Диаграмма с областями: Диаграмма с областями в Excel

Содержание

Диаграмма с областями в Excel

Уроки MS Excel

Работая с таблицами Excel, иногда возникает необходимость в распределении информации из одного столбца по

Уроки MS Excel

Тем людям, которые регулярно работают с таблицами Excel, нужно часто выполнять одни и те

Уроки MS Excel

Нередко пользователям приходится перенести часть информации с документа Microsoft Word в Excel формат, чтобы

Уроки MS Excel

Огромное преимущество электронных таблиц Excel заключается в том, что пользователю доступна работа как с

Уроки MS Excel

Пользователю Excel нередко приходится сталкиваться с тем, чтобы определять, сколько строк содержит таблица. Чтобы

Уроки MS Excel

Excel – одна из лучших программ для аналитика данных. А почти каждому человеку на

Уроки MS Excel

Время от времени при работе с электронными таблицами появляется необходимость изменить положение нескольких рядов

Уроки MS Excel

Excel – удивительная программа, дающая возможность не только числовые данные обрабатывать. С ее помощью

Уроки MS Excel

Сейчас век информации. Количество данных, которые людям приходится обрабатывать каждый день, растет все больше

Уроки MS Excel

Определение процента от числа – довольно частая задача, с которой приходится сталкиваться пользователю Ecxel,

Уроки MS Excel

Excel – невероятно функциональная программа. Она может использоваться и в качестве некого подобия среды

Уроки MS Excel

Excel – невероятно функциональная программа, позволяющая не просто записывать данные в табличном виде, но

Уроки MS Excel

Стандартное обозначение строк в Excel – цифровое. Если же речь идет о столбцах, то

Уроки MS Excel

Набор функций у программы Excel, конечно, поистине огромный. В том числе, можно в определенной

Уроки MS Excel

При работе с Excel могут возникать различные ситуации, такие как сбои в поставках электроэнергии,

Уроки MS Excel

Важно понимать, что Excel – это не только программа для создания баз данных, но

Простые диаграммы с областями - Power BI

  • Чтение занимает 2 мин

В этой статье

ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ: Служба Power BI для потребителей Служба Power BI для проектировщиков и разработчиков Power BI Desktop Требуется лицензия Pro или Premium

Примечание

Визуальные элементы с автоописанием можно создавать и просматривать как в Power BI Desktop, так и в службе Power BI. Шаги и иллюстрации в этой статье относятся к Power BI Desktop.

Простая диаграмма с областями (или многоуровневая диаграмма с областями) основана на графике. Область между осью и линией заполняется цветами, чтобы указать объем.

Диаграммы с областями подчеркивают величину изменения в динамике по времени и могут использоваться для привлечения внимания к общему значению в рамках тренда. Например, данные, представляющие прибыль в динамике по времени, можно отобразить на диаграмме с областями, чтобы подчеркнуть общую прибыль.

Примечание

Для предоставления общего доступа к отчету Power BI и вам, и коллеге необходимо иметь отдельные лицензии Power BI Pro или сохранить отчет в емкости Премиум.

Сферы применения простой диаграммы с областями

Простая диаграмма с областями отлично подходит:

  • для просмотра и сравнения трендов объема по временным рядам;
  • для отображения отдельных рядов, представляющих физическое счетное множество.

Предварительные требования

В этом руководстве используется пример PBIX-файла с примером Анализ розничной торговли.

  1. В верхнем левом разделе меню выберите Файл > Открыть.

  2. Найдите свою копию PBIX-файла с примером Анализ розничной торговли.

  3. Откройте PBIX-файл с примером Анализ розничной торговли в представлении отчета .

  4. Выберите пункт чтобы создать новую страницу.

Создание простой диаграммы с областями

  1. По этим инструкциям вы сможете создать диаграмму с областями, отображающую продажи за этот год и продажи за прошлый год по месяцам.

    а. В области "Поля" выберите Sales > Last Year Sales (Продажи > Продажи за прошлый год) и This Year Sales > Value (Продажи за этот год > Значение).

    b. Преобразуйте диаграмму в простую диаграмму с областями, выбрав соответствующий значок диаграммы с областями на панели "Визуализации".

    c. Выберите Time> FiscalMonth (Время > Отчетный месяц), чтобы добавить время в качестве оси.

    d. Чтобы отобразить диаграмму по месяцам, нажмите кнопку с многоточием (в правом верхнем углу визуального элемента) и выберите Сортировать по месяцам. Чтобы изменить порядок сортировки, снова нажмите кнопку с многоточием и выберите Сортировка по возрастанию или Сортировка по убыванию.

Выделение и перекрестная фильтрация

Сведения об использовании области "Фильтры" см. в разделе Добавление фильтра в отчет.

Чтобы выделить конкретную область диаграммы, выберите эту область или ее верхнюю границу. Если на той же странице есть другие визуализации, при выделении диаграммы с областями не выполняется перекрестная фильтрация других визуализаций на странице отчета. Это правило не работает в других типах визуализаций. Однако диаграмма с областями может быть целевым объектом для перекрестной фильтрации, запускаемой другими визуализациями на странице отчета.

  1. Попробуйте ее в деле: выберите диаграмму с областями и скопируйте ее на страницу отчета

    New Store Analysis (Анализ новых магазинов) с помощью сочетаний клавиш CTRL+C и CTRL+V.

  2. Выберите одну, а затем другую затененную область на диаграмме с областями. Обратите внимание, что это не влияет на другие визуализации на странице.

  3. Теперь выберите элемент. Обратите внимание, как это влияет на диаграмму с областями: данные на ней отфильтровываются перекрестно.

Дополнительные сведения см. в статье Взаимодействия с визуализациями в отчете Power BI.

Рекомендации и устранение неполадок

  • Как сделать отчет более доступным для людей с ограниченными возможностями
  • Простые диаграммы с областями неэффективны для сравнения значений из-за их перекрытия в многоуровневых областях. Power BI использует прозрачность для обозначения перекрывающихся областей. Тем не менее этот режим хорошо работает только с двумя или тремя разными областями. При необходимости сравнить тренд с большим количеством показателей попробуйте использовать графики. При необходимости сравнить объем с большим количеством показателей попробуйте использовать диаграмму дерева.

Следующий шаг

Отчеты в Power BI

Диаграмма с областями с накоплением с осью datetime



Я attepmtimng, чтобы создать диаграмму области стека Боке из следующего Pandas DataFrame.

Пример DataFrame (df) выглядит следующим образом;

date        tom   jerry   bill
2014-12-07  25    12      25
2014-12-14  15    16      30
2014-12-21  10    23      32
2014-12-28  12    13      55
2015-01-04  5     15      20
2015-01-11  0     15      18
2015-01-18  8     9       17
2015-01-25  11    5       16

Выше DataFrame представляет собой фрагмент общего df, который привязывается в течение нескольких лет и содержит дополнительные имена к показанным.

Я пытаюсь использовать столбец datetime date в качестве оси x, а информацию о количестве для каждого имени - в качестве оси Y.

Любая помощь, которую кто-либо может оказать, будет очень признательна.

python bokeh
Поделиться Источник moe_95     13 марта 2019 в 17:07

1 ответ




1

Вы можете создать диаграмму с многоуровневой областью, используя глиф патча. Сначала я использовал df.cumsum, чтобы сложить значения в dataframe по строкам. После этого я добавляю две строки в dataframe с максимальной и минимальной датой и значением Y 0. Я строю патчи в обратном порядке списка столбцов (исключая столбец даты), так что человек с самыми высокими значениями строится первым, а люди с более низкими значениями строятся после.

