这里插入图片描述
    再选择轴的方向,进行翻转,得到最终结果在这里插入图片描述
    最后将标题勾选掉,隐藏一部分标题
    在这里插入图片描述
    再选择格式,选择线(boarder),然后分别把行、列的分隔符隐去
    在这里插入图片描述
    选中线,把阶段拖动到text上(如果我们选择条形图,拖动到上面会将条形图压缩,左右 不对称,不美观)
    在这里插入图片描述
    点击总数,添加表计算
    在这里插入图片描述
    选择百分比,基于第一个数的百分比,这样就可以看到每一步相对于第一步还有多少留存
    在这里插入图片描述
    右边也添加一个表计算,不过是基于上一步的表计算,从而计算每一步的转化率
    在这里插入图片描述
    最终结果
    在这里插入图片描述

    箱线图

    又叫盒须图,显示数据的位置,离散程度还有异常值
    在这里插入图片描述
    先将条形图转变为点图
    在这里插入图片描述
    然后解除聚合(变成一个个的点)
    在这里插入图片描述
    然后再show more里,选择盒须图
    在这里插入图片描述
    会发现有的地区因为数据过少,并不适合做盒须图,所以这里只考虑酒店比较多的前五个
    在这里插入图片描述
    利用filter筛选出前5个(要选sum,要选记录数)
    在这里插入图片描述
    在排除掉“其他区域”,最终结果
    在这里插入图片描述
    右击,选择Edit,可以编辑上下限;当我们选择最大值时,盒须图变为如下效果
    在这里插入图片描述

    范围-线图

    先将日期分割到以天作为单位,然后随便看一个员工的接听量
    在这里插入图片描述
    但是不能显示这个员工每天的接听量在整体员工中所处的位置:比如大家今天平均接了15通电话,但他直接了10通在这里插入图片描述
    利用计算字段的FIXED来计算这几个值在这里插入图片描述
    计算每天的均值,需要FIXED日期
    在这里插入图片描述
    同理算出最大值和最小值
    在这里插入图片描述
    将几个数据放入detail中,后面才能添加时调用这些数据
    在这里插入图片描述
    右击左侧竖轴,才可以添加参考线
    在这里插入图片描述
    因为是针对每一天加线,所以要选每个cell,而不是整个区
    在这里插入图片描述
    然后最大最小值要选择区间(band)
    在这里插入图片描述
    最终结果如下
    在这里插入图片描述

    倾斜图

    用以比较数据在同一段时间内的变化情况,以及排名变化
    比如A的效率提升了,但是它的总生产量下降,排名落后了

    先创建一个字段:排名
    在这里插入图片描述
    然后把数据导入,选择线(Line)模式,把单位(即地区)放入详细信息在这里插入图片描述
    这个时候要对排名做表计算
    在这里插入图片描述
    然后选择指定排序方式
    在这里插入图片描述
    有一个重启期间(restarting every)选项,这里针对的是横轴(因为我们是在横轴上建立表计算的)
    如果选无,那么是对于整体进行排序。不按照横轴的划分来排序
    在这里插入图片描述
    如果选了期间(横轴的分界单位),那么则是针对每个时间段单独进行排序
    在这里插入图片描述
    同理。标签进来以后,也要进行表计算,操作和之前一致
    在这里插入图片描述
    最后编辑显示字段,让它格式正确,且在线首线尾都显示
    在这里插入图片描述
    当然,如果需要改变排序序号,那需要在最开始添加排序字段的时候,指定公式为INDEX()总个数-INDEX()
    不然我们再怎么选升序降序都没有用

    • 但此时还是没有办法展示变化趋势,所以这里需要添加一个新的计算字段(变化量)
      在这里插入图片描述
      返回当前行与指定行的关于指定计算公式的偏差值,这里因为只有两个值(前期当期),所以用First,last就够了,不然还需要-2.-1之类的来形容客观的差值
      以北京为例,这last是26,first是44

    关于变化量,有的时候需要用绝对值来衡量,毕竟有的时候-20的变化程度和19都是巨大,但是他们一个大一个小,所以这里要把线的粗细改变为由变化量绝对值来衡量
    在这里插入图片描述
    颜色可以直接把变化量拖动进去,也可以设计一个计算字段,大于0是增长,小于等于零是衰退,然后最后只有两种颜色

    一般是把同期值放在前面,当期值放在后面,所以这里需要手动排序
    在这里插入图片描述
    然后手动把field下调
    在这里插入图片描述
    最终结果
    在这里插入图片描述

