轉自 数据派THU

R 作為入門級程式語言,被經常運用在資料整理、資料視覺化、以及機器學習中。

本篇文章將主要介紹在R中如何視覺化資料 (基礎+進階)。

R繪圖的原理

使用R繪圖,我們需要在腦海中明確幾個必要元素。首先,需要有一張空白的畫布, 如下圖所示。其次,我們需要根據資料確定X軸、Y軸,以及X軸Y軸的取值範圍,因為一個平面直角座標系在R繪圖過程中是必不可少的。接下來,我們就可以選擇適當的圖表型別(折線圖、柱狀圖、點狀圖等),並根據資料座標在座標系中描繪資料。最後,我們還可以在畫布上新增額外資訊,例如圖表名稱,圖例等,當然我們也可以根據需求使每個資料點在圖表中呈現不同的顏色和形狀、並排繪製多個圖表等。

在擁有空白畫布的基礎上,我們可以使用R自帶的視覺化功能語句plot()來描繪散點圖、折線圖、柱狀圖等,輔助使用者用於觀察整個資料集的潛在趨勢。


要問現在什麼最火?當然是視覺化大屏!

也難怪這麼多企業對大屏都是趨之若鶩,視覺化大屏不僅十分的炫酷,而且大部分都是高度概況總結,讓客戶和老闆第一時間就能獲取最有用的資訊,從來輔助決策。


﹣轉自:技術領導力

IT界有個說法:殺死一個技術大牛,不用槍,只需要改三次需求。技術大牛的死法,就是那樣樸實無華且枯燥。

俗話說得好,搞垮一個技術大牛,最好的時間是十年前,其次是現在。

老讀者知道,我曾經是個程式設計師,我的程式碼寫得像羅永浩、PPT做得像雷軍。我那騷氣的註釋、奇妙的函式,折服了同事們,他們都叫我“八格小王子”,然而我更喜歡一位保潔阿姨送我的外號,“張江阿爾法狗”。

不過我並不在乎別人怎麼叫我,因為那些都是虛名,像浮雲一樣。做人要低調,就像我天天騎腳踏車,誰也不知道我家裡還有輛電動車

基於自己的經歷,我更能談談,如何搞垮一個技術大牛。

1、上下班打卡

不僅打卡,還要在工位上安裝紅外感應、電腦上安裝監控軟體。沒時間摸魚,整天累成狗。不對,狗都沒你這麼累。

2、強制996

馬爸爸說得對,996是TM的福報,螞蟻遲早會上樹的。就怕你到時候有命掙錢,沒命花。不過也不要這麼消極,你要堅信:只要你堅持加班,努力奮鬥,就可以讓老闆開上更好的車、住上更大的別墅。


對於一個好的運營來說,資料分析是非常重要的,只有將資料分析做好了,你的運營之路才會更加的順暢。

運營工作的核心在於兩項:流量建設與使用者維繫,而使用者維繫又可以分為內容運營、活動運營與使用者運營,那我們就來聊一聊這三個運營崗位都應該關注哪些核心資料。

01.內容運營的核心資料

|展示資料

內容的展示資料是最基礎的資料,它的價值在於:提供給內容運營者一個直觀而基礎的資料,用來展示內容被點選、查閱的情況,從而分析內容是否為網站(產品)提供了相應的幫助。包括但不限於UV/PV、轉發數、互動數、點選率、覆蓋人群、推薦量、閱讀量、頁面停留時長等。

※ 以一篇文章為例,這篇文章的連結被點選了100次,其中50次點選停留的平均時間為20秒,10次是點選後直接關閉網頁,另外40次點選的停留的平均時長是3秒。透過這些資料,我們可以瞭解到,這篇文章的質量還 …


由於職業原因,我經常需要各個行業的資料,今天就給大家分享一下我的寶藏免費資料網站們。

既然是資料,那就是最好能拿到一手的資料,而不是看別人做好的圖,因為我們通常需要的是,拿這些資料自己做分析。

一、國家社會類:

1、中國統計局

這個網站可謂是要啥有啥,如農業,生產,經濟,教育等等,可以獲得具有權威的資料,而且覆蓋面很廣。可以找到很多宏觀層面的資訊,GDP、人口、就業、收支等
如,我想要北京市2017年全體居民收支:

但問題也是有的,雖然全面,但是不精準,如果你想查某一個細分的資料的話,可能沒辦法滿足:


優秀的資料分析師是不能速成的,但是零經驗也有零經驗的捷徑。

以上的前提針對入門,目的是達到資料分析師的門檻,順利拿到一份offer,不涉及資料探勘等高階技巧。我的方法傾向網際網路領域,不論是分析師這個職位,還是運營、產品的能力發展都是適用的。其他領域就仁者見仁了。

