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大数据挖掘

OB电竞:开课吧:可视化数据分解(大数据可视化东西有哪些)
2022-04-05 03:35:24 | 来源:OB电竞官网 作者:ob电竞官网下载

  比来每每和挚友聊起可视化的工作,呈现不少人新手每每不会采用符合的图表,从而导致做出来的数据判辨陈说不尽如人意,此日就针对图表采用来分享少许手腕,要让可视化图表抵达给运用者最佳的消息传告竣果,咱们必需不苛商酌各类筹备和打算各类元素,而图表品种繁多,若何采用确切的图表抵达“一图胜千言”的成果呢?我将图表分成几个大类,诀别为「对比类、占比类、趋向类、合连类、地舆」,专家可依据我方的主意采用适合的图表。

  简介:泛泛柱形图 运用笔直柱子显示种别之间的数值对比,此中柱状图的一个轴显示正正在对比的种别,而另一个轴代表对应的刻度值

  特性:不适合对超出 10 个种其它数据实行对比,且分类标签过长时倡导运用条形图

  简介:比照柱形图 运用正向和反向的柱子显示种别之间的数值对比。此中图表的一个轴显示正正在对比的种别,而另一轴代表对应的刻度值。

  特性:用于展现包括相反寄义的数据的比照,假若不是相反寄义的倡导运用分组柱形图。

  简介:分组柱状图每每用于相仿分组下,差异类数据的对比。用柱子高度显示数值对比,用色彩来辨别差异类的数据。

  简介:堆集柱形图 能够对分组总量实行比照,也能够查看每个分组包括的每个幼分类的巨细及占比,所以格表适合惩罚一面与满堂的联系。

  简介:分区折线图 能将多个目标分分开,反应事物随时分或有序种别而变更的趋向

  简介:雷达图 又被叫做蜘蛛网图,它的每个变量都有一个从核心向表发射的轴线,悉数的轴之间的夹角相当,同时每个轴有相仿的刻度。

  简介:词云 是文本大数据可视化的主要体例,常用于将巨额文本中的高频语句和词汇高亮展现,速捷感知最非常的文字。常用于网站高频搜刮字段的统计。

  简介:南丁格尔玫瑰图 的效用与柱形图似乎,合键用于对比,数值巨细映照到玫瑰图的半径。

  简介:矩形块图 适合浮现拥有层级联系的数据,可以直观显示同级之间的对比。父级节点嵌套子节点,每个节点分成差异面积巨细的矩形,运用面积的巨细来展现节点对应的属性。

  简介:多层饼图 指的是拥有多个层级,且层级之间拥有包括联系的饼状图表。多层饼图适合展现拥有父子联系的庞杂树形机合数据,如地舆区域数据、公司上基层级、季度月份时分层级等等。

  简介:仪表盘 设定主意值,然后用于展现速率、温度、进度、杀青率、写意度等,良多境况下也用来表现占比。

  简介:折线图 格表容易来显示事物随时分或其他有序种别而变更的趋向。1)可判辨多组数据随时分变更的互相效用和互相影响,从而能够总结得回少许结论和体会。2)可比照多组数据正在统一个时分的巨细。

  简介:限度面积图 用来展现连续性数据,可很好地表现趋向、累积、裁减以及变更。

  简介:泛泛面积图是正在折线图的根本进步化而来,也很容易来显示事物随时分或其他有序种别而变更的趋向。因为有面积填充,是以比折线图更能显示趋向变更。

  简介:散点图 能够显示数据集群的形势,判辨数据的漫衍。通过阅览散点的漫衍,能够揣测变量的合连性,正在FineBI中能够通过数据拟合杀青。

  简介:瀑布图 显示加上或减去值时的累计汇总,日常用于判辨一系列正值和负值对初始值(比方,净收入)的影响。

  简介:散点图 能够显示数据集群的形势,判辨数据的漫衍。通过阅览散点的漫衍,能够揣测变量的合连性。

  简介:舆图组件假使将数据反应正在地舆地方上,FineBI 供应多种舆图组件,蕴涵 热力舆图 、区域舆图、流向舆图、点舆图等。

  简介:漏斗图 又称倒三角图,漏斗图从上到下,有逻辑上的按次联系,每每用于流程判辨,比方判辨哪个枢纽的流失率十分。

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