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  • 可视化图表种类如此之多,什么场景下应该用什么图表展示,是一个让人头秃的难题。 数据可视化的爱好者Severino Ribecca,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了...

    可视化图表种类如此之多,什么场景下应该用什么图表展示,是一个让人头秃的难题。

    数据可视化的爱好者Severino Ribecca,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。

    值得一看。建议收藏

    1.点阵图

    在这里插入图片描述
    点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据,每种颜色的点表示一个特定类别,并以矩阵形式组合在一起。

    适合用来快速检视数据集中不同类别的分布和比例,并与其他数据集的分布和比例进行比较,让人更容易找出当中模式。

    推荐下我自己建的Python开发交流学习(qq)群:810735403

    2.点数图

    在这里插入图片描述
    点数图 (Point & Figure Charts)也称为「P&F 图」,使用由 X 和 O 符号组成的一系列方格来显示特定资产的供需关系。

    这种图表与时间无直接关系,主要集中看资产的过滤价格表现;它也不会显示交易量,其目的只是显示任何供需关系上的变化,称为「突破」(breakouts)。

    推荐制作的工具有:rpnf。

    3.弧线图

    在这里插入图片描述
    弧线图 (Arc Diagram) 是二维双轴图表以外另一种数据表达方式。在弧线图中,节点将沿着 X轴放置,然后再利用弧线表示节点与节点之间的连接关系。

    弧线图适合用来查找数据共同出现的情况。但缺点是:不能如其他双轴图表般清楚显示节点之间的结构和连接,而且过多连接也会使图表难于阅读。

    推荐的制作工具有:Protovis (编程语言)、D3 (编程语言)。

    4.折线图

    在这里插入图片描述
    折线图用于在连续间隔或时间跨度上显示定量数值,最常用来显示趋势和关系。

    此外,折线图也能给出某时间段内的「整体概览」,看看数据在这段时间内的发展情况。

    推荐的制作工具有:MS Excel、Apple Numbers、D3、DataHero、Datamatic、Datawrapper、Envision.js、Google Charts、Google Docs、Infogr.am、OnlineChartTool.com、SlemmaVega。

    5.平行坐标图

    在这里插入图片描述
    平行坐标图 (Parallel Coordinates Plots) 能显示多变量的数值数据,最适合用来比较同一时间的多个变量,并展示它们之间的关系。

    当数据密集时,平行坐标图容易变得混乱、难以辨认。解决办法是通过互动技术,突出显示所选定的一条或多条线,同时淡化所有其他线条,让我们能更集中研究感兴趣的部分,并滤除干扰数据。

    推荐的制作工具有:D3、Protovis、RAWGraphs、The R Graph Gallery、Vega。

    6.网络图

    在这里插入图片描述
    也称为「网络地图」或「节点链路图」,用来显示事物之间的关系类型。

    这些节点通常是圆点或小圆圈,但也可以使用图标。

    网络图主要有分别为「不定向」和「定向」两种。不定向网络图仅显示实体之间的连接,而定向网络图则可显示连接是单向还是双向(通过小箭头)。

    网络图数据容量有限,并且当节点太多时会形成类似「毛球」的图案,使人难以阅读。

    推荐的制作工具有:Cytoscape、Datamatic、Gephi、Graph-tool、Mike Bostock’s Block、Plot.ly、sigmajs、Vega、ZoomCharts。

    7.象形图

    在这里插入图片描述
    象形图 (Pictogram Chart) 也称为「象形统计图」,使用图案来显示数据量。

    使用图案能克服语言、文化和教育水平方面的差异,是更具代表性的数据显示方法。举个例子,如果数据是「5 辆车」,图中便会显示 5 个汽车图案。

    推荐的制作工具有:Infogr.am、jChart。

    推荐下我自己建的Python开发交流学习(qq)群:810735403

    8.直方图

    在这里插入图片描述
    直方图适合用来显示在连续间隔或特定时间段内的数据分布,有助于估计数值集中位置、上下限值以及确定是否存在差距或异常值;也可粗略显示概率分布。

