接上一篇:数据可视化-svg入门基础(一),基础一主要是介绍了svg概念,元素样式设置等. svg是(scalable vector graphic)伸缩矢量图像. 一.目录 (1)图形元素 (2)文字元素 (3)特殊元素 (4)滤镜元素 (5)渐变元素 二.图形元素 1.矩形 矩形使用<rect></rect>标签来进行绘制. 示例图: 代码: <svg width="200" height="200"> <rect x=…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64405494 图表很直观,但有时候我们不仅想看图,也想更进一步查看生成该图表的明细数据,在PowerBI中有三种方式. (一)在图表上单击右键,选择“查看数据” 数据可以显示在图表右侧,也可以放在图表下边,数据显示出来后,点击右上角的三个点,还可以导出数据. 若要隐藏数据,返回之前状态,点击“返回报表”即可. (二)选中图表,然后点击右上角三个点,选择“显示数据” 这种方式,还可以直接导出数据,在“查看数据”上边的功能就是“导出数据”…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64415543 把Excel中数据加载到PowerBI中我们都已经熟悉了,但是怎么把在PowerBI中处理好的数据导出到Excel中呢?毕竟大多数时候,Excel工作簿才是与他人分享数据的通用格式. 特别是PowerBI对数量级没有限制,处理上亿行数据都有可能,那么这些数据是不是只能保存在pbix文件中呢?当然不是,依然可以通过csv格式来保存到Excel中. 下面就来介绍PowerBI中的不同形式的数据如何导出到Excel. (一)P…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64406366 查看可视化图表的时候,我们可能想深入了解某个视觉对象的更详细信息,或者进行更细粒度的分析,比如看到2017年的总体数据,同时想知道每个季度甚至每个月的数据,通过PowerBI的钻取功能,可以点击鼠标轻松实现. 当图表中的数据存在层级结构时,可以在图表上直接下钻展示下一层级的数据,最常见的层级结构就是日期数据,从年度.季度.月份到日期,甚至到小时.分钟和秒,只要具体的日期数据的层次结构足够详细. 下面就来看看什么是钻取功能…

一直想写写D3,觉得D3真心比较强大,基本上你能想出来的图表都能绘制出来,只不过使用起来比前几个要稍麻烦一点. 正好最近读完了<数据可视化实战>,将关于D3的知识梳理了一遍,写这篇博客记录一下. D3 是一个缩写,它的全称叫Data-Driven Documents(数据驱动的文档).D3是基于数据操作文档的JavaScript库.D3帮助你使用HTML,SVG和CSS生动的展现数据.D3不需要将你使用某个特定的框架,D3重点在于对主流浏览器的全兼容,同时结合了强大的虚拟化组件,以数据驱动的方…

1. 公司职员关系图表 节点和边界数据 节点是指每个节点本身的数据,代表公司职工的名称:属性(Country).分类(Category)和地区(Region,给每个节点定义的属性数据).文件必须是.csv的格式. 连接线数据,不同的两个点之间的关系,权重(可以用各种方式做一个度量).节点的数据结构可以是以点的形式,一个行数据是一个节点它有它的属性:边线的数据它每一行是两个点之间的关系. 节点数据名第一个字段必须是Id(第一个必须大写,第二个字母d小写),后边的字段Country.Category…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64413000 在PowerBI的可视化对象中,还有两个「表格」对象,表格的作用不仅可以在报表提供明细数据,还经常用来测试度量值的返回结果, 因为它们使用起来十分简单,就是把字段拖进去就可以显示出来数据,看起来和Excel表格也没有什么不同,刚开始接触PowerBI的人都可以轻松使用它,但它们的功能远比看上去丰富的多. 下面就从内涵到颜值全方位介绍一下PowerBI中的表格. 先来看看相对复杂一点的“矩阵”对象,以这份电子产品的销售数据…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/133484654 以财务报表分析为例,介绍通用的分析方法论,整体架构如下图所示: (点击查看大图) 我会围绕这五种不同的方法论,逐步阐述他们在 PowerBI 中的应用,之前已经介绍过前两个分析方法,本文谈一下第三种:趋势分析法的应用. 趋势分析法 趋势分析法是根据企业连续几年或几个时期的分析资料,运用指数或完成率的计算,确定分析期各有关项目的变动情况和趋势的一种财务分析方法. 趋势分析法的一般步骤是: 1.计算趋势比率或指数:2.根据…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64510355 逛超市的时候,面对货架上琳琅满目的商品,你会觉得这些商品的摆放,或者不同品类的货架分布是随机排列的吗,当然不是. 应该都听说过啤酒与尿布的故事,这两个表面上毫不相关的商品,在超市中摆放在一起时二者的销量都大幅度提升.这里不论这个案例的真实性如何,但它对理解产品之间的关联十分形象,好的故事总是更有传播度. 购买某种商品的客户,对另一种商品,相对于其他商品,有更大的购买概率,这两种商品就具有更高的关联度,为了提高销售额,应尽…

一.综述 Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,图像也更加美观,本文基于seaborn官方API还有自己的一些理解.   1.1.样式控制:axes_style() and set_style() seaborn提供了5个主题: darkgrid 黑色网格(默认) whitegrid 白色网格 dark 黑色背景 white 白色背景 ticks 带刻度线 一个简单的小例子: import numpy as npsns.set_styl…