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图表分析法(Charts)

图表分析法(Charts)

今天我们分享:如何在 Tableau 中实现烛台图表,一睹为快吧!

本期《举个栗子》,我们要给大家分享的 Tableau 技巧是:用烛台图 Candlestick Chart 分析价格波动。

具体步骤如下:

01、创建甘特条形图

打开 Tableau Desktop,连接栗子数据源,新建工作表。首先,我们需要创建一个甘特条形图。

- 分别将度量“High Price”和“Open Price”拖放至行,分别右击行上的“High Price”和“Open Price”胶囊,在下拉菜单中选择“度量”-“平均值”;

- 分别在“平均值(High Price)”和“平均值(Open Price)”的“标记”卡中,将图形选择为“甘特条形图”;

02、创建计算字段

if [Spread Close-Open] > 0 then"Price Up" else "Price Down" end

if (ZN(SUM([Open Price])) -LOOKUP(ZN(SUM([Close Price])), -1)) /ABS(LOOKUP(ZN(SUM([Open Price])), -1))< 0

(ZN(SUM([Open Price])) -LOOKUP(ZN(SUM([Close Price])), -1)) /ABS(LOOKUP(ZN(SUM([Open Price])),-1))*100,2)) +'%'

if (ZN(SUM([Open Price])) -LOOKUP(ZN(SUM([Close Price])), -1)) /ABS(LOOKUP(图表分析法(Charts) ZN(SUM([Open Price])), -1))> 0

(ZN(SUM([Open Price])) -LOOKUP(ZN(SUM([Close Price])), -1)) /ABS(LOOKUP(ZN(SUM([Open Price])),-1))*100,2)) +'%'

03、创建烛台图

将度量“Spread High-Low”拖放至“平均值(High Price)”标记卡的“大小”中;将计算字段“—”和“+”拖放至“平均值(High Price)”标记卡的“标签”中。

将度量“Spread Close-Open”拖放至“平均值(Open Price)”标记卡的“大小”中;将计算字段“direction”拖放至“平均值(Open Price)”标记卡的“颜色”中。

图表分析法(Charts)

the look and feel you want, then simply bind it to your data with the advanced Dundas Chart Visual Designer.

[. ] spreadsheets and use an interactive tool to create custom charts and data tables sorted by various [. ]

This functionality also allows users to create charts to display results delivered by XMLSpy XSLT and XQuery Profilers, a powerful way to analyze and communicate performance data.

用户也可以在输出窗口内可用的工 作表里创建 多达 9个不同 图表 来迅 速容易地比较数据,该功能同时也能让用户可以通 创建图表 来显 示XMLSpy XSLT和XQuery分析器析的 结果,成为分析和沟通性能数据强有力的工具。

Create interactive charts with tooltips and drill-down links that can point to other charts and web documents, [. ]

Designed as a handy and robust editing tool for Dundas Chart, Chart Builder v3.0 is an innovative way for non-technical users (e.g.,

[. ] granular level, 图表分析法(Charts) import images, import charts, create charts, apply and calculate complex formulas, [. ]

Aspose.Cells可以对每一个具体的数据, 格和 格式进行管理,在各个层面 入图像, 应用 复杂的计算公式,并将应用 序中 格保 存为 各种格式等等---完成所有的这一切功能都无需使用Microsoft [. ]

Create more than 20 different charts types including Area, Bar, Bubble, Contour, Candlestick, Cube, Curve, CurveArea, Doughnut, Gantt, HighLowClose, Line, OpenHighLowClose, Pareto, Pie, Pyramid, Point, Radar, Scatter, Step, Surface, as well as many variants of these types.

