Dátumtáblázat létrehozása a LuckyTemplates alkalmazásban
Tudja meg, miért fontos egy dedikált dátumtáblázat a LuckyTemplatesben, és ismerje meg ennek leggyorsabb és leghatékonyabb módját.
Ma megmutatom, hogyan kapcsolhatod össze a LuckyTemplates-t az R-vel, és bemutatom, milyen dolgokat tehet az R script vizualizációjával a . Ahhoz, hogy ez működjön, telepítenie kell az R-t a számítógépére, mivel teljesen független a LuckyTemplates-től.
A kezdéshez kattintson az R script vizualizációjára a vizualizációs ablaktáblán.
Ma azt fogjuk használni, amit az emberek korrelációs mátrix diagramnak hívnak . Pokemon adatkészletet is fogunk használni. Azért választottam ezt, mert sok numerikus információt tartalmaz, mint például a védekezés és a támadás, és elég jól működik, ha összefüggést mutat.
Miután a vizualizációt a vászonra húztuk, el kell kezdenünk a mezők hozzáadását.
Milyen típusú mezőket jeleníthetünk meg? Szeretnénk látni az Attack -et , a Defense-t , a HP-t , a Speed -et és a Name of the Pokemon-t.
Most valószínűleg észre fogja venni, hogy közvetlenül a vizualizációs ablaktábla alatt található az értékek ablaktáblája, ahol mindent hozzáadott ugyanahhoz a mezőhöz. Mind a szöveges, mind a numerikus információk hozzáadásra kerülnek.
Következésképpen itt az R szkriptszerkesztőben azt is láthatjuk, hogy van néhány kód, amelyet már elhelyeztek. Ezt adatkészletnek nevezik, amely egy adatkeret, amely tartalmazza a támadást, a védelmet, a HP-t, a sebességet és a nevet. Ezt nem kell írnunk; A LuckyTemplates ezt automatikusan megteszi, amint feltöltjük a dolgokat a vizualizációs vásznunkon.
Az első hiba, amit elkövettem (amit azt is el tudom képzelni, hogy sokan fognak elkövetni), hogy töröltem az itteni megjegyzéseket, hogy normál kódként lássuk. Ez nem fog menni, mert tényleg ki kell rakni.
Ez a sor itt azt mondja, hogy egyedinek kell futnia. Ezt nem lehet megkerülni.
Itt kezdjük el írni a forgatókönyvünket. A korrelációs terv, amit ma csinálunk, a pszichológiai csomagból származik . Ezt nagyon könnyű megtenni. Csak párokat kell felírni . paneleket , majd átadja az adatkészletet az argumentumnak.
És itt van. Megvan a vizualizációnk.
Azok számára, akiknek nincs telepítve a psych csomag , természetesen telepíthetik így is, de ez a folyamat minden egyes alkalommal telepíti, még akkor is, ha már van.
Ha egy lépéssel túl akarunk lépni, létrehozhatunk egyamely ellenőrzi, hogy a csomag elérhető-e, és ha nem, akkor telepíti. Ellenkező esetben nem csinál semmit.
Még egy dolog, amit meg kell tennünk annak érdekében, hogy ez ne sikerüljön, az, hogy feltöltjük a repository argumentumot a telepített csomagban.
Ebben a példában csak a CRAN weboldalt másolom és illesztem be. Ez technikailag működik. De attól függően, hogy hol tartózkodik a világban, érdemes olyan tükröt választani, amely közelebb áll Önhöz.
Tartalomjegyzék
A vizualizáció más szintre emelése
Ezt a kódot szeretnénk megvalósítani. Jól fut, és megjeleníti a vizualizációt. Van néhány dolog, ami egy lépéssel tovább viszi ezt a vizualizációt. Az első tennivaló. A szeletelők tökéletesen működnek az ilyen típusú megjelenítéssel.
Tehát tegyünk egy szeletelőt a jelentésbe, majd tegyük a Generációt a mezők ablaktáblájába.
Nézd meg, milyen szépen változik a vizualizáció attól függően, hogy mit választunk a szeletelőn.
Interakció más vizualizációkkal
Ha kíváncsi arra, hogyan fog ez kinézni más vizualizációkkal való interakció során, hozzunk létre egy fánkdiagramot, tegyük fel a Pokemonok számát, és határozzuk meg, hogy legendás-e vagy sem.
Mint látható, az első vizualizáció képes kölcsönhatásba lépni a második vizualizációval.
Következtetés
Ezek az R-szkriptek kihívást jelenthetnek, és nehezen használhatók, ha igazán nagy adatkészlettel rendelkezik, mivel a LuckyTemplatesnek el kell küldenie az összes adatot R-nek, majd várnia kell a válaszra.
De bizonyos esetekben, mint például az alábbi példánkban, egy ilyen vizualizáció elkészítése a semmiből, amikor a LuckyTemplates R-hez csatlakoztatja, sok időt vesz igénybe.
Tehát ha jelenleg R-t vagy Pythont használ, és inkább egy vizualizációt szeretne importálni, ahelyett, hogy a semmiből építene, ez egy igazán ügyes megoldás.
Tudja meg, miért fontos egy dedikált dátumtáblázat a LuckyTemplatesben, és ismerje meg ennek leggyorsabb és leghatékonyabb módját.
Ez a rövid oktatóanyag kiemeli a LuckyTemplates mobil jelentési funkcióját. Megmutatom, hogyan készíthet hatékony jelentéseket mobileszközökön.
Ebben a LuckyTemplates bemutatóban olyan jelentéseket tekintünk át, amelyek professzionális szolgáltatáselemzést mutatnak be egy olyan cégtől, amely több szerződéssel és ügyfél-elkötelezettséggel rendelkezik.
Tekintse át a Power Apps és a Power Automate legfontosabb frissítéseit, valamint azok előnyeit és következményeit a Microsoft Power Platform számára.
Fedezzen fel néhány gyakori SQL-függvényt, amelyeket használhatunk, például a karakterláncot, a dátumot és néhány speciális függvényt az adatok feldolgozásához vagy manipulálásához.
Ebből az oktatóanyagból megtudhatja, hogyan hozhatja létre a tökéletes LuckyTemplates sablont, amely az Ön igényeinek és preferenciáinak megfelelően van konfigurálva.
Ebben a blogban bemutatjuk, hogyan lehet a mezőparamétereket kis többszörösekkel rétegezni, hogy hihetetlenül hasznos betekintést és látványelemeket hozzon létre.
Ebből a blogból megtudhatja, hogyan használhatja a LuckyTemplates rangsorolási és egyéni csoportosítási funkcióit a mintaadatok szegmentálására és kritériumok szerinti rangsorolására.
Ebben az oktatóanyagban egy konkrét technikát fogok bemutatni, hogyan jelenítheti meg a kumulatív összeget csak egy adott dátumig a LuckyTemplates vizualizációjában.
Ismerje meg, hogyan hozhat létre és testreszabhat Bullet diagramokat a LuckyTemplates alkalmazásban, amelyeket főként a teljesítmény mérésére használnak a célhoz vagy az előző évekhez képest.