Еще одну реализацию диаграммы с многоуровневой областью можно найти здесь .

import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.palettes import inferno
from bokeh.models.formatters import DatetimeTickFormatter

df = pd.read_csv('stackData.csv')
df_stack = df[list(df)[1:]].cumsum(axis=1)
df_stack['date'] = df['date'].astype('datetime64[ns]')

bot = {list(df)[0]: max(df_stack['date'])}
for column in list(df)[1:]:
    bot[column] = 0
df_stack = df_stack.append(bot, ignore_index=True)
bot = {list(df)[0]: min(df_stack['date'])}
for column in list(df)[1:]:
    bot[column] = 0
df_stack = df_stack.append(bot, ignore_index=True)

p = figure(x_axis_type='datetime')
p.xaxis.formatter=DatetimeTickFormatter(days=["%d/%m/%Y"])
p.xaxis.major_label_orientation = 45


for person, color in zip(list(df_stack)[2::-1], inferno(len(list(df_stack)))):
    p.patch(x=df_stack['date'], y=df_stack[person], color=color, legend=person)
p.legend.click_policy="hide"
show(p)

Поделиться Jasper     14 марта 2019 в 09:00


Похожие вопросы:


Диаграмма с областями с накоплением, фиксированная ось Y ширине этикетки

Я создаю диаграмму области с накоплением JFreeChart. Я хочу, чтобы ширина моей метки оси y была фиксированной, и я не хочу сдвигать диаграмму по мере увеличения ширины. Смотрите изображение,...


JFreeChart диаграмма с областями с накоплением не непрерывный

Я использовал createStackedAreaChart() , но диаграмма сложенных областей, которую я получил, не является непрерывной. Между категориями есть промежутки (просто посмотрите на сложенную гистограмму)....


Визуализации Google диаграмма с областями с накоплением: добавить общая к подсказке

Я с помощью визуализации Google api для создания диаграммы с областями с накоплением. Когда пользователь наводит курсор на точку внутри диаграммы, я хочу, чтобы она показывала общую добавленную...


Как я могу добавить строку "average" к nvd3.js диаграмма с областями с накоплением?

У меня есть рабочая диаграмма с областями с накоплением, используя NVD3.js: рабочая jsfiddle здесь var volumeData =...


HighCharts / Highstock как построить 100% диаграмма с областями с накоплением

Можно ли выполнить 100% диаграмма с областями с накоплением в высокой графики или высокий запас? Эта диаграмма должна будет отображать данные с течением времени, и каждая дата должна быть...


Диаграмма с областями с накоплением в nvd3js - х осевой переполнения

Я пытаюсь реализовать диаграмму сложенных областей с помощью d3js и nvd3.js, аналогичную этому примеру . Кроме того, я хотел бы использовать контекстную кисть, подобную этой, Чтобы выбрать диапазон...


диаграмма стека d3js: как добавить текст на каждый слой?

В Примере диаграмма с областями с накоплением через гнездо , я хотел бы добавить текст на каждый слой. Нравится Положение текста на самом деле не имеет значения, просто он находится в центре справа.


Гугл диаграммы с областями с накоплением не работает

Я хочу сделать гугл диаграмма с областями с накоплением. Вот js fiddle: В JS Fiddle Я также попробовал добавить параметры для области штабелирования: var options_fullStacked = { isStacked:...


ggplot2 подготовке 100% диаграмма с областями с накоплением

Я хочу построить диаграмму области с накоплением 100% из dataframe, где каждая строка df суммируется до 1. Пример dataframe-это здесь: https://pastebin.com/ADMQP6Nx В конечном счете я хочу что-то...


При наведении всплывающая подсказка с диаграммы с областями с накоплением в голограмму

Я создаю диаграммы с областями с накоплением в голограмму с боке серверной, аналогично примеру здесь: http://holoviews.org/reference/elements/matplotlib/Area.html Я хотел бы иметь всплывающую...

Иллюстрированный самоучитель по SPSS 10/11 › Стандартные графики › Диаграммы с областями. Простые и состыкованные. [страница - 342] | Самоучители по математическим пакетам

Диаграммы с областями. Простые и состыкованные.

Диаграммы с областями являются разновидностью линейчатой диаграммы, в которой области, находящиеся под линиями, закрашиваются благодаря чему график выглядит более наглядным.

  • Для построения диаграммы с областями, после открытия необходимого файла SPSS, выберите в меню Graphs (Графики) › Area… (С областями)

Откроется диалоговое окно Area Charts (Диаграммы с областями) Вы можете построить простую или состыкованную диаграмму с областями. И здесь данные, отображаемые в этих диаграммах, могут быть заданы как категории одной переменной, как разные переменные или как значения отдельных наблюдений.


Рис. 22.22: Диалоговое окно Area Charts (Диаграммы с областями)

Простая диаграмма с областями

Следующая таблица содержит информацию о производстве велосипедов с 1986 по 1992 год. Производственные показатели разбиты дополнительно на сбыт внутри страны и экспорт.

Год Штук (млн.)
Производство Внутри страны Экспорт
1986 4.00 3.14 0.86
1987 3.74 3.01 0.73
1988 3.88 3.14 0.74
1989 4.40 3.67 0.73
1990 4.81 4.08 0.73
1991 4.91 4.35 0.56
1992 4.55 4.10 0.45

Эти данные построчно сохранены в переменных jahr (год), gesamt (общий объем производства), inland (внутри страны) и export (экспорт) в файле fahrrad.sav.

  • Откройте файл fahrrad.sav и просмотрите его содержимое в окне редактора данных.

Сначала данные о совокупном производстве представим в виде простой диаграммы с областями.

  • В диалоговом окне Area Charts (Диаграммы с областями) щелкните на области Simple (Простая) и оставьте опцию Summaries for groups of cases (Обработка категорий одной переменной), устанавливаемую по умолчанию.
  • После щелчка по выключателю Define (Определить) откроется главное диалоговое окно (см. рис. 22.23).
  • В поле Category Axis: (Ось категорий) введите переменную jahr и в группе Area Represents (Значения областей) установите маркер возле Other summary function (Другая обрабатывающая функция). В появившееся поле введите переменную gesamt и оставьте функцию Mean of values (Средние значения), устанавливаемую по умолчанию.
  • С помощью выключателя Titles… (Заголовок), введите подходящий заголовок и начните построение диаграммы щелчком на ОК.


Рис. 22.23: Диалоговое окно Define Simple Area: Summaries for Groups of Cases (Построение простой диаграммы с областями: Обработка категорий одной переменной)

Как делать объемные диаграммы разных типов в Excel

Практически все типы диаграмм в Excel можно сделать объемными. Они расширяют возможности визуализации рядов данных (появляется еще и глубина). Да и выглядят презентабельно. Рассмотрим на примерах.

Как построить объемную диаграмму в Excel

Чтобы вставить любую объемную диаграмму, необходимо выделить ряды с исходными данными, перейти на вкладку «Вставка» и выбрать тип в группе «Диаграммы».

Таблица с исходными данными:

Построим на ее основе объемную гистограмму. Выбор для этого типа диаграммы достаточно разнообразен:

В объемных гистограммах появляется третья ось (кроме вертикальной и горизонтальной) – ось глубины. Их все пользователь может изменить. В диаграммах подобного типа сопоставляются значения по горизонтальной оси и оси глубины.



Добавим в таблицу еще один ряд данных.

Построим объемную цилиндрическую гистограмму с тремя осями. С ее помощью сравним точки данных по категориям и по рядам.

В программе Excel есть только один тип объемного графика.

Каждый ряд данных в таком графике представляет собой объемную ленту. Здесь тоже появляется третья ось – ось глубины.

Объемная круговая диаграмма в Excel иллюстрирует вклад каждого значения в общий итог в объемном формате.

Огромное преимущество таких диаграмм – возможность отделить, «вытащить» какую-либо область, чтобы заострить на ней внимание.

В объемную круговую диаграмму можно включить только один ряд данных. Посмотрим, как отделяется сектор.

Добавим подписи данных на области круга (выделить диаграмму – перейти на вкладку «Макет» - «Подписи данных»).

Заострим внимание на товаре, который в анализируемом периоде продавался хуже всего. Щелкнем мышкой по сектору с надписью «19». И, удерживая мышкой данную область, протянем ее в сторону.

Чтобы сектора были хорошо видны, немного развернем их, изменим перспективу объемной фигуры. Снова заходим на вкладку «Макет». Выбираем «Поворот объемной фигуры» в группе «Фон». Передвигаем открывшееся окно так, чтобы была видна диаграмма. Устанавливаем градусы поворота, отображения горизонтальной и вертикальной оси.

