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  • 很多时候,我们分析业务数据,需要查看数据随时间的变化情况。然而,如果时间跨度比较久,通过...本期《举个栗子》,我们要给大家分享的 Tableau 技巧是:动态条形呈现数据变化。 为方便学习,栗子使用 Tableau 自.

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    很多时候,我们分析业务数据,需要查看数据随时间的变化情况。然而,如果时间跨度比较久,通过筛选器并不能很直观的得出结论。

    之前,小优在抖音上推送过一个视频,关于全球人口排行竞速分析(如下图,也可复制以下链接到浏览器观看:https://v.douyin.com/qV8uGF/ )。
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    有不少数据粉好奇:在 Tableau 中,这样的动态条形图如何实现呢?今天,我们就来分享方法。
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    本期《举个栗子》,我们要给大家分享的 Tableau 技巧是:动态条形图呈现数据变化。

    为方便学习,栗子使用 Tableau 自带的“世界发展指标”数据,来呈现各国 CO2排放量随时间变化的情况。掌握栗子方法后,数据粉可尝试使用自己的数据。

    具体步骤如下:

    1、创建视图
    打开 Tableau Desktop,连接“世界发展指标”数据源,新建工作表。

    创建计算字段:Rank。右击“数据”窗格空白处,在下拉菜单中选择“创建”-“计算字段”,键入函数:
    RANK_UNIQUE(sum([Co2 排放量]),‘desc’)
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    将度量 “Co2排放量”拖放至列,将刚才创建的计算字段“Rank”拖放至行,并右击行上的“Rank”胶囊,在下拉菜单中设置为离散。
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    再将维度“国家/地区”拖放至“标记”卡的标签中。
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    右击列上的“Rank”胶囊,在下拉菜单中选择“编辑表计算”。
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    在弹出的对话框中,将计算依据选为:特定维度。

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    到这里,条形图就创建好了。

    2、设置页面功能
    把维度“年份”拖放至“页面”卡中。
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    点击视图右侧“年份”页面筛选器上的箭头按钮,在下拉菜单中,勾选“循环播放”。
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    3、添加筛选器
    将维度“国家/地区”、“年份”和计算字段“Rank”拖放至“筛选器”卡。右击“筛选器”卡上的“rank”胶囊,在下拉菜单中选择“编辑表计算”,然后在弹出的对话框中,将计算依据选为:特定维度,这样就可以通过“Rank”筛选器去除 null 值。
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    将度量 “Co2排放量” 拖放至“标记”卡的标签中,然后左击标签按钮,在下拉框中修改标签的字体大小。
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    如下图编辑标签,目的是通过调整字体大小,使每一行的标签都能显示出来。
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    如此,我们就完成了一个动态条形图的呈现,你可以单击播放按钮来查看动态效果。

    栗子后记

    还可尝试使用新版本功能“动画”,让动态呈现效果更好。

    单击顶部菜单栏“设置格式”-“动画”,将 workbook Default 打开,设置想要的速度。
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    现在,再单击播放按钮,看看动态效果和之前有什么不同?
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    本期的 Tableau 技巧,你 Get 到了吗?赶快试试看吧!
    下一期,再会~
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    文章部分信息来源于网络,如有侵权请告知

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  • 使用pyplot绘制(年份-数据)趋势

    千次阅读 2019-04-03 13:24:29
    #把自己设置的刻度加到中 plt.xticks(x_ticks,size = 10) #纵轴标签 plt.ylabel('技术融合距离偏态') #横轴标签 plt.xlabel('年份') #设置图示 plt.legend(['电子信息','汽车','装备']) plt.show()  
    import matplotlib.pyplot as plt
    from pylab import *
    import numpy as np
    
    #解决中文显示问题
    mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
    #解决负号显示问题
    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
    #X轴刻度,使用numpy的linspace()函数生成等差数列
    x_ticks = np.linspace(1985,2014,30)
    #Y轴刻度
    y_ticks = np.linspace(-1.5,2,8)
    #画第一条线,x1,y1分别是点的横纵坐标所形成的列表,linestyle是线的style,c是颜色,linewidth是线的宽度
    plt.plot(x1,y1,linestyle = '-' ,c = 'black',linewidth=3)
    #第二条线
    plt.plot(x2,y2,linestyle = '--',c = 'black',linewidth=3)
    #第三条线
    plt.plot(x3,y3,linestyle = ':',c = 'black',linewidth=3)
    #把自己设置的刻度加到图中
    plt.xticks(x_ticks,size = 10)
    #纵轴标签
    plt.ylabel('技术融合距离偏态')
    #横轴标签
    plt.xlabel('年份')
    #设置图示
    plt.legend(['电子信息','汽车','装备'])
    plt.show()

     

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  • 查询数据库中数据年份 由Alisha Green撰写 全国各州和直辖市在开放数据方面又充满了令人鼓舞的消息。 从海岸到海岸,各种规模的市政当局都批准了新的开放数据政策,现有的开放数据计划已经成熟并引发了新的创新...

