图源:unsplash本文经授权转自公众号    读芯术Excel想必大家都不陌生,作为职场标配软件,它既是典型的入门级数据可视化工具,也有着许多强大功能。还记得我初入职场时,工作团队的标准可视化工具就是Excel。然而,人工处理数据耗费了大量时间,使我们无暇提出见解或建议。随着技术的发展,新的数据可视化工具不断涌现。下面将介绍五大可视化工具,并结合具体使用            
                
         
            
            
            
            上次写完《经验萃取可视化怎么做》后,发现书中的框架对于培训也很好用!为什么呢?我发现以前给培训老师介绍可视化方法时,有些学员不知道该怎么应用,他们往往懂得直接套用我示范的卡通、海报格式或模板,但是要自己创作时,不知道从哪里入手,幸好我每个课里总有一些高手在,他们可以互相学习。我会用我会用各种例子来示范,但是这些例子是先从画图的角度出发,然后说可以在上课时哪里哪里使用,而不是先从教学的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-01-11 12:27:58
                            
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            文章目录第一章 数据可视化概述1.1 什么是数据可视化1.2 数据可视化的作用1.3 数据可视化的分类1.4 数据可视化的发展历史1.5 数据可视化的未来 第一章 数据可视化概述1.1 什么是数据可视化数据可视化定义: 将抽象的,复杂的,不易理解的数据转化为图形,图像,符号,颜色,纹理等,转化之后具备较高的识别效率,能够有效的传达出数据本身所包含的有用信息.数据可视化目的: 对数据进行可视化处理            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-13 23:32:38
                            
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            数据可视化是BI里最能吸引眼球的部分,也是数据分析结果展示的必要手段。下面这篇总结是个老外写的,后来貌似被ttnn团队翻译成了中文,特转过来供大家技术选型之时所用!这里对数据可视化工具归纳得相当全面,很多也在具体项目中用到,目前我个人主要用到的有 Dundas、Telerik、ExtJS、FusionCharts、JQuery插件、FlashChart等,希望大家多多交流。============            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-23 21:23:39
                            