В примере так:

Фигура больше развернулась к нам «лицом»:

Для выделения каждого значения в общей сумме данных применяется объемная разрезанная круговая диаграмма.

В данном случае перемещать вручную области невозможно. Но изменять настройки разреза для отдельного либо для каждого сектора можно.

Сгруппированные линейчатые объемные диаграммы в Excel дают возможность пользователю сопоставить величины по категориям. На подобных графиках категории отображаются по вертикали, а значения – по горизонтали.

В таких диаграммах применяются объемные прямоугольники с горизонтальным направлением. Но выполнить трехмерную проекцию с использованием данного типа нельзя (ось глубины отсутствует).

Чтобы показать вклад каждой величины из ряда данных в общую сумму значений, применяют объемную линейчатую диаграмму с накоплением.

Другие горизонтальные виды объемных форматов – цилиндрические, конические, пирамидальные. Доступны те же варианты: с группировкой, с накоплением, нормированные с накоплением (для вывода доли в процентах).

Объемная диаграмма с областями показывает изменение значения с течением времени либо по подгруппам. В нашем примере – по видам товаров.

В диаграмме с областями тоже имеется ось глубины, которая меняется при необходимости.

Самым привлекательным трехмерным изображением является поверхностная диаграмма. Для наших рядов данных она будет выглядеть так:

Поверхностная диаграмма позволяет сопоставить два набора данных и найти оптимальные комбинации. Одна величина имеет два измерения. Ее изменение показано в виде поверхности. Цветные полосы разделяют значения, а не отображают ряда данных.

Такие диаграммы хорошо использовать для визуализации зависимости между большими объемами значений. Когда другие типы просто не подходят.

Как сделать красивые объемные диаграммы

Трехмерный вид диаграммы сам по себе интересен. А при выборе правильного типа – он еще и информативен.

Для «наведения красоты» используются, в основном, три вкладки:

Чтобы они стали активными, нужно выделить диаграмму.

Установим для поверхностной диаграммы стиль 42 (вкладка «Конструктор»).

Повернем оси, уберем сетку и изменим перспективу (вкладка «Макет» - группа «Фон»):

Можно также менять цвета, их яркость, добавлять глянца или оставлять оттенки матовыми. И так далее. Доступные возможности находятся в группах вкладок «Конструктор», «Макет» и «Формат».

python - Диаграмма с областями с накоплением из фрейма данных

Я собрал некоторые данные журнала в простой формат CSV, по сути, это вызовы API. у каждого токена есть лимит / квота, и иногда я получаю запросы на увеличение квоты или лимита. Я хотел бы иметь возможность визуально смотреть на пропускную способность трафика, чтобы понять, как проходит каждый тип вызова API, и какова общая пропускная способность для всех вызовов API.

Я поигрался с данными в пандах и могу получить их в структуре стиля таблицы, группируя количество вызовов API в секунду.

                                  token
api          timestamp                 
ActivateAPI  2020-07-13 14:09:30      1
             2020-07-13 14:09:31      2
SuspendAPI   2020-07-13 14:09:23      1
             2020-07-13 14:09:31      2
             2020-07-13 14:09:32      2
TerminateAPI 2020-07-13 14:09:29      2
             2020-07-13 14:09:39      1
             2020-07-13 14:09:49      1

Я также использовал пример matplotlib, поэтому ознакомьтесь с концепцией создания, например, диаграммы с накоплением областей.

Однако, хоть убей, я не могу сопоставить свой фрейм данных с диаграммой с накоплением областей, которая дала бы представление о времени внизу (ось x) и подсчитывала слева (ось y), а затем каждый стек областей, представляющий API. Ниже приведен мой код, который выполняет фрейм данных и вручную создает диаграмму с накоплением, но мне нужна помощь, чтобы получить диаграмму, отображаемую из моего фрейма данных, чтобы я мог создавать графики для любого из журналов веб-сервера

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from io import StringIO

date_format = "%m.%d.%Y %H:%M:%S,%f"
data = """timestamp~api~token
07.13.2020 14:09:23,928~SuspendAPI~TOKEN1
07.13.2020 14:09:29,324~TerminateAPI~TOKEN1
07.13.2020 14:09:29,424~TerminateAPI~TOKEN1
07.13.2020 14:09:30,678~ActivateAPI~TOKEN1
07.13.2020 14:09:31,678~ActivateAPI~TOKEN1
07.13.2020 14:09:31,886~SuspendAPI~TOKEN1
07.13.2020 14:09:31,886~SuspendAPI~TOKEN1
07.13.2020 14:09:31,978~ActivateAPI~TOKEN1
07.13.2020 14:09:32,786~SuspendAPI~TOKEN1
07.13.2020 14:09:32,886~SuspendAPI~TOKEN1
07.13.2020 14:09:39,324~TerminateAPI~TOKEN1
07.13.2020 14:09:49,324~TerminateAPI~TOKEN1"""

df = pd.read_csv(StringIO(data), sep='~')
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], format=date_format)
df.timestamp = df.timestamp.map(lambda x: x.replace(microsecond=0))
df.set_index('timestamp', inplace=True)
grouped = df.groupby([df.api, df.index]).count()
print(grouped)

x = range(1, 6)
y = [[1, 4, 6, 4, 1], [2, 2, 7, 5, 4], [2, 8, 5, 1, 6]]

# Basic stacked area chart.
plt.stackplot(x, y, labels=['ActivateAPI', 'SuspendAPI', 'TerminateAPI'])
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

1

Chris Doyle 27 Июл 2020 в 19:26

В Pandas есть функция .plot.area(), которая рисует графики области, где ось x - это индекс, столбцы - это категории, которые по умолчанию сгруппированы.

В вашем случае вы хотите распаковать api, чтобы они стали столбцами, и используйте предоставленную функцию plot.area(). Также обратите внимание, что вы можете передать имя индекса в groupby. Итак, вы можете:

grouped = df.groupby(['timestamp','api']).size()

grouped.unstack('api', fill_value=0).plot.area()

1

Quang Hoang 27 Июл 2020 в 18:42

Диаграмма с областями Silverlight - Русские Блоги

Аннотация: В настоящее время существует множество подключаемых модулей диаграмм, доступных разработчикам на выбор во время разработки, в том числе сам Silverlight имеет множество встроенных подключаемых модулей диаграмм, но большинство подключаемых модулей диаграмм не предоставляют функций построения диаграмм географических областей. Например, если вы хотите посмотреть на распределение населения в 18 округах и округах в Пекине, конечно, вы можете использовать круговые диаграммы, гистограммы и т. Д. Но не было бы более интуитивно понятным, если бы вы могли непосредственно видеть распределение, подобное карте?

основное содержание:

1. Функция диаграммы

2. Графический дизайн

3. Используйте эффект

1. Функция диаграммы

График имеет следующие особенности

  1. Область можно настроить.Сегодня это Пекин, а завтра может потребоваться использование Шанхая, поэтому эту область нельзя жестко запрограммировать, но ее можно свободно настраивать.
  2. Гибкое использование, пользователи подключаемого модуля могут устанавливать заголовок диаграммы, цвет области, отображение данных области, подсказки области и т. Д. Для собственного использования.
  3. Поддержка отображения легенды и взаимодействия с мышью для улучшения взаимодействия с пользователем.
  4. Поддержка сохранения, печати и расширенных функций диаграммы.

Два, дизайн диаграммы

Для реализации такого модуля диаграммы основной проблемой, которую необходимо решить, является проблема спецификации области. Здесь она реализуется посредством конфигурации XML. Каждая диаграмма рассматривается как диаграмма, и каждая диаграмма имеет несколько областей области. Область в основном должна описывать путь и расположение области (то есть это эквивалентно рисованию пути путем чтения файла конфигурации в Silverlight, но не беспокойтесь, это можно сделать с помощью Express Design), а затем программа создается динамически с помощью пути Реализуйте динамический рисунок. Кроме того, функция сохранения изображения упоминалась в предыдущей статье «Использование микрофона камеры Silverlight». В Silverlight 4 также предусмотрены собственные функции печати, поэтому эти две функции довольно легко реализовать. Кроме того, вам нужно использовать ContextMenu в Silverlight Toolkit, чтобы добавить его в контекстное меню. Ниже представлена ​​основная реализованная диаграмма классов:

 

ChartManager в основном отвечает за управление диаграммами, которое включает в себя управление диаграммой Диаграмма и область, с помощью которых диаграмма и область в конфигурации XML могут быть преобразованы в соответствующие объекты.