    查询数据库中数据的年份

    Alisha Green撰写

    全国各州和直辖市在开放数据方面又充满了令人鼓舞的消息。 从海岸到海岸,各种规模的市政当局都批准了新的开放数据政策,现有的开放数据计划已经成熟并引发了新的创新,并且由于倡导工作,还有许多其他的开放政府获胜。

    回顾一下今年的亮点:

    越来越多的强大开放数据策略

    2013年是采用开放数据政策具有里程碑意义的一年,而2014年正是基于这一势头。 现在,全国有州和市级的50个开放数据策略 今年通过了19项新的州和市政政策,并且对现有的四个开放数据政策进行了更新和改进。 现在,美国所有五个最大的城市都制定了开放数据政策,而中小城市越来越多地加入开放数据运动。 伊利诺伊州布卢明顿,人口不足78,000; 密歇根州杰克逊(Jackson Mich),人口不到34,000; 纽约州威廉姆斯维尔市(Williamsville)的人口不足6,000,在2014年都采用了开放数据政策,这表明较小的社区可以并且应该接受开放数据可以带来的好处。

    采用开放数据的社区正在寻找方法,以在此领域中取得成功的人们的成功为基础。 例如,波士顿的新开放数据政策鼓励首席信息官监督实施,与各部门的人员合作并发布更多指导,从而为推进政府间的收购奠定了坚实的基础。 匹兹堡的新开放数据政策遵循了开放数据最佳实践的一半以上。

    即使已经制定了开放数据政策的政府也正在抓住机会进行迭代和改进。 华盛顿特区是我们确定的第一个拥有开放数据政策的地方政府,它今年通过市长的行政指示更新了其政策。 该市取得了一些重要的进步,尽管它仍有很大的增长空间,但我们希望它将继续迭代其政策,以纳入更多最佳实践。

    其他地方也在努力更新其指南,以支持现有的开放数据策略。 纽约市更新了其开放数据计划,以补充该政策,致力于发布更多数据,但也引发了一些问题。 马里兰州蒙哥马利县发布了一项实施计划,该计划概述了用于发布数据集的优先级排序过程,并就完成数据集清单所采取的步骤分享了见解。 费城还展示了其开放数据的增长,发布了新的战略计划,概述了其将如何处理其清单和优先次序过程,并采用了改进的面向公众的方法来跟踪所有进度。

    广泛透明赢得胜利

    除了开放数据政策之外,今年在州和市级政府也取得了开放性进展。 纽约市通过在线公开信息击败联邦政府,实现透明度的现代化。 我们调查了费城更新后的游说门户网站,发现自上次审核以来有所改进,从而产生了更多开放数据。 我们密切关注加利福尼亚州对公共记录法的投票,该投票是在去年未能尝试在市政一级降低公共记录要求之后进行的。 该州宪法修正案的批准意味着市政当局将必须继续遵守该州的公共记录法。 如果将公开数据写入《公共记录法》,那么这一变化也可能为全州范围内广泛公开数据的移动打开大门。

    在希望看到加州改善其公开数据的加州团体中,确实不乏动力。 我们加入了一个团体联盟,呼吁对加利福尼亚的影响力数据门户Cal-Access进行开放数据改进。 对该系统的改进可以帮助在竞选财务,游说和道德操守披露数据上获得更多亮点。

    今年,并非只有加利福尼亚州应对不良政策。 为了提高透明度,对美国所有50个州行政命令的公开性进行了审查,从而使人们对格鲁吉亚行政命令消失的情况有了更深入的了解,并最终在网上恢复了这些命令。

    我们还研究了得克萨斯州和华盛顿州的有限责任捐赠和公司注册处访问权限,发现各州在处理披露竞选捐赠信息方面的方式差异很大。

    今年在前几年工作的基础上进行了几项努力。 我们继续探索联邦手段如何帮助市政当局更开放其财务数据。 在询问该机构是否可以在这种开放性中发挥作用之后,我们召集了一群人要求联邦机构收集大量的市政财务数据,以考虑开放数据最佳做法。 在收到该机构关于开放数据建议的令人鼓舞的评论之后,我们首先变得很感兴趣。

    联邦公开数据的改进也有望解决这个问题。 今年早些时候通过的《数据法》将有助于提高联邦政府对州和市政府拨款的透明度。 这是提高州和市政财政透明度的重要一步。

    除了财务数据,我们还探索了其他特定种类的开放数据。 我们看了全国各级政府公开立法数据的进展情况。 开放立法数据可帮助人们获取有关拟议法案和现行法律的更多信息,从而使他们能够成为政府程序中更精明的参与者。

    我们还探索了开放数据与其他可以支持开放政府的领域的交集。 我们在2014年全年的工作包括:倡导认真对待保护对公共电子邮件的访问,描述联邦政府可以从州和市政电子归档工作中学到什么,着眼于更新公共记录工具以包括更多开放数据概念的必要性,探索警察问责制与开放数据的交集,展示了政府和社区运营的公共记录门户如何将公共数据概念带入公共记录流程,研究主动发布公共记录如何降低成本,并分享有关加强公开会议的建议与开放数据。