    推荐的制作工具有:MS Excel、Apple Numbers、D3、Datavisual、Google Docs、Infogr.am、OnlineChartTool.com、Protovis、R Graph Gallery、Slemma。

    9.密度图

    在这里插入图片描述
    密度图 (Density Plot) 又称为「密度曲线图」,用于显示数据在连续时间段内的分布状况。

    这种图表是直方图的变种,使用平滑曲线来绘制数值水平,从而得出更平滑的分布,并且它们不受所使用分组数量的影响,所以能更好地界定分布形状 。

    推荐的制作工具有:The R Graph Gallery、Cookbook for R。

    10.人口金字塔

    在这里插入图片描述
    人口金字塔 (Population Pyramid) 也称为「年龄性别金字塔」,是彼此背靠背的一对直方图,显示所有年龄组和男女人口的分布情况。

    人口金字塔最适合用来检测人口模式的变化或差异。多个人口金字塔放在一起更可用于比较各国或不同群体之间的人口模式。

    推荐制作的工具有:AnyChart、D3 (重叠版本)、Vega、ZingChart。

    11.条形图

    在这里插入图片描述
    条形图 (Bar Chart) 也称为「棒形图」或「柱形图」,采用水平或垂直条形(柱形图)来比较不同类别的离散数值。

    图表其中一条轴代表要比较的具体类别,另一条则用作离散数值的标尺。

    条形图的离散数据是分类数据,针对的是单一类别中的数量多少,而不会显示数值在某时间段内的持续发展。

    推荐的制作工具有:MS Excel & Apple Numbers、AnyChart、D3 、DataHero、Datamatic、Datawrapper、Google Charts、Google Docs、Infogr.am、OnlineChartTool.com、Protovis、Slemma、Vega、ZoomCharts。

    12.多组条形图

    在这里插入图片描述
    多组条形图也称为「分组条形图」或「复式条形图」,是条形图的变种。

    多组条形图通常用来将分组变量或类别与其他数据组进行比较,也可用来比较迷你直方图,每组内的每个条形将表示变量的显著间隔。

    但缺点是,当有太多条形组合在一起时将难以阅读。

    推荐的制作工具有:D3、DataHero、Datavisual、Datawrapper、Infogr.am、NVD3.js、R Graph Gallery、Slemma、Vega、Visage、ZoomCharts。

    13.最后

    在这里还是要推荐下我自己建的Python开发交流学习(qq)群:810735403,群里都是学Python开发的,如果你正在学习Python ,欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有Python软件开发相关的),包括我自己整理的一份2020最新的Python进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入Python的小伙伴!

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  • 最近在看这本《左手数据,右手图表》,大体上可以从技巧、观念和管理等几方面来学习。...本书没有提到的内容有:如何提出问题,就是说现有一张数据表,我们到底需要它来说明什么问题。这也许不是exce...

    最近在看这本《左手数据,右手图表》,大体上可以从技巧、观念和管理等几方面来学习。

    个人认为本书的最核心就是Offset为主的区域选择函数(辅助单元格类似信号接收器、通过结合函数GPS定位),然后辅之以数据源的整理、与数据源相结合的控件(信号发射器)、常规的图表制作等多种技能。

    本书没有提到的内容有:如何提出问题,就是说现有一张数据表,我们到底需要用它来说明什么问题。这也许不是excel本身的话题了。

    重要的内容记录如下:

    一、技巧

    1、Offset函数确定区域:这个函数应该是本书的核心。

    很奇怪,此前学了很多次,但只有这次是真的学会了。也许是之前都是免费在论坛里面看。

    (此函数结果并不直接显示区域,可以借助定义名称来查看)