Диаграмма и Область являются соответствующими классами сущностей, доступ к которым осуществляется через соответствующий доступ.

ChartImage в основном реализует функцию сохранения, а Legend - это абстракция легенды.

Printer и XmlHelper - это два вспомогательных класса: пользовательская печать и операция xml.

Исходный код нескольких основных классов

ChartManager

View Code

 

Chart

View Code

 

Area

View Code

 

ChartAccess

View Code

 

AreaAccess

View Code

 

ChartTipService

View Code

 

Printer

View Code

 

XmlHelper

View Code

 

Еще раз взглянув на файл конфигурации, следует отметить, что путь, длину, ширину, интервал и т. Д. В файле можно нарисовать в Expression Design, а затем экспортировать и вставить в XAML.

View Code

 

Главная страница XAML

View Code

 

Главная страница CS

View Code

 

Три, используйте эффект

Наконец, взгляните на использованные скриншоты

Отображение диаграммы

 

Эффект после перемещения мыши (область увеличивается и отображается подсказка)

 

Установить заголовок диаграммы

 

Установить цвет области

 

Установить заголовок области

 

Установить данные

 

Установить напоминание

 

Наконец, прикрепите исходный код плагина

Полное руководство по диаграммам

Что такое диаграмма с областями?

Диаграмма с областями объединяет линейную диаграмму и линейчатую диаграмму, чтобы показать, как числовые значения одной или нескольких групп меняются в зависимости от изменения второй переменной, обычно во времени. Диаграмма с областями отличается от линейной диаграммы добавлением затенения между линиями и базовой линией, как на гистограмме.

На этой диаграмме с областями показано количество активных пользователей вымышленной веб-компании, рассчитанное по месяцам.Значения для каждого месяца можно измерить не только по вертикальному положению вершины фигуры, но и по высоте цвета между базовой линией и вершиной. На этой диаграмме мы видим, что количество активных пользователей увеличилось примерно вдвое с ноября 2019 года по февраль 2020 года, и что скорость прироста пользователей со временем увеличивалась.

Когда следует использовать диаграмму с областями

В то время как в приведенном выше примере отображается только одна линия с заштрихованной областью, диаграмма с областями обычно используется с несколькими линиями для сравнения групп (также называемых сериями) или для демонстрации того, как целое делится на составные части.Это приводит к двум различным типам диаграмм с областями, по одному для каждого варианта использования.

Диаграмма с перекрывающимися зонами

В случае, если мы хотим сравнить значения между группами, мы получаем диаграмму с перекрывающимися областями. В случае диаграммы с перекрывающимися областями мы начинаем со стандартной линейной диаграммы. Для каждой группы одна точка нанесена на каждое горизонтальное значение с высотой, указывающей значение группы на переменной вертикальной оси; линия соединяет все точки группы слева направо. Диаграмма с областями добавляет штриховку между каждой линией до нулевой базовой линии.Поскольку затенение для групп обычно в некоторой степени перекрывается, в затенение включена некоторая прозрачность, чтобы можно было легко увидеть линии всех групп. Затенение помогает подчеркнуть, какая группа имеет наибольшее значение на основе видимого чистого цвета группы.

Будьте осторожны, чтобы один ряд не всегда был выше другого, иначе график может быть перепутан с другим типом диаграммы с областями: диаграммой с областями с накоплением. В таких случаях лучшим выбором будет просто придерживаться стандартного линейного графика.

График с накоплением

Обычно, когда используется термин «диаграмма с областями», на самом деле подразумевается составная диаграмма с областями. На диаграмме с перекрывающимися областями каждая линия была закрашена от своего вертикального значения до общей базовой линии. На диаграмме с областями с накоплением линии отображаются по одной, при этом высота последней построенной группы служит движущейся базовой линией. Таким образом, полная высота самой верхней линии будет соответствовать итоговой величине при суммировании по всем группам.

Вы будете использовать диаграмму с областями с накоплением, если вы хотите отслеживать не только общее значение, но также хотите понять его разбивку по группам. Сравнение высоты каждого сегмента кривой позволяет нам получить общее представление о том, как каждая подгруппа сравнивается с другой по их вкладу в общую сумму.

Большинство активных пользователей приходят с базовых учетных записей, но количество премиум-пользователей, похоже, растет пропорционально быстрее.

Пример структуры данных

Месяц Испытания Базовый Премиум
2019-11 154 1180 201
2019-12 157 1186 219
2020-01 170 1195 270
2020-02 180 1213 285

Данные, которые должны быть отображены в виде диаграммы с областями, обычно объединяются в таблицу с двумя или более столбцами.Первый столбец указывает позиции на горизонтальной оси, где будет построена каждая линия. В каждом последующем столбце будет указан вертикальный вклад для каждой точки, по одному столбцу на серию, которая будет нанесена на график. Этот формат применим как к диаграммам с перекрывающимися областями, так и к диаграммам с накоплением, при этом основное различие между диаграммами заключается в том, как значения интерпретируются для визуализации.

Для составных диаграмм с областями некоторые инструменты визуализации требуют, чтобы в столбцах указывались не отдельные вклады, а совокупные вклады.В этом случае столбцы определяют высоту строк напрямую, а вклад каждой группы подразумевается разницей в значениях между столбцами.

Месяц Испытания + базовый + Премиум
2019-11 154 1334 1535
2019-12 157 1343 1562
2020-01 170 1365 1635
2020-02 180 1393 1678

Рекомендации по использованию диаграммы с областями

Включите нулевую базовую линию

Хотя линейная диаграмма не ограничивается требованием нулевой базовой линии, добавление затенения означает, что высоты цветных областей будут использоваться для сравнения размера значений каждой группы.Таким образом, как и в случае гистограммы, обязательно наличие нулевой базовой линии, относительно которой должно выполняться затенение. Срезание оси приведет к тому, что фактическое соотношение в групповых значениях не будет совпадать с тем, что подразумевается на сгенерированном графике.

Исключение из этого правила может возникнуть, когда мы сравниваем две серии на диаграмме с перекрывающимися областями с изменением правила затенения. Если мы ограничим штриховку между линиями, а не от обеих линий до общей базовой линии, то мы можем увеличить границы вертикальной оси до интересующего эффекта без базовой линии.Затенение теперь имеет другое значение: цвет указывает, какая группа имеет большее значение, а количество цвета соответствует разнице.

Предельное количество серий на графике с перекрывающимися областями

Чем больше рядов у нас будет в перекрывающейся диаграмме, тем больше будет комбинаций цветов, когда они будут перекрываться. Тот факт, что большинство цветов не будут связаны с одной группой, может вызвать некоторые трудности в интерпретации. Даже с тремя сериями иногда бывает слишком много для отслеживания: три отдельных цвета, три попарных перекрытия и один цвет для всех трех перекрывающихся групп, всего семь цветов.

Сравнение двух серий обычно безопасно, хотя, если одна серия всегда больше другой, диаграмму можно легко принять за диаграмму с накоплением площадей. Читатели также могут запутаться, интерпретируя перекрывающиеся цвета, которых нет в общей легенде. Как правило, если вы думаете об использовании диаграммы с перекрывающимися областями, ограничьтесь двумя сериями и подумайте, поможет ли использование линейной диаграммы более четкое сравнение между группами.

Учитывать порядок линий в диаграмме с областями с накоплением

Хотя общая форма графика будет одинаковой независимо от порядка, в котором построены линии групп, чтение визуализации может поддерживаться за счет правильного выбора порядка линий. Хорошее практическое правило - помещать самые большие или наиболее стабильные группы внизу, а самые изменчивые или самые маленькие группы - в последнюю очередь и вверху. Как будет упомянуто в следующем разделе, чтение значений для любой отдельной группы, кроме самой нижней, требует работы, поэтому рекомендуется сделать ее наиболее важной.

