在Excel中通过数据间的关系选择合适的图表，轻松创建折线图、柱状图、饼图使其表达的主题和内容更加简单清晰。下面我们通过Smartbi大数据分析工具介绍excel分析图表制作方法，如何制作常用的图形折线图、柱状图、饼图。excel分析图表制作操作步骤1、在excel上拖出数据集，并且【刷新数据】如下图2、刷新数据后，全选数据，在【插入】选项卡上选择【数据透视表】，如下图点击【确定】，操作数据透视表
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2020-10-14 18:28:26
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近期，从观察评论记录来看，雪球上的朋友对于投资基础课程颇感兴趣。其实，从个人角度出发建议大家还是多看一些投资基础的书籍，做到开卷有益。当然，绝大部分书籍难免晦涩，也不好懂。今天就整理一篇如何玩转杜邦分析法的文章给分享给大家，做个抛砖引玉，希望雪球越来越多有兴趣共同学习、进步的朋友加入，分享更多的干货。 当然，在玩转杜邦分析法的前提是，你必须得知道每一个财务指标的含义，这是最根本的要求。找本财务
随着精益化运营的概念不断深入人心，数据分析已经成为了互联网人的必修课。相比于高深的概率统计、算法模型，简单、直观的图表工具得到了更为广泛的应用。那么图表都有哪些类型?不同类型的图表又该怎么用?来，让我们深入浅出，看图说话。初阶 -维度和指标初阶的图表简单易懂，能满足简单的数据分析需求，具体包括趋势、频数、比重、表格等类型。图表数据分析的前提就是将自己需要呈现的指标，以一定的维度拆分，在坐标系中以可
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2023-08-07 10:57:50
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在数据分析中，数据分析思维是框架式的指引，在一些通用的分析场景下可以快速使用，而且对未来构建数据分析模型也有帮助。接下来就分享常见的20种数据分析方法：一、指标思维 我们平时表达内容基本可以分为事实和观点两部分，事实不可否认，而观点则可以不认同，但是大部分人很容易将事实和观点混淆数据分析的工作中也是如此，我们做数据分析的目的是为了提升公司的决策水平，如果不能描述客观事实，那么信息在沟通过程中很容易
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2023-09-14 16:29:21
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一、商业理解1、网络数据分析的数据来源：Server保存的网络日志 2、网络数据分析的分类网站级别 • 对网站级别的数据挖掘，通常会将网站作为一个整体进行分析，主要任务包括： – 访问网站的用户识别； – 网站购买情况分析； – 网站销售金额分析； – 网站访问的错误情况分析。 • 通常情况下，只需要根据网络日志就可以进行网站级别的数据分析工作。页面级别 • 对于页面级别的数据挖掘，还要关注各个页
无论是专业的数据分析师还是销售、人力等基本的业务岗位，在汇报时总是免不了要用到各种各样的数据分析，为了让数据展现更加直观，基本上利用数据图表将数据可视化，然后再配合文字的解读，让报告看起来更直观。常规的做法就是Excel+ppt，数据先用excel进行数据分析和可视化，然后再将图表复制或者截图粘贴到ppt中，初级玩家做出来大概就是下面这样： 如果想要逼格更高一些，那就要同时掌握Exce
常用数据分析模型，主要包括：对比分析、漏斗分析、留存分析、A/B测试、用户行为路径分析、用户分群、用户画像分析等。1、对比分析对比分析 主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值， 通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。常见的对比方法包括：时间对比，空间对比，标准对比。时间对比： 包含同比、环比、定基比，时间
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2023-09-15 22:07:10
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说明：实际项目中的统计分析模块不仅需要数据以表格的方式显示，还需要用图形化的方式进一步渲染，以提升数据的可观性，以下是使用echarts来进行绘制统计分析图表的案例： 文章目录一。第一个静态echarts示例二。动态echarts示例（从后台获取数据） 一。第一个静态echarts示例1.echarts的使用教程在官方网站上有详细说明：echarts官网如下图所示：2.这里做一个简单的介绍：首先你
微软数据挖掘算法:Microsoft 目录篇介绍： Microsoft 决策树算法是分类和回归算法，用于对离散和连续属性进行预测性建模。对于离散属性，该算法根据数据集中输入列之间的关系进行预测。 它使用这些列的值（也称之为状态）预测指定为可预测的列的状态。 具体地说，该算法标识与可预测列相关的输入列。 例如，在预测哪些客户可能购买自行车的方案中，假如在十名年轻客户中有九名购买了自行车，
1 - 概念与定义如果分析思维是一种结构化思考的体现，那么数据分析思维（简称数据思维）则是以数据为依托的结构化分析方式。 不同于“我觉得”、“以前是怎样”、“其他人如何”这些直觉化、经验化、类比化的思考方式，数据思维是以数据为导向，依据严格的分析、统计和证明来指导具体的应用与操作。首先，要对事物本身有一个全面和客观的认识。以辩证思维来认识和看待事物，进行事物的分解和集成，全面客观地以数据说话，同时