    我们深入研究了公共记录,记录管理和开放数据的交集,包括存储和共享记录的未来,解决了将公共记录转换为开放数据的成本,平衡记录管理和开放数据时的需求。关于负债,好的记录管理如何帮助打开数据。 我们指出,开放数据是公共记录的下一个迭代-这意味着公共记录拥护者和开放数据拥护者应该共同努力,利用他们的技能,见解和共同利益来进行改进

    我们在所有这些领域以及其他领域的思想领导力已帮助分享知识,激励倡导者并在全国各地推动变革。

    建立支持运动的资源

    通过研究,倡导和共享最佳做法,可以增加开放数据的采用并改善开放的政府做法。 Sunlight已开发并继续扩展各种资源,以帮助这些工作。

    关于开放数据的好处的教育是帮助推动采用的一部分。 我们的开放数据影响文档重点介绍了开放数据为政府和公众带来的一系列潜在利益,包括提高透明度,增强责任感,提高效率并节省成本,提高服务质量以及提高公众参与度。 由于阳光之友和开放政府倡导者艾里斯·帕尔玛(Iris Palma)的工作,该文档也以西班牙语提供。

    当然,如果没有强有力的编写和实施开放数据策略和程序,就无法充分发挥其潜力。 Sunlight的《开放数据政策指南》最初于2012年制定,今年进行了修订,以帮助完成这些流程。 最佳实践的相应示例包括叙述示例和策略语言得到了扩展,以反映出制定和实施强大的开放数据策略的方法范围。 现在,更新后的指南包括对不同种类的监管机构的关注,对平衡测试的需求,以在尽可能多地发布信息的同时适当保护敏感信息,对数据发布进行优先级排序等。

    在《指南》的基础上,“开放数据常见问题解答”页面回答了有关开放数据策略起草和实施的特定问题,旨在帮助尽可能地告知流程。

    为了帮助激发围绕开放数据的行为和参与以及探索开放数据的工具,我们精心设计了一套公民工具包,以帮助吸引下一代领导者。

    美国城市开放数据普查由Sunlight,开放知识和美国法规(Code for America)共同合作,是另一种资源,可让您随时了解全国范围内的开放数据。 它跟踪非政府社区成员自愿进行评估的城市中数据集的技术开放性。

    而且,当然,我们一直在不断更新和扩展资源,包括列出所有美国开放数据政策的开放数据地图,用于其他资源的GitHub存储库,以及我们的Sunlight Cities Tumblr (突出显示有趣,重要且创新的开放数据)来自全国各地的可视化和故事。 我们甚至刷新了本地工作的中心,以帮助将所有这些资源整合在一起,并使它们易于查找。

    展望未来

    对于全国范围的开放数据和开放政府来说,这是伟大的一年,我们相信总会有改进的空间。 我们以2013年取得的巨大进步为基础,推进各种规模的州和市的开放数据,帮助他们制定和实施适合当地情况的政策,我们期待着继续进行和发展这项工作。

    我们确信2015年将为开放数据带来更多的进步,并扩大政府获得的胜利。 肯定还会有更多挑战,我们将准备好应对这些挑战,与政府工作人员和官员以及社区倡导者和利益相关者合作,为地方政府带来更大的透明度。

    最初发布在Sunlight Foundation博客上 在知识共享下重新发布在这里。

    翻译自: https://opensource.com/government/14/12/year-local-open-data

    查询数据库中数据的年份

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    $(function () {
        $(document).ready(function () {
            Highcharts.setOptions({
                global: {
                    useUTC: false
                }
            });
            $('#container').highcharts({
                chart: {
                    type: 'spline',
                    animation: Highcharts.svg, // don't animate in old IE
                    marginRight: 10,
                    events: {
                        load: function () {
                            // set up the updating of the chart each second
                            var series = this.series[0];
                            setInterval(function () {
                                var x = (new Date()).getTime().getSecond, // current time
                                    y = Math.random();
                                series.addPoint([x, y], true);
                            }, 1000);
                        }
                    }
                },
                title: {
                    text: 'Live random data'
                },
                xAxis: {
                    tickInterval:(new Date()).getTime().getSecond
                },
                yAxis: {
                    title: {
                        text: 'Value'
                    },
                    plotLines: [{
                        value: 0,
                        width: 1,
                        color: '#808080'
                    }]
                },
                tooltip: {
                    formatter: function () {
                        return '<b>' + this.series.name + '</b><br/>' +
                            this.x + '<br/>' +
                            Highcharts.numberFormat(this.y, 2);
                    },
                    crosshairs:[true,true]//显示十指线
                },
                legend: {
                    enabled: false
                },
                exporting: {
                    enabled: false
                },
                series: [{
                    name: 'Random data',
                    data: (function () {
                        // generate an array of random data
                        var data = [],
                            time = (new Date()).getTime().getSecond,
                            i;
                        for (i = -19; i <= 0; i += 1) {
                            data.push({
                                x: time ,
                                y: Math.random()
                            });
                        }
                        return data;
                    }())
                }]
            });
        });
    });

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/ysq0908/p/5998547.html

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