Распространенные ошибки

Использование диаграммы с областями для построения одной серии

Как отмечалось в начале статьи, типичный вариант использования графика площади - это сравнение или отображение разделения количеств между двумя или более рядами. Когда у нас есть только одна серия значений для построения, часто неправильный выбор использовать диаграмму с областями. Лучший вариант - выбрать только гистограмму или линейную диаграмму, в зависимости от того, что вы хотите узнать или сообщить о данных.

Если мы хотим понять, как меняются точные значения с течением времени, и у нас нет слишком большого количества значений для построения по горизонтальной оси, то гистограмма - хороший выбор. В противном случае лучше выбрать линейный график. Линии имеют более эффективное соотношение количества данных и чернил и более четкий вид с большим количеством значений для печати по сравнению с полосами. Кроме того, когда у нас много значений, нас, скорее всего, будет больше интересовать направление и наклон трендов, а не точные значения - случай, когда линейные диаграммы работают лучше.

Интерпретация значений отдельных групп на диаграмме с областями с накоплением

На диаграмме с областями с накоплением измерить точные значения действительно просто для двух случаев: для общей суммы и для самой нижней группы. Для промежуточных групп для получения точного значения вклада группы необходимо найти высоту линии этой группы и вычесть высоту линии под ней.

Задача становится еще хуже, когда мы хотим отслеживать изменения во времени.Как и раньше, это легко сделать для общей и самой нижней группы. Однако промежуточным группам мешает меняющаяся базовая линия, что затрудняет точное определение вертикальных различий. Приведенный ниже пример, адаптированный из этого сообщения в блоге, проясняет это. Хотя величина центральной желтой группы, кажется, меняется со временем, на самом деле высоты в каждой точке одинаковы.

Если вы хотите знать точные значения групп и их изменения с течением времени, то лучшим вариантом будет выбор стандартной линейной диаграммы, как показано в этой статье Everyday Analytics.

Параметры общей диаграммы

График с накоплением в процентах

Распространенным вариантом для диаграмм с областями является диаграмма с областями с накоплением в процентах или относительная частота. Вместо того, чтобы складывать абсолютные значения каждой группы на каждом вертикальном срезе, мы складываем относительный или процентный вклад каждой группы в общую сумму, чтобы общая высота всегда составляла 100%. Этот тип диаграммы теряет информацию о тенденции абсолютных итогов (и поэтому потребуется собственная линейная диаграмма), но помогает выявить сравнение относительных вкладов между группами.В качестве бонуса этот тип диаграммы получает вторую базовую линию в верхней части диаграммы, по которой можно оценить вклад отдельной группы.

Смежные участки

График

Линейная диаграмма является прародителем типа диаграммы с областями. Если вы не уверены, что вам интересна диаграмма с областями, использование линейной диаграммы вряд ли поможет вам ошибиться. Это особенно верно для диаграммы с перекрывающимися областями, где перекрывающиеся области могут быстро выйти из-под контроля.В качестве еще одного соображения всегда можно просто создать больше графиков, если вы заинтересованы в проведении множественных сравнений ваших данных, а не просто чувствуете необходимость выбрать только один тип диаграммы, чтобы вместить как можно больше.

Гистограмма и линейчатая диаграмма с накоплением

Другой прародитель диаграммы с областями - гистограмма. Точнее, однако, ближайшая связь находится между диаграммой с областями с накоплением и гистограммой с накоплением; На самом деле нет хорошего аналога между диаграммой с перекрывающимися областями и любой гистограммой.

Гистограмма с накоплением очень похожа на диаграмму с областями с накоплением, только с полосами вместо линий. Таким образом, многие ограничения диаграммы с областями с накоплением применимы и к столбчатой ​​диаграмме с накоплением. Тем не менее, одним из преимуществ составных столбцов является то, что гораздо проще сделать последовательное суждение о стоимости в пределах каждого бина по горизонтальной оси. Заштрихованные области на диаграмме с областями могут искажаться, как показано выше, особенно когда линия меняет направление. Поскольку на гистограмме с накоплением каждая область имеет прямоугольную форму, такого искажения можно избежать.

Участок Ridgeline

Еще одна альтернатива диаграмме с перекрывающимися областями - это хребтовая диаграмма. Вместо того, чтобы наносить все линии и цветные области на одну и ту же ось, график линии гребня помещает каждую линию на другую ось, каждая с частичным вертикальным смещением относительно других. Из-за смещения линий вертикальные отметки обычно не включаются в график. Это означает, что линейные графики наиболее полезны, когда есть четкая закономерность в значениях отдельных рядов, основанная только на их формах.

График потока

Причудливый родственник диаграммы с областями - это потоковый граф. На диаграмме с областями с накоплением все линии накладываются друг на друга по прямой базовой линии внизу стопки. В потоковом графике базовая линия устанавливается через центр диаграммы, а области симметрично собираются вокруг центральной линии. Из-за этого трудно измерить точные значения для какой-либо группы или даже для общей суммы.

Как утверждает Энди Кирк, потоковые графы лучше всего использовать в интерактивной форме, когда большой объем данных должен быть представлен широкой аудитории.Интерактивность жизненно важна, чтобы позволить читателям углубиться в визуализацию и сделать свои собственные выводы. Однако, когда необходимо сделать точные суждения или сделать статическое представление, лучше придерживаться более традиционной визуализации, агрегируя данные таким образом, чтобы лучше всего вырисовывались моменты, которые вы хотите представить.

На этом графике используются те же данные, что и на графике хребта выше.

Как комбинация двух наиболее распространенных типов диаграмм (линейная и столбчатая), график с областями также является довольно распространенным вариантом диаграммы в инструментах визуализации.Если диаграмма с областями представлена ​​как тип диаграммы, обычная реализация представляет собой диаграмму с областями с накоплением. Диаграммы с перекрывающимися областями обычно не являются встроенным вариантом для инструментов визуализации, и их нужно будет создавать по индивидуальному заказу, начиная с основы линейной диаграммы. Для некоторых инструментов, часто программных, создание диаграммы с областями любого типа не является основным вариантом типа диаграммы, и для создания диаграммы с областями из затененных областей и линий необходимо будет выполнить некоторую дополнительную работу с данными.

Диаграмма с областями - это один из многих типов диаграмм, которые можно использовать для визуализации данных.Узнайте больше из наших статей об основных типах диаграмм, о том, как выбрать тип визуализации данных, или просмотрев полную коллекцию статей в категории диаграмм.

Диаграммы с зонами: руководство для начинающих

Что такое диаграмма с зонами?

Диаграмма с областями похожа на линейную диаграмму с точки зрения того, как значения данных отображаются на диаграмме и соединяются с помощью линейных сегментов. Однако на диаграмме с областями область между линейными сегментами и осью x залита цветом.

Диаграмма с областями - хороший выбор, если вы хотите увидеть изменение объема за определенный период времени, не обращая внимания на конкретные значения данных. Это дает ощущение суммирования количественных данных.

Диаграммы с областями помогают отображать изменения во времени с акцентом на их величине. Поиграйте с другими диаграммами районов, чтобы убедиться в этом сами

Зачем вам нужна диаграмма с областями?

1. Добавляет ощущение объема вашим данным

Диаграммы с областями в основном используются, когда необходимо передать суммирование количественных данных (зависимая переменная) (а не отдельных значений данных).Область под линией (линиями) помогает графически отобразить количественную прогрессию во времени.

Визуализация музыки Google показывает популярность разных музыкальных жанров на протяжении веков

2. Чтобы увидеть частичные отношения между группами

Отличительной особенностью диаграммы с областями является заливка между сегментами линии и осью x, чтобы подчеркнуть величину. При визуализации с составными графиками данных диаграмма с областями хорошо подходит для анализа каждой категории по частям - члены любой категории могут суммироваться по любой общей количественной переменной, и то же самое можно складывать, чтобы увидеть вклад каждого члена в общую количественную переменную. общий.Если ось Y -%, сложенная область также помогает узнать тенденцию процентной доли каждой группы.

