Труба в R: підключення функцій за допомогою Dplyr
У цьому підручнику ви дізнаєтесь, як об’єднати функції разом за допомогою оператора каналу dplyr мовою програмування R.
Давайте переглянемо мої найкращі практики для .
Необроблені дані може бути важко читати. Отже, візуальні елементи створені, щоб зробити дані легкими для розуміння. Але візуалізації можуть стати заплутаними, якщо вони зроблені неправильно. Ви можете переглянути повне відео цього підручника внизу цього блогу.
Візуалізація є ключем до розуміння споживачами.
Тож зараз я обговорю свої найкращі методи візуалізації даних, які допоможуть вам створити хороший звіт.
Зміст
Використання сіток для візуалізацій розділів
По-перше, використовуйте сітки для створення сегментів інформації, щоб споживач, переглядаючи звіт, міг легко їх ідентифікувати.
Перегляньте приклад звіту нижче.
Кожен візуал розділений сітками з невеликими проміжками між ними. Ці місця спрощують навігацію.
Сітки складаються з прямокутних блоків позаду візуалів.
Вибір правильних кольорів
По-друге, використовуйте палітру з простими.
Вивчіть пончикову діаграму нижче:
Кольори не сині, як більшість діаграми. Таким чином, вони роблять діаграму незбалансованою.
Однак, оскільки діаграма досить далеко, кольори не можна налаштувати.
Але ми можемо налаштувати колір зрізу. Він має темніший відтінок порівняно з більшою частиною звіту. Тому є контраст.
Для більшої однорідності краще зупинитися на більш світлих або темних відтінках.
У цьому звіті я використовував переважно світлі відтінки.
Отже, я зміню колір слайсера на більш світлий відтінок синього.
Тепер він виглядає більш однорідним і відповідає решті звіту.
Вибір відповідної діаграми для візуалізації даних
Третя практика полягає у використанні відповідної діаграми та візуалізації.
Вибираючи візуал для використання, спочатку визначте інформацію, яку ви хочете представити. Потім визначте, який візуал найкраще підходить для такого типу даних.
Наприклад, представляючи дати, подайте їх у стовпчастій діаграмі.
Візьміть цю діаграму як приклад:
Подумайте, які візуалізації полегшать споживачеві розуміння даних.
Уникнення безладу у звіті
Ви можете створювати сторінки у своїх звітах, вибравши цю кнопку.
Уникайте безладу у своєму звіті, розподіляючи інформацію по сторінках.
Переконайтеся, що на кожній сторінці є історія або суть. Звіти створюються, щоб представити історію за допомогою ваших візуальних матеріалів.
Виділяйте ключову інформацію у своїх звітах.
Ключова інформація є головним у ваших звітах. Іншими словами, це центральна ідея ваших даних. Таким чином, це має бути найбільш помітна інформація серед усіх ваших візуальних елементів.
Щоб мати зв’язний звіт, використовуйте чіткі заголовки та мітки для своїх даних.
У цьому звіті візуальні елементи та сам звіт мають заголовки, які визначають їхні дані.
*****Схожі посилання*****
Висновок
Зверніть увагу на ці практичні поради щодо візуалізації даних. Підсумовуючи, візуалізація зосереджена на ефективності користувача.
Роблячи звіти, ми можемо все ускладнювати. Це призводить до брудних звітів і нечітких зображень. Завдяки цим найкращим практикам візуалізації даних ми можемо запобігти цьому.
У цьому підручнику ви дізнаєтесь, як об’єднати функції разом за допомогою оператора каналу dplyr мовою програмування R.
RANKX від LuckyTemplates дозволяє повернути рейтинг певного числа в кожному рядку таблиці, який є частиною списку чисел.
Дізнайтеся, як розібрати файл PBIX, щоб витягти теми та зображення LuckyTemplates із фону та використовувати їх для створення звіту!
Шпаргалка формул Excel: Посібник середнього рівня
Календарна таблиця LuckyTemplates: що це таке та як ним користуватися
Дізнайтеся, як інсталювати мову програмування Python у LuckyTemplates і як використовувати її інструменти для написання кодів і відображення візуальних елементів.
Дізнайтеся, як обчислювати динамічну маржу прибутку за допомогою LuckyTemplates і як ви можете отримати більше інформації, глибше досліджуючи результати.
Дізнайтеся, як правильно сортувати поля зі стовпців розширеної таблиці дат. Це хороша стратегія для складних полів.
У цій статті я поясню, як знайти найпопулярніші продукти для регіону за допомогою обчислень DAX у LuckyTemplates, включаючи функції TOPN і CALCULATE.
Дізнайтеся, як використовувати вимірювання сміття для позначок низької потужності, які ви хочете ефективно включити у свою модель даних.