市面上有《七週七資料庫》,《七週七程式語言》。今天我們就《七週七學習成為資料分析師》。

沒錯,七週。

第一週:Excel學習掌握

如果Excel玩的順溜,你可以略過這一週。不過介於我入行時也不會vlookup,所以有必要講下。

重點是瞭解各種函式,包括但不限於sum,count,sumif,countif,find,if,left/right,時間轉換等。

Excel函式不需要學全, 重要的是學會搜尋。即如何將遇到的問題在搜尋引擎上描述清楚。

我認為掌握vlookup和資料透視表足夠,是最具價效比的兩個技巧。

學會vlookup,SQL中的join,Python中的merge很容易理解。

學會資料透視表,SQL中的group,Python中的pivot_table也是同理。

這兩個搞定,基本10萬條以內的資料統計沒啥難度,80%的辦公室白領都能秒殺。

Excel是熟能生巧,多找練習題。還有需要養成好習慣,不要合併單元格,不要過於花哨。表格按照原始資料(sheet1)、加工資料(sheet2),圖表(sheet3)的型別管理。

下面是為了以後更好的基礎而附加的學習任務。

瞭解單元格格式,後期的資料型別包括各類timestamp,date,string,int,bigint,char,factor,float等。

瞭解陣列,以及怎麼用(excel的陣列挺難用),Python和R也會涉及到 list。

瞭解函式和引數,當進階為程式設計型的資料分析師時,會讓你更快的掌握。

瞭解中文編碼,UTF8和ASCII,包括CSV的delimiter等,以後你會回來感謝我的。

養成一個好習慣,不要合併單元格,不要過於花哨。表格按照原始資料、加工資料,圖表的型別管理。

再來一道練習題,我給你1000個身份證號碼,告訴我裡面有多少男女,各省市人口的分佈,這些人的年齡和星座。(身份證號碼規律可以網上搜索)


一、計網分層結構

考慮最簡單的情況:兩臺主機之間的通訊。這個時候只需要一條網線把兩者連起來,規定好彼此的硬體介面,如都用USB、電壓10v、頻率2.4GHz等,這一層就是物理層,這些規定就是物理層協議

我們當然不滿足於只有兩臺電腦連線,因此我們可以使用交換機把多個電腦連線起來,如下圖:


同樣使用FineReport開發大屏,為何我做出來的視覺化效果總是達不到要求?是因為天生沒有審美天賦嗎?

其實,大屏模板開發只要掌握好設計技巧,普通的開發人員也能作出設計師級別的視覺化效果,數據君特地拉取多方資源整合了這篇大屏視覺化設計方法,以真實的案例展開,附帶大量官方免費素材和教程,絕對值得收藏!

內容分以下部分展開:

●真實案例講解需求調研
●視覺設計方法(附素材)
●快速製作(附模板&元件)

一、需求調研

大屏實施千萬步,需求調研第一步,下面以一張製造行業監控指揮大屏為例,詳解需求調研怎麼作用於大屏設計:

1、根據業務場景提煉關鍵資料

較為正式的大屏實施專案一般有需求文件,在拿到需求文件後,還需要與需求方溝通大屏業務場景,明確需要側重展示的內容或大屏要呈現的“故事”,從而提煉關鍵資料指標。

某製造行業的監控指揮中心大屏,位於一個大型指揮管控中心,需要監控到的資料一般包括銷售運營、生產執行、物流管理、客戶質量和園區的安保能耗這5個模組,這些“業務關鍵資料”。


優秀的資料視覺化圖表只是羅列、總結資料嗎?當然不是!資料視覺化其真正的價值是設計出可以被讀者輕鬆理解的資料展示,因此在設計過程中,每一個選擇,最終都應落腳於讀者的體驗,而非圖表製作者個人。

這裡給大家總結了資料視覺化的製作的30個小技巧,透過列舉一些容易被忽略的常見錯誤,最終能夠快速提升和鞏固你的視覺化製作水平。

一、你不得不注意的圖表製作小技巧

1.條形圖的基線必須從零開始

條形圖的原理就是透過比較條塊的長度來比較值的大小。當基線被改變了,視覺效果也就扭曲了。

2.使用簡單易讀的字型

有些時候,排版可以提升視覺效果,增加額外的情感和洞察力。但資料視覺化不包括在內。堅持使用簡單的無襯線字型(通常是Excel等程式中的預設字型)。無襯線字型即是那些文字邊緣沒有小腳的字型。


作為我們IT人,一到年底年初就要做各種各樣的資料報表、資料報告,且不說從各個業務系統里拉通資料有多費事,光是與需求方溝通就要浪費太長時間,尤其是面對業務變化非常快的部門,一張報表做三天都是常事。

Excel應該是最常用的報表工具了,但是在實際工作過程中,由於IT規劃和業務流程的緣故,很多IT人、資料人開發報表都不一定透過excel來實現,相反用郵件傳送抄送密送excel報表是一個很落後的方式。

不信你就看看Excel做出來的報表有多難看,想一想就知道領導肯定不喜歡!

像我之前在騰訊時,就算是公司買了上千萬的SAP業務系統,最後還都是Excel滿天飛,不是這裡資料不對,就是那裡資料口徑錯誤。

無奈之下,我們只能教業務人員使用SQL和資料庫,然而因為學習難度和門檻問題,結果簡單的報表需求依舊交給IT,反倒是需求提得更嚴苛了,真是有苦無處說。

數據分析那些事

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