3. Анализ тренда величины количественных данных

Заливка между линейными сегментами и осевой линией облегчает понимание величины, чего нельзя сделать с помощью линейной диаграммы. Эта диаграмма лучше работает при построении небольшого количества значений данных, поскольку вся область окрашена.

4. Сравнение тенденций / доли каждой категории

Диаграммы с областями дают четкое и краткое представление о тенденциях эффективности каждой группы в отдельности.

Один взгляд на сложенную диаграмму с областями справа вверху дает вам четкое представление о том, что, хотя продажи продуктов питания оставались стабильными, продажи непродовольственных товаров сильно колебались.

График использования в бизнесе

Тренд величины одной количественной переменной
Диаграммы с областями помогают проанализировать рост резервов доходов публичной компании, участников программ соответствующей подгруппы по годам, тенденции смертности во времени по основным причинам смерти.
Сравнение вкладов нескольких членов категории (или группы)
Диаграммы с областями помогают показать разницу между количеством людей в каждом отделе или обращениями в службу поддержки, поданными по разным вопросам
Чтобы различить относительную частичную величину компонента тренда
Диаграммы с областями помогают определить, сколько потенциальных клиентов пришло из какого источника трафика

Ограничения диаграммы с областями

1.Полезно только для сравнения тенденций, а не точных значений

Считывание точных значений данных из диаграммы с областями - непростая задача. В диаграммах с перекрывающимися графиками данных трудно даже понять, где график данных начинается и заканчивается. В то время как путем установки соответствующих значений цветов и прозрачности перекрывающиеся графики данных можно сделать доступными для чтения, а с графиками с накоплением данных решения еще более ограничены. Диаграммы с областями также неоднозначны для чтения, когда значения данных очень далеко друг от друга.

2.Работает эффективно только для меньшего количества групп

Отображение нескольких категорий на диаграмме с областями затруднит понимание данных пользователем. В диаграмме с перекрывающимися графиками данных больше категорий, больше перекрытие и, следовательно, меньше видимость. Диаграмма с областями с накоплением сравнительно легче читается, чем диаграмма с перекрытием. Тем не менее, для чтения диаграммы с большим количеством категорий, безусловно, требуется значительно больше усилий, чем для диаграммы с двумя категориями.Для нескольких категорий вы можете вместо этого использовать линейную диаграмму.

Лучшие практики для диаграмм с областями

  • Начните ось Y с 0, чтобы точно отразить пропорциональную разницу в данных.
  • Используйте контрастные и прозрачные цвета, чтобы улучшить читаемость.
  • При наложении стопки данные с высокой степенью вариативности должны находиться в верхней части диаграммы, а данные с низкой степенью переменной - в нижней части
  • Используйте диаграмму с областями с накоплением, если вам нужно отобразить вклад каждого значения в итоговую сумму с течением времени
  • Однако, если вам нужно показать взаимосвязь между частями и целыми в случае, когда совокупная сумма не имеет значения, лучше всего использовать 100% -ные диаграммы с областями с накоплением

Варианты диаграммы с зонами

Участок с несколькими сериями

Многосерийная диаграмма с областями построена со значениями данных, указанными как точки данных, которые соединены с помощью линейных сегментов.Область между линейными сегментами и осью x / краями других диаграмм залита цветом.

Где использовать область с несколькими сериями?
  • Соотношение затрат и выручки с течением времени для компании
  • Объемы экспорта и импорта в динамике по стране
  • Подсчет рождаемости и смертности по региону

Область с прокруткой

Диаграмма с областями прокрутки используется для отображения величины изменений за период времени. Большое количество точек данных может быть отображено на диаграмме благодаря интерактивности прокрутки.Диаграмма отображается со значениями данных, нанесенными на график в виде точек данных, которые затем соединяются с помощью отрезков линий. Область между сегментами линии и осью Y залита цветом. Внизу диаграммы отображается горизонтальная полоса прокрутки для навигации по диаграмме.

Где использовать Область с прокруткой?
  • Количество смертей за определенный период для страны
  • Резервы Федерального банка за 5 десятилетий
  • Объем торговли отдельной акцией

Простая шлицевая область

Сплайн-диаграмма с областями - это особая форма диаграммы с областями, которая может использоваться для построения данных, требующих аппроксимации кривой.Как и на диаграмме с областями, значения данных отображаются в виде точек данных. Однако вместо того, чтобы использовать сегменты прямых линий для соединения точек данных, эта диаграмма рисует подобранную кривую для соединения точек данных. Область между кривой и осью x залита цветом.

Где использовать сплайн-область?
  • посещений в месяц
  • Выручка от продаж за несколько кварталов
  • Площадь лесов
  • Расходы на оборону
  • Объем импорта нефти

Сплайн-зона с несколькими сериями

Многосерийная диаграмма с областями сплайна - это специализированная форма многосерийной диаграммы с областями, которая может использоваться для построения данных для нескольких категорий данных, требующих использования аппроксимации кривой.Как и в многосерийной диаграмме с областями, значения данных отображаются в виде точек. Однако вместо использования отрезков прямых линий для соединения точек данных на этой диаграмме строится подобранная кривая для соединения точек данных. Область между кривой и осью x залита цветом.

Где использовать сплайн-область с несколькими сериями?
  • Распространение в городской и сельской местности
  • Распространение жарких и холодных дней в районе
Хотите добавить диаграммы с областями в свое веб-приложение или мобильное приложение?
Обширная библиотека

Fusionchart позволяет создавать и использовать информативные и интуитивно понятные диаграммы за считанные минуты.

Игра с живыми графиками

Пузырьковая диаграмма
Пузырьковая диаграмма используется для визуализации данных, определяемых тремя числовыми переменными. Обычно эта диаграмма используется для сравнения и отображения взаимосвязей между переменными для анализа закономерностей и тенденций в данных.
Свечной график
Свечной график используется для анализа цен на акции и товары. Он позволяет отображать цену открытия, цену закрытия, максимальную торговую цену, минимальную торговую цену и объем торгов на одном графике.
Диаграмма Ганта
Диаграмма Ганта используется для отображения временных рамок. Это диаграмма на основе даты / времени, которая позволяет отображать задачи с их точными датами / временем начала и окончания.
Тепловая карта
Тепловая карта - это специальная диаграмма, в которой цвета используются для представления значений данных в таблице. В основном он используется для построения больших и сложных данных.
Диаграмма с накоплением
Диаграммы с накоплением используются для сравнения различных данных и отображения состава каждого сравниваемого элемента.Эти диаграммы помогают отображать совокупную величину двух или более наборов данных.

Диаграммы с областями в действии

Информационные панели для бизнеса

Интерактивные истории данных

Хотите добавить интерактивные диаграммы в свое веб-приложение или мобильное приложение?
Обширная библиотека

Fusionchart позволяет создавать и использовать информативные и интуитивно понятные диаграммы за считанные минуты.

Попробуй бесплатно!

что такое диаграмма с областями, как она работает и для чего нужна диаграмма с областями? - рассказывание историй с данными

Вместо того, чтобы видеть линии, мы видим каждую серию данных как многоугольник, как форму; и мы судим о каждой серии данных не столько по тому, как она меняется с течением времени, а в большей - по тому, как мы воспринимаем общую площадь окрашенной области.

График с областями преобразует назначение линейного графика от простого отображения относительных изменений во времени к дополнительному отображению объема или количества.

По этой причине мы не можем использовать шкалы на диаграммах с областями, которые не имеют значимого отношения к нулю. Кроме того, как и в случае с гистограммами, мы должны использовать нулевую базовую линию.

Когда полезны диаграммы с областями?