    网络图

    简单网络图

    先观察数据,发现数据是成对存在,最后一栏表示两点间的关联强度
    在这里插入图片描述
    先把数据导入,最后总是一个点,取消聚合度量,把automatic改成线
    在这里插入图片描述
    如果直接把点的标签拖动到label上,会发现线消失了,所以要建立双轴图,然后把两张图合并(通过复制Y轴即可完成
    然后第二张图选择形状,空心实心都可以
    在这里插入图片描述
    这个时候在第二张图添加标签,并且“允许覆盖其他标签”
    在这里插入图片描述
    最后双轴就能显示结果了
    在这里插入图片描述
    最后把C移出来,会有重复的C显示,右击原来的,选择隐藏就可以将其隐去(不是很灵,要多点几次)
    在这里插入图片描述

    省份间的网络图

    数据一样是两两一组
    数据导入后:取消聚合,改为线图,把relation拖动到Path里在这里插入图片描述
    同样,第二项张图改为shape,然后双轴合并,然后给每个省一个颜色,并显示标签(允许覆盖)在这里插入图片描述

    站点图

    数据有所不同,第一列表示连个站点之间有线路在这里插入图片描述
    鉴于数据的不同,创建的方式也有所不同
    在这里插入图片描述
    老样子,双轴,第二张图改为点图
    在这里插入图片描述
    第一张图按照使用率,来给线路变色(使用率越高,越红)
    在这里插入图片描述

    弧线图

    通过弧度长度,来表示不同量的大小

    1. 先编辑数据
      选中要呈现的数据,选择只保存(keep only),这样就只有这些数据了
      在这里插入图片描述

    2. 然后需要构建excel表格

      1. 角度=100%\frac{自己个数}{总体个数}*100\%,需要表计算来完成,保留整数位就行
        在这里插入图片描述
        根据百分比,创建对应各数的条目:比如东区站16%,那就创建16条(0到15)
      2. 分类表示这些条目都属于这一类,同一类用一个数字表示
      3. 最后一列统一放上这一组的个数
    3. 把新创的表重新导入,作为新的作图数据
      在这里插入图片描述

    • 创建计算字段
      画图的时候,要用极坐标来转化x1=x0+r(π180angle)x_1=x_0+r(\frac{\pi}{180}*angle)
      这里的R是半径,就是分类,即从内到外,排在第几个,对应的R就为多少
      在这里插入图片描述
      同理,y的极坐标换位sin即可
      在这里插入图片描述
      最后结果如下
      在这里插入图片描述

    但这个时候弧度太小,希望最好能超过半圆,所以我们调小除以的数字,来讲圆弧变长

    • x变化,y也要对应变化

    在这里插入图片描述
    但这个时候圆弧还是很奇怪,因为圆心不对

    右击下方和左侧坐标轴(Edit Axis),将坐标调整为-7到7
    在这里插入图片描述
    最终结果变为如下在这里插入图片描述
    但还是不够,于是我们再将除数缩小为45,会发现多出一块弧线区域
    在这里插入图片描述
    解决办法
    把“角度”拖动到path里面,即可在这里插入图片描述
    如果想要调整其实位置,需要在X极坐标和Y极坐标内同时加π2\frac{\pi}{2}
    在这里插入图片描述
    最终结果如下
    在这里插入图片描述
    同理,如果想要换延展的顺时针/逆时针方向,加符号即可
    最后显示文字,选择在“线首末端显示”,并且只选线首在这里插入图片描述

    雷达图

    玩家各方面属性的表示,下面几个默认数据是用来构筑表的在这里插入图片描述
    先把所有数据选中(第一列除外),右击上方列名,创建数据透视表(pivot)
    在这里插入图片描述
    对于这种数据相同的,可以创建数据透视表。这边创建完之后要记得改名在这里插入图片描述

    • 首先要创建路径(把每一环都连起来),也就是从“进攻能力”出发,连接下一个能力,最后又重新连接到“进攻能力”,这里会看到有一个“进攻能力1”
      利用CASE语句,最后一个写成WHEN ‘进攻能力1’ THEN 9,或者直接ELSE 9也行(重点在于区分头尾)在这里插入图片描述
      这样就确定好了雷达图的旋转顺序
    • 接着创建__角度__,用以确定每个点的坐标
      即这个点乘以cosθ\cos{\theta}就能得到x轴坐标,乘以sinθ\sin{\theta}就能得到y轴坐标,半径则等于能力值
      我们利用第一个计算字段里的序号,来分别给他们安排角度(从1到9)
      在这里插入图片描述
      最终就可以生成最终的x,y坐标值
      在这里插入图片描述
      然后这个时候就能生成图片