    2、vlookup、hlookup:这两个函数主要适用于解决辅助区域方式来制作图表时使用。

    vlookup函数用来解决如下问题很有用。

    例如已知待报废资产列表,从现有资产清单中返回原值、现值等。即便表格年年变,也很容易得到结果。

    注:index和match配合,可以返回当前查询值左侧区域的数值。

    3、表单控件和activeX控件的区别,返回值不一样:一个是相对位置,一个是直接返回值。

    4、多选类控件可以用于不同数据的对比。

    5、Ctrl+1等快捷键,F4重复上一步操作,Ctrl+F3调出名称定义框。

    6、8.3.1为图表插入数据系列。图例名称,数据系列等。

    在“选择数据”,添加图例项处填入提前定义的名称。

    如果水平轴处不是你要的,单击那里的“编辑”重新在表格里面选择希望显示的水平轴标签区域。

    7、sumproduct函数很有用。可以用来算条件计数和条件求和。此外可以求文本格式存在的数字求和。

    假定A7:A8存放的是文本型数字。

    则可以用如下函数求和

    =SUMPRODUCT((A7:A8)*1)

    =SUMPRODUCT(--(A7:A8))

    8、关于控件,需要在“Excel选项”中调出excel开发工具菜单选项卡。对于ActiveX控件,需要退出“设计模式”才可以实现需要的功能。

    通过开发工具内的“属性”-“控制”界面可以选择“数据源区域”、“单元格链接”区域。

    如果是Active X控件,要设置Linked cell,组合框内还有list fill range 。

    9、定义名称可以结合If函数、offset 函数来实现区域的动态选择;参考本书14.2节范例。

    10、图表基本要素与制作:参考本书8.2节。

    11、名称定义好后,需要在图表的数据源区域使用。参考9.1节内的Step3中。需要在“选择数据源”对话框内,左侧的“图例项(系列)”处,单击“添加”,然后在弹出的对话框中“系列值”处输入预先定义好的名称。

    水平轴类似,也可以使用。

    12、滚动条应用示例:12.2,多个数据的图形化,每页12个数据,使用滚动条逐屏显示。

    二、观念和管理

    1、波士顿矩阵:

    波士顿矩阵认为一般决定产品结构的基本因素有两个:即市场引力与企业实力。通过以上两个因素相互作用,会出现四种不同性质的产品类型,形成不同的产品发展前景:①销售增长率和市场占有率“双高”的产品群(明星类产品);②销售增长率和市场占有率“双低”的产品群(瘦狗类产品);③销售增长率高、市场占有率低的产品群(问题类产品);④销售增长率低、市场占有率高的产品群(现金牛类产品)。(参考百度百科)

    但波士顿矩阵也有局限。

    2、各种类型图表使用的场合

    3、雷达图

    4、并不是所有的数据源都是来直接制图,可能需要通过排序、筛选、数据透视来分析,形成新的数据以适合作图。这方面可以参考刘万祥的《Excel图表之道》以及麦肯锡的《用图表说话》。

    三、思考的问题

    1、如何从大量数据中,提炼汇总分析数据。

    或者说有很多数据,你能利用这些数据为组织带来什么价值?(5.3数据透视表分析数据,可以参考另一本书《excel 2007 数据透视表应用大全》)

    2、根据书中学习的内容,制作类似的表格(区域经理评价表)。

    3、与水晶报表以及其他BW的区别。

    4、power query以及power pivot:在office 2013中,今后安排学习。

    四、习题练习记录

    记得从第一章开始记录学习心得及习题xls,传至网盘。

    0、ExcelBro_Samples.01:第4章 Excel动态图表及制作原理.xlsx

    不错的示例,试着做一下,用于理解控件、名称等。

    1、日历控件隐藏

    Private Sub Calendar1_Click()
    ActiveCell = Calendar1.Value
    Me.Calendar1.Visible = False
    End Sub

    Private Sub worksheet_selectionchange(ByVal Target As Range)
    If Target.Column = 5 Then 'Column 5 have this effect
    Me.Calendar1.Visible = True
    Else
    Me.Calendar1.Visible = False
    End If
    End Sub

    2、动态列表

    使用数据透视表得到不重复的列,在A4开始的单元格。

    使用如下函数可以得到

    =OFFSET(Sheet4!$A$4,0,0,COUNTA(Sheet4!$A:$A)-2,1)

    动态列,定义为名称就可以使用。

    3、ExcelBro_Samples.10:第12章 滚动条的应用.xlsx

    滚动条的步长、MOD

    4、ExcelBro_Samples.13:第14课 14.2 基于控件联动的灵活查询.xlsx

    If函数、名称定义结合。进一步学习名称定义。

    五、《左手数据,右手图表》非官方勘误:

    1、ExcelBro_Samples.02:第5课 组织你的数据源.xls

    示例中数据,因为首列机构代码中有数字440301001数字格式存在,而另一些则以文本格式存在。故统计时数字出错。需要用分列功能,强制将首列转为文本格式。

    2、刘万祥老师的姓名被误写了。

    转载于:https://www.cnblogs.com/viphhs/p/4273818.html

    展开全文
  • 可视化图表的选择

    千次阅读 2017-05-03 22:24:50
    图表类型多种多样,如何选择该饼图还是柱形图呢? 每种可视化的方法都有不同的着重点,当你打算处理数据时,首先要明确并理解:你打算通过数据讲述怎么样的故事,数据之后又在表达着什么?先要理解数据,再去掌握...

    图表类型多种多样,如何选择该用饼图还是柱形图呢?
    每种可视化的方法都有不同的着重点,当你打算处理数据时,首先要明确并理解:你打算通过数据讲述怎么样的故事,数据之后又在表达着什么?先要理解数据,再去掌握可视化的方法,这样才能实现高效的数据可视化,下面是常见的数据关系
    这里写图片描述
    1.柱形图
    柱形图用途广泛。擅长展示:数据随时间的变化、不同数据的比较,部分和整体的关系。
    2.饼图
    饼图能够方便表达数据的部分和整体关系,适用于离散性数据和持续性数据。当数据量很小时(分类最好不超过5种),这种方法最能吸引人,也最容易理解。
    3.折线图
    折线图用来展示时间序列关系,可用来展示持续性数据。可很好地展示趋势、累积、减少以及变化(线条最好不超过4条)。
    4.面积图
    面积图能够表示数据的时间序列关系,和折线图不同的是,面积图能够清晰表示出量(最好不超过4组)。
    5.散点图
    散点图展示了两组变量之间的关系。在数据量较大时,可展示关联性。推荐使用趋势线(最好不超两条)
    6.气泡图
    气泡图比较方便用来展示名义比较和排行关系。
    7.热点地图
    热点地图可以展示分类数据,利用强烈的色彩对照感来表现地理区域或者数据列表的情况。

    展开全文
  • 关于标题,想不出什么好的叙述方式,...最近在vue-cli脚手架工具想构建一个多种图表的展示页,主要的功能上就是发送数据请求,接收数据,渲染图表。官网关于ECharts的案例都是基于原生语法,首要工作就是将原生的...

    关于标题,想不出什么好的叙述方式,在使用图表ECharts这个JS库的时候,相信很多时候都需要对数据动态处理后,加载到图表中。这个时候,通用的方式就是基于ECharts的setOption(Object, true)方法了。最近在用vue-cli脚手架工具想构建一个多种图表的展示页,主要的功能上就是发送数据请求,接收数据,渲染图表。官网关于ECharts的案例都是基于原生语法,首要工作就是将原生的语法改装安置到Vue组件中!

    ECharts 和 Vue-Echarts

    ECharts:百度前端团队开发的一款图表可视化的JS库。

    Vue-Echarts:ECharts 的 Vue.js 组件。基于ECharts v4.0.1+,依赖Vue.js v2.2.6 +。

    安装方式上不多赘述:npm方式最为推荐,当然也可以下载源码在HTML中引入js文件。

    npm install --save echarts vue-echarts-v3

    Vue-Cli 2 的 webpack 模板需要在配置中进行变更

    坐标:build/webpack.base.conf.js,注意是 webpack 2.x 版本

    {
      test: /\.js$/,
      loader: 'babel-loader',
      include: [resolve('src'), resolve('test'), 
                resolve('node_modules/vue-echarts-v3/src')]
    }
    

    组件组织结构

    ├── APP.vue                   # 根组件
        └── Chart.vue             # 图表父组件
            ├── Line.vue          # 标准折线图子组件
            ├── Radar.vue         # 标准雷达图子组件
            ├── Gauge.vue         # 标准仪表盘子组件
            |    └── IEchart.vue   # vue-echarts 组件封装图表实例(孙组件)
            └── ....              # 图表子组件
    

    基础的组件层级就是这样了,由于现在各大论坛、博客网站可找到关于vue-echarts的资料较少。
    我为什么会选择vue-echarts组件,在组件相关资料如此稀有的情况下?