Графики с областями очень соблазнительно использовать вместо линейных графиков. Они красочные, привлекающие внимание и достаточно необычны, поэтому фактор новизны имеет тенденцию привлекать внимание.Однако, как мы обсуждали ранее, линейные графики и графики с областями не взаимозаменяемы из-за того, как зрители воспринимают различные представления данных. Мы редко (но не никогда!) Находим идеальные варианты использования графа площадей. Тем не менее, вот несколько случаев, для которых диаграмма с областями может быть разумным вариантом.

Отображение нескольких рядов за несколько разных периодов времени, если между рядами есть существенные различия и изменения со временем

Иногда важно показать , как количества менялись с течением времени в нескольких связанных рядах данных. Гистограммы хороши для отображения количества в один момент времени, но несколько рядов в разные моменты времени сложно отобразить в виде столбцов. График очень быстро становится переполненным и загроможденным.

График с областями пытается дать представление о количестве во все моменты времени, создавая неправильные многоугольники с заливкой. Однако там, где ряды данных перекрываются, аудитории может быть сложно понять, что две (или более) заливки занимают одно и то же пространство.

Продолжая тот же пример, который мы использовали, который показывает продажи музыки с поправкой на инфляцию по формату с течением времени, мы пытаемся смягчить эту проблему с помощью небольшого изменения непрозрачности наших цветов «заливки», как показано ниже.

Таблица 201: Как создать диаграмму с областями с накоплением

На диаграмме с областями с накоплением тренды «складываются» друг над другом, чтобы проиллюстрировать, как распределение от части к целому меняется с течением времени. В сочетании с вычислением таблицы, которое вычисляет процент от общего количества для каждого элемента измерения в визуализации, диаграммы с областями с накоплением являются эффективным способом оценки распределений.

Чтобы создать диаграмму с областями с накоплением, мы начнем с этого линейного графика, показывающего продажи по подкатегориям по дискретному месяцу даты заказа в наборе данных Sample - Superstore.

Чтобы создать диаграмму с областями с накоплением в Tableau, просто измените тип метки с Автоматически, который в настоящее время установлен на Линия, на Площадь.

Поскольку составные диаграммы с областями являются одним из основных вариантов Show Me и их чрезвычайно легко создать в Tableau, в этом посте основное внимание будет уделено лучшим приложениям этого типа диаграмм и способам их наиболее эффективного использования.

Как вы можете видеть на предыдущем изображении, когда тип метки был изменен с линии на область, значения для каждого из элементов измерения для подкатегории были наложены друг на друга.Это дало нам новое понимание, которое было недоступно, когда метка была линейной: ежемесячная сумма по всем 17 подкатегориям. Если бы было важнее знать ежемесячный итог по сравнению с точным вкладом каждой подкатегории, то диаграмма с областями с накоплением является правильным инструментом для работы.

Однако, если более важно знать индивидуальные тенденции каждой подкатегории, это становится трудно оценить с помощью диаграммы с областями с накоплением. Причина в том, что после тренда на дне стека каждый последующий тренд наследует тренд под ним.Таким образом, к тому времени, когда вы дойдете до верхнего среза, значение будет равно значению первых 16 срезов, вместе взятых, плюс значение 17 th и последний элемент измерения. Вы можете отключить стекинг, перейдя в «Анализ»> «Отметки стека» и выбрав «Выкл.», Но в этот момент вам лучше использовать линейный график, с которого мы начали.

Еще одно важное предостережение, если вы используете диаграммы с областями с накоплением: никогда не используйте их для суммирования показателей, таких как рейтинг кликов, процент открытий или другой тип конверсии, при котором числитель делится на знаменатель.Это снова связано с тем, что тренды накладываются друг на друга, поэтому, если у вас есть три элемента измерения, каждый с коэффициентом конверсии 5%, в верхнем срезе будет отображаться значение первых двух наборов вместе (10%) плюс значение третьего и последнего элемента измерения (5%). В этом сценарии верхний срез будет отображать значение 15%, что далеко от его истинной производительности в 5%.

Итак, когда лучше выбрать диаграмму с областями с накоплением?

Нам нравится использовать диаграммы с областями с накоплением, когда общая ось равна 100%, а каждый отдельный элемент измерения отображается как процент от общей суммы.Этого можно добиться, добавив к отображаемому показателю быстрый расчет таблицы для «Процент от общей суммы».

Для получения дополнительной информации о табличных вычислениях см. Сообщение: Введение в табличные вычисления .

По умолчанию Tableau вычисляет табличные вычисления по всей таблице. Итак, если бы мы добавили быстрый табличный расчет процента от общего количества в диаграмму с накоплением с областями на предыдущем изображении, мы увидим это:

В этом представлении тенденции выглядят точно так же, но ось отображается в виде процентов от общей суммы, а не необработанных значений дохода.Чтобы изменить представление так, чтобы на оси отображалось 100%, а области представляли вклад каждого элемента измерения в итоговую сумму за каждый месяц, необходимо изменить расчет таблицы на вычисление с использованием таблицы (вниз). Это можно изменить, щелкнув меру с таблицей расчета процента от общей суммы, теперь обозначенную символом дельты, наведя указатель мыши на «Вычислить с использованием» и выбрав «Таблица (вниз)»:

Представление выглядит следующим образом после изменения направления вычисления таблицы, что упрощает просмотр ежемесячного вклада для каждого отдельного элемента измерения:

Если срез не находится сверху или снизу, все еще может быть сложно оценить тенденции для отдельных элементов измерения с большой точностью.По крайней мере, должно быть легче оценить, какие элементы измерения получают или теряют долю из месяца в месяц. Как и в случае с большинством анализов в Tableau, выбор диаграммы должен основываться на текущем бизнес-вопросе. Диаграммы с накоплением с областями, особенно в сочетании с табличными вычислениями, представляют собой хорошую визуализацию на панели инструментов, чтобы показать, как распределения в вашем бизнесе меняются с течением времени.

Подпишитесь, чтобы получать аналитические советы и идеи прямо на свой почтовый ящик.

Вводя свой адрес электронной почты, вы даете согласие на получение сообщений от Evolytics. Вы можете отказаться от подписки в любое время, щелкнув ссылку для отказа от подписки, расположенную в нижней части любого электронного письма. Этот сайт защищен reCAPTCHA, и применяются Политика конфиденциальности и Условия обслуживания Google.

Диаграмма с областями

: простое определение, примеры

Описательная статистика>

Диаграмма с областями, показывающая сравнение кошек и собак в определенной спасательной операции в течение 10 лет.

Диаграмма с областями - это продолжение линейного графика, где область под линией заполнена. «Линии» на самом деле представляют собой серию точек, соединенных линейными сегментами. Помимо того, что диаграммы с областями немного отличаются от обычных линейных графиков, они имеют разные коннотации; В то время как линейный график измеряет изменения между точками, диаграмма с областями подчеркивает объем данных (Milne, 2003).

Типы диаграмм с зонами

Сравнение трех различных типов диаграмм с областями.

  • Кумулятивная (обычная) диаграмма с областями : Подобно многолинейным графикам, диаграммы имеют общую базовую линию (обычно ось x). Этот тип диаграммы не подходит, если какие-либо данные перетекают в другую область. В этом случае используйте вместо этого многослойный тип.
  • Диаграмма с накоплением с областями: У этого типа нет общей базовой линии. Вместо этого каждая область «складывается» поверх каждой предыдущей области.
  • 100% Диаграмма с областями с накоплением: Каждая область также «накладывается» поверх каждой предыдущей области, но каждая область представляет собой процент измерений в определенной точке данных.
  • Не рекомендуется использовать диаграммы с областями с накоплением для очень неровных участков; Вместо этого используйте гистограмму или столбчатую диаграмму.

Список литературы

Милн, П. Графика для презентаций для инженерии, науки и бизнеса. Тейлор и Фрэнсис. 2003.
Peh, D. et al. BIRT: Полевое руководство по отчетности. Pearson Education, 2008.

. -------------------------------------------------- ----------------------------

Нужна помощь с домашним заданием или контрольным вопросом? С Chegg Study вы можете получить пошаговые ответы на свои вопросы от эксперта в данной области.Ваши первые 30 минут с репетитором Chegg бесплатны!

Комментарии? Нужно опубликовать исправление? Пожалуйста, оставьте комментарий на нашей странице в Facebook .