      但是这个时候如果直接把能力名称拖入label,会发现在每层都生成名称,但我们只想在最外面一层有名字,所以要生成一个计算字段,专门控制显示字段。这个字段要生成在维度里
      然后一样要使用双轴图,在第二个图里加,不然就会把最外面一层圆给挤掉在这里插入图片描述
      注意允许字段重叠,然后要把“进攻能力1”从和它重叠的那个字段上隐去
      顺便要把坐标轴调大一些,不然字段会覆盖住线
      可能是2019TABLEAU傻逼,如果选全部的时候调整Y轴值,它会只调整当前这张图的Y轴坐标,所以不得不每张图都要调整Y轴坐标
      在这里插入图片描述
      同理,这边如果要先试玩家数值,也需要用计算字段来过滤,不然每一圈都会显示1.2.3这种固定值
      在这里插入图片描述
      这里在数值里设置显示标签
      然后把这个设置到的值,放到第一张图的label里,不然会把第二张图的能力名称label给挤掉在这里插入图片描述
      这个时候再设置允许覆盖,就会把所有值都显示出来,但是太复杂,需要做一个过滤
      右击调出过滤选项后,可以只看某个玩家的数据
      在这里插入图片描述
      也可以选择下拉模式(多个下拉值),这样筛选器不会太累赘
      在这里插入图片描述
      然后我们不希望背景色太丰富,希望全是灰色,所以需要调节一下颜色
      在这里插入图片描述
      最终结果如下
      在这里插入图片描述

    改进

    有的时候,我们希望把最主要的能力放在最上方,这就需要将雷达图旋转角度
    在这里插入图片描述
    给角度这个参数添加π2\frac{\pi}{2}即可
    在这里插入图片描述
    记得要把“进攻能力1”和“进攻能力”中重复的隐去,然后需要重新把标签拖出来
    数值显示选择discrete(离散),不然小数点后面数值会过多

    凹凸图(Bump Chart)

    通常用在不同排名中,链接相同的事务,用以显示同一事物在各方面的优劣在这里插入图片描述
    然后把子类别导入后,发现计算的依据不对,需要重新调整为“子类别”
    在这里插入图片描述
    然后双轴图,同步轴,把第二张图改为shape图
    在这里插入图片描述
    然后显示所有标签,并且利用对齐,将图标显示到中心
    在这里插入图片描述
    根据需求做个倒序,两张图同时倒序的关键在于选择的是否要同步
    在这里插入图片描述

    分析

    回归分析

    线性回归分析

    拖动数据,直接添加趋势线,就可以实现估计,但是默认添加的是线性的。
    你要选择“编辑”,这样才可以选择指数或者幂的趋势线
    在这里插入图片描述
    点中线的情况下,还可以看到线的具体参数
    在这里插入图片描述

    另外一种,选择分析,把趋势线拖过去,还有多种可以选
    在这里插入图片描述
    这边设置异常值的阈值为一个参数
    在这里插入图片描述
    然后将这个参数导入计算字段,再拖入颜色在这里插入图片描述
    我们就可以一边调节,一边看到具体变化
    在这里插入图片描述

    • 多项式的话可以选2-8阶的不同多项式
      在这里插入图片描述

    时间序列分析

    先把数据按时间(天)来分割
    在这里插入图片描述
    然后点击“预测”选项
    在这里插入图片描述
    默认是一条直线,这里需要选择预测选项,来进行编辑选择
    在这里插入图片描述

    • 第一个是选择要预测多久的
      在这里插入图片描述
    • 第二部分是数据源,一般不用动
      主要有一个用0填充空缺值,不然会影响最终生成的模型
      但建议最好自己去填充一个数据,因为填0造成的误差过大
      在这里插入图片描述
    • 第三部分是选择模型,主要是自定义要自己调整
      在这里插入图片描述
      前者意味着是总体是上升还是下降,不存在先上升后下降这种(不够智能)
      后一个是周期
    • 最后是置信区间在这里插入图片描述

    当我们选择累加,就可以看到最后的结果如图
    在这里插入图片描述
    选择description,可以看到具体的变化
    在这里插入图片描述
    -5139是指预测值的起始值和预测值最终值的差值变化
    9821则是在当前99%的置信度情况下,与测试会与基准线变化的最大范围

    模型的调试,组合自己多调试,具体会体现在contribution上;最后有一个对于模型的描述,会有好坏之分。在这里插入图片描述

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