    1. 组件化思想的影响,上述组织层级中的IEChart组件部分,完全可以引入ECharts,选定DOM进行操作。
      比如这样:

       // 引入Echarts.js
       <script src="public/js/echarts.common.min.js"></script>
       // 准备具备高宽的DOM容器
       <div id="echart" style="width:600px;height:400px;"></div>
       // 初始化echarts实例,通过setOption方法生成需要的图表类型
       methods: {
         draw() {
           this.lineObj = echarts.init(document.getElementById('echart'));
           // 图表类型在原生的option属性中:series.type = 'line'
           this.lineObj.setOption(option); 
         }
       }
       // 组件加载时使用钩子函数调用上述画图方法
       mounted() {
         this.draw()
       }
      
    2. 组件化的调用方式Gauge.vue 标准仪表盘子组件

       // 模板
       <IEcharts :option="gauge"></IEcharts>
       
       // 引入方面,不建议引入full.js,按需引入需要的图表js
       import IEcharts from "vue-echarts-v3/src/lite.js";
       import "echarts/lib/chart/gauge";
       
       // 组件注册
       components: {Echarts}
      
       // 组件option配置,这里绑定到了gauge对象中,因此在data、computed中直接操作gauge即可
      

    官网案例:标准仪表盘

    案例地址:http://echarts.baidu.com/echarts2/doc/example/gauge1.html

    简要介绍下案例的组成:

    1. 图表实例option配置
    2. setInterval方法动态加载配置数据,实现动态效果

    关于option属性的相关配置不多赘述,可以参照相关资料进行配置。
    这里推荐一个关于ECharts图表使用的技术专栏:https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/column/info/17191

    计算属性配置图表option

    这里给出两种网络上的通用方案:

    1. 从父组件Chart中获取数据,子组件通过props属性进行接收,并在data中对图表实例IEchart的option属性进行配置。(如:series[0].data中的数据配置)

    2. 子组件从接口动态获取数据(axios获取),获取数据配置在data中,而图表实例IEChart中的option属性配置转移至computed 计算属性中返回回来

       computed: {
         // gauge 对应 模板组件中的 option
         gauge: function() {
           return {
             title: {
               // data 传入数据
               text: this.msg,
               subtext: "业务指标"
             },
             tooltip: {
               formatter: "{a} <br/>{b} : {c}%"
             },
             toolbox: {
               show: true,
               feature: {
                 mark: { show: true },
                 restore: { show: true },
                 saveAsImage: { show: true }
               }
             },
             series: [
               {
                 name: "业务指标",
                 type: "gauge",
                 detail: { formatter: "{value}%" },
                 data: [{ value: 50, name: "完成率" }]
               }
             ]
           };
         }
       }
      

      上述代码就将gauge(option)属性配置移至计算属性中进行,在计算属性中可以直接使用data中的数据值。

       data() {
         return {
           msg: "标准仪表盘 Demo"
         };
       }
      

    在这里插入图片描述

    setInterval方法动态加载配置数据,实现动态效果

    注意:官网案例所给出的该部分的代码基于ECharts,在vue-echarts中相关方法API做了整合,因此有些方法是无法直接使用的。

    案例源码:

    clearInterval(timeTicket);
    timeTicket = setInterval(function (){
        option.series[0].data[0].value = (Math.random()*100).toFixed(2) - 0;
        myChart.setOption(option, true);
    },2000);
    

    分析:

    1. HTML DOM clearInterval() 方法

       clearInterval() 方法可取消由 setInterval() 设置的 timeout。
       clearInterval() 方法的参数必须是由 setInterval() 返回的 ID 值。
      