Диаграмма с областями в Excel | Диаграмма с накоплением

Дом » Диаграммы Excel » Диаграмма с областями

Диаграммы с областями представляют собой линейные графики, заполненные цветами под линиями

Диаграммы с областями могут отображать каждый набор данных отдельно, например, смотреть на несколько горных хребтов на расстоянии, или они могут быть наложены друг на друга, чтобы показать вклад каждого набора данных в целое.

Диаграмма с зонами

Каждый набор данных отображается отдельно
Следите за данными, которые могут быть скрыты, например, завод 1

Диаграмма с накоплением

Данные сгруппированы, чтобы показать
вклад каждого набора в общую сумму


Создание диаграммы с областями в Excel

Просто выберите данные, затем щелкните вкладку «Вставить», затем «Область».Существуют различные варианты форм областей (2-D, 3-D) и форматов (площадь, стопка или стопка стопки).

Рассмотрите диаграмму Парето для анализа тех же данных

Если вас интересует только общая сумма, которую каждая серия данных вносит в целое, вы можете запустить диаграмму Парето для итогов. Хотя в Excel можно создавать диаграммы Парето, это отнимает много времени, они сложны, и диаграммы выглядят не так хорошо, как диаграммы, созданные с помощью макросов QI. Сэкономьте время и избавьтесь от головной боли с помощью макросов QI.Загрузите 30-дневную пробную версию и попробуйте прямо сейчас.


Готовы сделать следующий шаг и улучшить свои навыки работы с Excel и анализом данных?

Перестаньте пытаться сделать ваши электронные таблицы удобными для чтения. И прекратите использовать примитивные линейные, круговые и гистограммы.
Вместо этого перейдите к мощным инструментам качества: контрольным диаграммам, диаграммам Парето и гистограммам.


Надстройка макросов QI для Excel упрощает создание интеллектуальных диаграмм. Попробуй это сейчас!

Диаграмма с областями - от данных к Viz


Диаграмма с областями действительно похожа на линейную диаграмму и представляет эволюцию числовой переменной.По сути, ось X представляет время или упорядоченную переменную, а ось Y - значение другой переменной. Точки данных соединены отрезками прямых линий, а область между осью x и линией залита цветом или затенением.

В следующем примере показано изменение цены биткойнов с апреля 2013 г. по апрель 2018 г. Данные получены с веб-сайта CoinMarketCap.

  # Библиотеки
библиотека (тидиверс)
библиотека (hrbrthemes)
библиотека (сюжетно)
библиотека (лоскутное одеяло)
библиотека (детские имена)
библиотека (viridis)

# Загрузить набор данных из github
данные <- читать.таблица ("https://raw.githubusercontent.com/holtzy/data_to_viz/master/Example_dataset/3_TwoNumOrdered.csv", header = T)
data $ date <- as.Date (data $ date)

# участок
данные%>%
  ggplot (aes (x = дата, y = значение)) +
    geom_area (fill = "# 69b3a2", альфа = 0,5) +
    geom_line (color = "# 69b3a2") +
    ggtitle («Эволюция цены биткойнов») +
    ylab ("цена биткойна ($)") +
    theme_ipsum ()  

Примечание : Подробнее об этом проекте можно прочитать здесь.


Диаграмма с областями используется для отображения эволюции числовой переменной.Иногда его критикуют за то, что он не оптимизировал соотношение данных и чернил, принцип визуализации данных, который проверяет, что чернила на диаграмме не используются даром. Действительно, если удалить область под кривой, получится линейная диаграмма, передающая ту же информацию. На мой взгляд, диаграмма с областями очень хорошо показывает эволюцию, а закрашенная область делает модель еще более очевидной.

Диаграмма с областями также может использоваться для отображения эволюции нескольких переменных . Самый классический способ - использовать диаграмму с областями с накоплением, которая обсуждается в другом разделе, но это также можно сделать с помощью малого кратного .Вот пример, показывающий эволюцию нескольких частот детских имен в США между 1880 и 2015 годами.

  # Загрузить набор данных с github
don <- babynames%>%
  filter (имя% в% c («Эшли», «Аманда», «Мэри», «Дебора», «Дороти», «Бетти», «Хелен», «Дженнифер», «Ширли»))%>%
  фильтр (пол == "F")

# Участок
Дон%>%
  ggplot (aes (x = год, y = n, group = name, fill = name)) +
    geom_area () +
    scale_fill_viridis (дискретный = ИСТИНА) +
    тема (legend.position = "none") +
    ggtitle («Популярность американских имен за последние 30 лет») +
    theme_ipsum () +
    тема(
      легенда.position = "нет",
      panel.spacing = unit (0, «линии»),
      strip.text.x = element_text (size = 8),
      plot.title = element_text (size = 13)
    ) +
    facet_wrap (~ name, scale = "free_y")  

Примечание : этот рисунок заслуживает обсуждения используемого диапазона оси Y и количества устанавливаемых строк и столбцов. Следи за этим пространством.


Если количество точек данных невелико, рекомендуется обозначать каждое отдельное наблюдение точкой. Это позволяет понять, когда именно было произведено наблюдение:

  данные%>%
  хвост (10)%>%
  ggplot (aes (x = дата, y = значение)) +
    geom_line (color = "# 69b3a2") +
    geom_point (color = "# 69b3a2", size = 4) +
    ggtitle ("Раскрой") +
    ylab ("цена биткойна ($)") +
    theme_ipsum ()  

Обратите внимание, что линии также используются для отображения тенденций на диаграмме рассеяния.Вот пример использования сглаженных условных средних и показывающий доверительный интервал вокруг него:

  ggplot (mpg, aes (displ, hwy)) +
  geom_point () +
  geom_smooth (color = "# 69b3a2") +
  theme_ipsum ()  

Примечание : этот пример взят из документации ggplot2.


Линейный график является предметом многочисленных дискуссий относительно возможных недостатков. Вот обзор:

  • Резать или не резать ось Y? Должна ли ось Y начинаться с 0, это горячая тема, вызывающая интенсивные дебаты.На рисунке ниже представлены те же данные, начиная с 0 (слева) или нет (справа). Как правило, линейный график не обязательно начинать с 0, поскольку он позволяет более эффективно наблюдать закономерности, но вы, вероятно, захотите узнать об этом больше здесь.
  p1 <- data%>%
  хвост (10)%>%
  ggplot (aes (x = дата, y = значение)) +
    geom_line (color = "# 69b3a2") +
    geom_point (color = "# 69b3a2", size = 4) +
    ggtitle ("Не режет") +
    ylab ("цена биткойна ($)") +
    theme_ipsum () +
    ylim (0,10000)

p2 <- данные%>%
  хвост (10)%>%
  ggplot (aes (x = дата, y = значение)) +
    geom_line (color = "# 69b3a2") +
    geom_point (color = "# 69b3a2", size = 4) +
    ggtitle ("Раскрой") +
    ylab ("цена биткойна ($)") +
    theme_ipsum ()

п1 + р2  

  • Если вам нужно сравнить эволюцию двух разных переменных, не используйте двойную ось.Действительно, двойная ось может показывать очень разные результаты в зависимости от того, какой диапазон вы применяете к оси. Подробнее об этом.
  • Обратите внимание на спагетти-таблицу: слишком много линий делают диаграмму нечитаемой.
  • Подумайте о соотношении сторон изображения, экстремальное соотношение делает диаграмму нечитаемой.


Галереи графиков R и Python - это 2 веб-сайта, на которых представлены сотни примеров диаграмм, всегда предоставляющих воспроизводимый код. Нажмите кнопку ниже, чтобы увидеть, как построить нужную диаграмму на вашем любимом языке программирования.

Галерея графов R Галерея Python


Есть мысли по этому поводу? Нашли ошибку? Не согласны? Напишите мне пару слов в Твиттере или в разделе комментариев ниже:

.
Оставить комментарий

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

© 2019 Штирлиц Сеть печатных салонов в Перми

Цифровая печать, цветное и черно-белое копирование документов, сканирование документов, ризография в Перми.