可以制作20多种不同类型的图 其中 包括 :面积图,条形图,泡沫图,等高线图,烛台图,方块图,曲线图,曲面图,圆环图,甘特图,HighLow Close,线条图,OpenHighLowClose,柏拉图,饼状图,菱形图,点图,雷达图,散点图, 茎叶图,地面天气图,以及上述类型图表的许多变种图。

in the budget document that the functions for supporting the governing bodies, and the related posts, had been redeployed from the Office of the Director, Division for Treaty Affairs (subprogramme 1) 图表分析法(Charts) to the Secretariat to the Governing Bodies (subprogramme 7).

particularly in instances where significant organizational changes, such as the internal realignment of UNODC in 2010, have been introduced since the previous budget submission.

Confidential or proprietary information can include 图表分析法(Charts) such things as trade secrets, know how, formulas, technical information, pricing policies, business and

expected level of Chapter II demands (Chart 3), the expected level of electronic filings (Chart 图表分析法(Charts) 4) and the expected level of RO/IB filings (Chart 5).

Therefore tables concerning “Extrabudgetary resources managed by UNESCO and its institutes broken down by donor” and “Breakdown of

[. ] restructured with a view to facilitating the interpretation of the charts and tables, accompanied by methodological explanations and comments [. ]

法雷奥集团 (VLOF)

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PKU Visualization Blog

Chart Constellations: 对合作和多用户分析的有效图表总结(Effective Chart Summarization for Collaborative and Multi-User Analyses)

图2显示了Constellations的主要系统组件。Collab View是使用排序投影可视化的地方,通过选择和过滤进行探索;数据覆盖面板显示过去的属性用法并建议新的探索途径。Chart View有助于查看单个图表和创建新图表。后端服务器提供数据存储,计算必要的统计指标的功能。

Collab View(图3A)用作主要概览。基于聚合成对距离,使用降维(a1)在空间上定位先前创建的图表的集合。每个图表都用圆圈标记绘制,并使用色调表示其创建作者。顶部菜单(a2)中提供了标注选项,包括作者折线:显示创建顺序的作者图表之间的有向箭头。在视图的左侧(a3),选项板包含三个距离权重滑块和多个过滤选项。调整滑块会修改公式中使用的缩放权重,重新计算所有图表的聚合成对距离并更新投影布局(图3B)。应用过滤器会根据所需的约束删除图表的子集。应用过滤器时,会在过滤板中创建描述性标签(a5)。在底部,时间线滑块允许时间过滤(a4);用户还可以直接在投影上绘制套索以选择图表的子集。聚类用于将图表分成不连续的组。聚类可以基于图表之间的聚合成对距离或者基于它们的投影x / y坐标。当投影更新时,例如通过过滤或调整距离权重滑块,将重新计算群集。在右侧,集群板显示有关当前绘制的集群的统计信息(a6)。上面是数据覆盖面板(图3C),其中包含一个树形图,显示数据集中的可用属性。每个块对应一个属性,并根据投影中是否有任何图表使用它来着色。在数据覆盖面板中选择一个属性会将其高亮显示为蓝色(c1)并高亮显示任何相交的维度为橙色。交叉维度是在至少一个图表中共同出现的维度。橙色块的亮度表示共现量。

Chart View(图3D)允许对现有图表进行单个检查,并提供创建新图表的功能。要创建新图表,用户输入SQL查询(d1)以从后端服务器检索数据,并使用一组下拉菜单(d2)设置图表编码以创建可视化(d3)。可以手动添加自定义的关键字(d4,d5,d6)。创建新图表时,Collab View中可用的图表集合更新(图3E)。

在本文中,通过有效地总结已创建的先前分析师的图表,提出Chart Constellations系统以支持元视觉分析。 Constellations提供各种统计方法来组织和将结果投影到一个视图中;相似的可视化相互靠近。此外,Constellations提供了识别未探索数据子空间的方法,促进了对新区域的有针对性的探索。用户研究结果表明,Constellations系统比传统的数据笔记本界面(Kaggle Kernels)更有效,可以从一组可视化结果中获得高水平的洞察力,并了解探索过程。 用户研究另外表明,有效地总结一组不同的可视化对于协作可视化分析是有益的。