    2. HTML DOM setInterval() 方法

       setInterval() 方法可按照指定的周期(以毫秒计)来调用函数或计算表达式。
       setInterval() 方法会不停地调用函数,直到 clearInterval() 被调用或窗口被关闭。
       由 setInterval() 返回的 ID 值可用作 clearInterval() 方法的参数。
      

    上述两个Window对象的方法是配套使用的,由此可见该动态效果的实现逻辑便是 setInterval()内的function。


    改造开始

    1. 首先将setInterval()内部的逻辑重构成方法:getRate()

       methods: {
         getRate: function() {
           // 获取计算属性 IEchart组件 option 对象
           const that = this.gauge;
           that.series[0].data[0] = (Math.random() * 100).toFixed(2) - 0;
           // 2018年12月12日18:57:19 当对IEChart组件数据进行变更后,需要同步配置重新绘图
           this.$refs.echarts_gauge.mergeOption(that);
         }
       }
      

      关于 that 对象内容如下图:
      在这里插入图片描述
      关于js中constvarlet 的区别,三句话总结:

      1. const定义的变量不可以修改,而且必须初始化。
      2. var定义的变量可以修改,如果不初始化会输出undefined,不会报错。
      3. let是块级作用域变量,函数内部使用let定义后,对函数外部无影响。
    2. this.$refs.echarts_gauge.mergeOption(that); 同步配置关键代码

      通过上述说明,我们已经将option.series[0].data中的数据做了变更,接下来需要重新绘制图表(将数据配置应用),案例中使用了原生ECharts的setOption方法进行了配置,而在IEChart组件中无此方法。我们需要使用IEchart封装的mergeOption()方法。但在此之前需要做的一件事就是获取对应案例中的 myChart 对象(DOM容器绑定)。

      在Vue组件模板中我们引入了IEChart这个组件,这个组件便对应了参考案例中的 myChart 对象。
      一般来讲,获取DOM元素,需要document.querySelector(".selector")获取这个dom节点,然后在获取selector的值。
      在Vue中,提供了 ref 属性来获取到DOM元素或者是子组件,这里需要注意在2.x 版本,ref 取代了 el。

      1. Gauge组件模板添加 ref (注意ref属性的命名不能用驼峰式,同时获取的时候也不能用)

       <IEcharts :option="gauge" ref="echarts_gauge"></IEcharts>
      

      2. this.$refs.echarts_gauge 获取组件对象
      在这里插入图片描述
      3.mergeOption()方法

      • 首先给出vue-echarts组件使用的中文文档地址:
        https://github.com/ecomfe/vue-echarts/blob/master/README.zh_CN.md

      • 其中Props章节叙述了关于setOption的配置要求:
        在这里插入图片描述
        我们的做法就是上图中标注的这种,关于notMerge,我们查看vue-echarts-v3/src目录下的wrapper.js文件。
        在这里插入图片描述
        可以看出,notMerge 的默认值为:false

        以下也给出了针对响应式的渲染场景下,关于数据监听的配置:
        在这里插入图片描述

      • mergeOption(opts)方法

      在这里插入图片描述
      我们到wrapper.js文件下一探究竟:

           mergeOption: function(opts) {
             const that = this;
             if (that.instance) {
               that.instance.setOption(opts, false, that.lazyUpdate);
               that.resize();
             }
           }
      

      这里是获取了底层ECharts实例,这里的setOption方法中可参考官方API:
      在这里插入图片描述
      关于setOption第二个参数:notMerge(不合并),封装默认为 false,即合并。所以封装后的方法名为:mergeOption()

      所以,这条关键代码也就解释清楚了!

      this.$refs.echarts_gauge.mergeOption(that);

    3. clearInterval and setInterval

      这里交给钩子函数来完成:mounted()

       mounted() {
         // 首次调用获取第一次需要加载的数据
         this.getRate();
         // 每隔2秒再次进行数据加载
         clearInterval(flag);
         let flag = setInterval(this.getRate, 2000);
       }
      
    4. 完成效果:
      在这里插入图片描述

    5. 不得不说,图表就是上档次,在图表Demo项目中,在该过程中遇到的,我会及时整理总结的。
      在这里插入图片描述

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