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            说到Excel动态图表,很多人会觉得挺难做的。确实,Excel动态图表大部分都是看起来很精美,做起来却不太简单。不过不会做也没关系,今天小编整理了200多套工作常用的Excel动态图表模板,有需要的可以直接拿去用。       只要根据实际情况修改目标数据,图表会自动同步更新。下面是其中的一部分图表模板,一起来看看~(领取方法在文末)销售业绩报表无论是自己看数据还是给老板看数据,直接给一堆数字肯定            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            导读可视化之于数据分析流程中的重要意义不言而喻,它往往是体现数据分析报告的决定性一环,图表做的好、涨薪少不了。本文针对在完成数据分析过程中,介绍个人习惯运用的那些数据可视化工具。本文主要涵盖数据可视化工具主要包括4类:Excel图表、Python绘图库、Tableau以及网页在线工具等。01 Excel网传数据分析师必备基础套餐是ESP,即Excel+SQL+Python,这种说法不见得完全正确,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在数据分析领域需要用到图表来展示分析结果。一 图表的构成1 图表的元素及类型由于用户的阅读习惯通常是“之”字形,即左上角开始按“之”字型扫视屏幕或整个页面,所以设计图表时需要将最重要的内容放在最左边的顶端位置以便用户能够阅读。1.1 图表中的6种元素图表的标题横轴及纵轴的标题类别名称图例网格线数据来源通常为了精简,图表中不需要全部体现以上六种元素。1.2 图表的类型1)4种常见类型i)散点图使用场            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 数据可视化教学反思
在当今信息爆炸的时代,数据可视化已经成为一种重要的数据分析工具。通过可视化的方式呈现数据,可以帮助我们更直观地理解数据之间的关系,发现隐藏在数据背后的规律和趋势。因此,在教学中引入数据可视化也变得愈发重要。本文将从数据可视化教学的意义、方法和案例展开讨论,并通过代码示例进行实践演示。
## 为什么要引入数据可视化教学?
数据可视化可以帮助学生更好地理解抽象的数据概念,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Excel组成元素Excel图表类型与用途饼状图(个体占总比的时候选择使用)案例1:地区/销售额---》饼状图
方案:
	(1)生成图表:选中---》插入---》二维饼图
	(2)数据显示:➕---》数据标签---》→---》数据标签外---》更多选项---》类别名称/值/百分比
	(3)数据显示:➕---》数据标签---》→---》数据标签外---》更多选项---》分隔符---》新文本行
	(4            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            数据透视表带给了销售经理小刘不少惊喜,但是,枯燥的数据无论如何都不能给人以强烈的视觉冲击。如何才能将枯燥的数据以最直观的方式呈现出来呢?这时,小刘开始尝试着使用Excel 2010中的“数据透视图”功能。小刘基于现有的数据透视表,轻松创建了与之相关联的数据透视图,从而将普通的数字以可视化的图形进行直观展示。1、选中数据透视表中的任意单元格,然后在“数据透视表工具”的“选项”上下文选项卡的“工具”选            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            介绍本期主角之前,先给大家一张GIF是不是很炫酷?更神奇的是,完成这么一幅可交互的图表,仅需不到20行代码。这幅图是用Python的可视化库Altair绘制的,Altair可以使用强大而简洁的可视化语法快速开发各种统计可视化图表。用户只需要提供数据列与编码通道之间的链接,例如x轴,y轴,颜色等,其余的绘图细节它会自动处理。事实上,Altair能做的还有很多,大家可以去官网example galle            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、Excel数据可视化 在Excel中进行数据可视化可以通过多种方式实现,以下是一些常见的方法: 图表:Excel提供了丰富的图表类型            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            最近学到的几个Excel可视化骚操作,必须分享给你们!1、Excel柱状图自定义常规的柱状图是简单的方形柱子,当然也可以通过配色之类的做的很赞。这里我们介绍一下自定义图片,让这个柱子变得更能契合语境。比如下面这张展示互联网富豪们总资产的柱状图,我们用符号$来进行个性化:     自定义柱状图 
 操作步骤:我们在创建了柱状图之后,鼠标左键点击某个柱子,然后在系列选项中选最左边的填充与线条,在填充选            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Excel图表构成元素认识Excel图表的基本构成元素,对我们选择和绘制可视化图形是非常重要的。很多人都忽视了这一点,以致于制作图表的效率很低,不知道如何修改图表元素。Excel图表由图表区、绘图区、标题、数据系列、图例和网格线等基本部分构成。下面我们以各地区2018年和2019年的销售数据建立一个条形图来观察图表中各元素的位置:地区2018年2019年北方¥72,748¥94,610江浙沪¥71            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            BI、可视化、大数据,这些听起来高大上的词汇,感觉会个一招两式就会很厉害的样子。作为一个普通的“表哥表姐”,也一直有跃跃欲试的冲动。但是,每次想到自己只会Excel,总会不由自主的退却。有没有一个神器,能让偶等菜鸟也可简单快速的玩转BI可视化呢? 在Wyn Enterprise 自助式数据分析软件新版本当中,新增了计算图表类型,可以实现“表哥表姐”的梦想了。用户可以通过完全类似Excel            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            子图的使用目录一、多子图二、多子图 add_axes三、自定义子图 一、多子图    plt.subplots(row,col,constrained_layout=True)------返回的值为元组(画布,轴对象的数组)     constrained_layout:对多子图设置启用约束布局import matplotlib.pypl            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一.认识和创建图表创建图表示范视频链接:  
 Excel绘制图表示范(绘制柱形图) 第一步:框选所要绘图的区域第二步:插入选项卡,点击全部图表(或者有的是图表) 第三步: 选择一个表插入 第四步: 点击文本工具,然后修改标题第五步:图表工具,选择样式也可以绘制其他图在联网的情况下,可以使用在线图表或者右侧常用图表 在线图表一般需要会员在图表工具,点击设置样式,可以对图表进行美化二.图表的基本编辑            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录第一部分 实训题目与要求1 问题提出1.1实训任务11.2实训任务22功能要求2.1实训任务12.2实训任务2第二部分 设计实训题目功能1 总体设计1.1实训任务11.2实训任务22主要函数设计2.1实训任务12.2实训任务23 问题与改进第三部分 实训效果一、实训任务1二、实训任务2第四部分 实训总结1 结束语附录A 程序清单参考文献《大数据技术原理与应用》实训报告2020/2021 学年第            
                
         
            
            
            
            链接:https://pan.baidu.com/s/1PlSosvbXm_jiNQYZ-VK6MA 提取码:y8ma第1章 数据可视化与matplotlib一、填空题1.图形 2.图表 3.箱形图 4.2D 5.Anaconda二、判断题1.√ 2.× 3.× 4.×三、选择题1.C 2.C 3.D 4.D 5.A,B,C,D四、简答题1.答:数据可视化旨在借助图形化的手段,将一组数据以图形的形            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 大数据可视化教学作品的实现步骤
在这篇文章中,我将帮助你理解如何制作一个“大数据可视化教学作品”。这个过程分为几个步骤,并且我们将逐一解析每一个步骤的具体实现方法。
## 项目实施流程
以下是实现大数据可视化的基本步骤:
| 阶段        | 任务                                | 说明            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-09-24 08:14:00
                            
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