本文主要介绍几种数据分析阶段常用的统计图，可以用来验证数据分布，发现数据之间的关系，或进行异常值检测等。import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from scipy import stats
import math
import warnings
在上一篇文章中我们给大家介绍了数据分析报告的要求，现在我们在这篇文章中给大家介绍一下定量图表的制作以及绘制方法，大家在进行数据分析工作的时候一定要注意这些细节，这样才能够做好数据分析报告。下面我们就来给大家解答一下这个内容。首先我们给大家介绍一下基本的图表，基础图表有柱形图、折线图、条形图、饼图。当然，很多数据分析报告都用组合图表，比如说柱形折线组合图。那么矩阵图怎么制作呢？一
Excel数据分析从入门到精通（十四）动态图表和甘特图1.动态图表①画板准备②绘制复选框③图形绘制2.甘特图①准备符合要求的数据②美化框线③绘制堆积条形图④甘特图图形转换绘制⑤使用误差线展示任务进度⑥绘制当前时间线⑦格式调整对齐数据表 1.动态图表含义：绘制出的图表可以根据需要选择性地显示内容，如图，销售额、利润、订单量、客单价都可以选择进行展示①画板准备共有3个表，内容如下1-销售数据表 为原
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2023-08-10 11:16:19
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当我们面临的数据量越来越大而且呈现指数级增长的时候，又或者当我们越来越重视对数据的运用时，想要更加准确高效的理解数据，我们应该怎么办呢？这时候就要选择数据可视化图表了，它可以帮助我们快速全面的理解数据，从而能够获取更具有价值的信息。那么怎样可以快速掌握制作数据可视化图表这一技能呢？第一步：学习数据分析数据分析的最终结果基本都是靠数据可视化图表来呈现，所以，分析数据是第一步。关于如何学习数据分析，网
「你这是一个基于Python编写的数据分析软件，只要掌握3种函数用法，一行Python代码就能实现 数据集可视化、分析与比较 。我们以Titanic数据集为例，输入一行代码：一个 1080p 的清晰网页界面就出现在了眼前。不仅根据性别、年龄等不同栏目纵向分析数据，每个栏目下还有众数、最大值、最小值等横向对比。所有输入的数值、文本信息都会被自动检测，并进行数据
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2023-08-11 16:21:39
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1.统计数据的类型2.数据分布特征3.柱形图（直方图）、折线图、饼图、条形图、雷达图等，近年来比较酷炫的图表有词云、漏斗图、数据地图、瀑布图等；红色要深刻记住树状体系图中拆解上层指标依据：父子、逻辑、业务联系。柱形图适于 比较数据之间的多少；用于 不同对象之间的比较。折线图适于 反映一组数据的变化趋势；饼图比较适于 反映相关数据间的比例关系。条形图显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用；数
# 图结构数据分析
图结构数据分析是一种对图数据进行分析和挖掘的方法，图结构数据通常由节点和边组成，节点代表实体，边代表实体之间的关系。在实际应用中，图结构数据分析被广泛应用于社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域。
## 图结构数据表示
在图结构数据中，我们通常使用邻接矩阵或邻接表来表示图。邻接矩阵是一个二维矩阵，矩阵的行和列分别代表图中的节点，矩阵中的值表示节点之间的连接关系。邻接表则
# 蜘蛛图 数据分析
## 引言
数据分析是当今互联网时代最重要的技能之一。数据分析可以帮助我们从大量的数据中提取有用的信息，并帮助我们做出明智的决策。在数据分析中，蜘蛛图是一种常用的可视化工具，用于展示多项指标在一个坐标系中的相对大小和分布情况。本文将介绍蜘蛛图的基本原理和实现方法，并提供相应的代码示例。
## 蜘蛛图的原理
蜘蛛图也被称为雷达图或星形图，它由一个中心点和多个射向不同方向
# 实现图数据分析技术的流程与代码示例
作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你如何实现图数据分析技术。首先，我们需要了解整个流程，然后逐步进行操作。
## 流程概述
下面是实现图数据分析技术的流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建图数据 |
| 2 | 可视化图数据 |
| 3 | 分析图数据 |
接下来，我们将逐步进行每一个步骤的操作。
我们在做数据分析的时候，难免会用到图像来表示你要展示的东西，接下来写一下demo来表示一下各种图：以下默认所有的操作都先导入了numpy、pandas、matplotlib、seabornimport numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns数据源地址：github地址
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2023-08-29 20:49:02
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