Расчет недельных продаж с помощью DAX в LuckyTemplates
В этом руководстве показано, как в конечном итоге можно рассчитать разницу между еженедельными результатами продаж с помощью DAX в LuckyTemplates.
Создание двумерных визуализаций в R с использованием Ggplot2
Создание визуализаций в R с помощью ggplot2 может быть эффективным способом изучения и понимания ваших данных. Одним из распространенных типов визуализации является двумерный график, который позволяет исследовать взаимосвязь между двумя переменными.
В этом руководстве вы узнаете, как создавать двумерные визуализации в R с помощью ggplot2. В этом блоге особое внимание будет уделено визуализации , которую сложно выполнить в LuckyTemplates, но легко сделать в R.
Оглавление
Обзор
В этом уроке будут обсуждаться три основные темы. Вы узнаете, как визуализировать распределение переменной по группам, а также как визуализировать корреляции и парные отношения.
Парные отношения относятся к отношениям между каждой парой переменных в данном наборе данных.
Для этого руководства вам необходимо загрузить пакет ggplot2 . После этого откройте пустой R- скрипт и добавьте две библиотеки: tidyverse и GGally .
GGally является расширением ggplot2. Он создан для упрощения объединения геометрических объектов с преобразованными данными.
Различные двумерные визуализации в R
Двумерная визуализация показывает взаимосвязь между двумя переменными.
В качестве примера создадим визуализацию, показывающую связь между городом и шоссе. Вам нужно использовать функцию ggplot() , а затем назначить соответствующие данные.
Затем функция geom_point () используется для создания точечной диаграммы .
Визуализации в R, показывающие корреляцию
Функция ggcorr() используется для визуализации корреляции между переменными. Это создаст тепловую карту с отображением значений корреляции от самого низкого до самого высокого. Вы можете улучшить визуализацию, добавив аргумент, который будет отображать метки.
Визуализации в R, показывающие парные отношения
Для попарного графика вам нужно использовать функцию ggpairs() .
Поскольку фрейм данных в этом примере содержит большой набор данных, его сначала необходимо отфильтровать, чтобы отображались только числовые значения, иначе результаты будут показывать ошибку.
Для фильтрации данных используйте оператор канала и функцию select_if() .
На вкладке Графики вы можете увидеть попарную визуализацию, сгенерированную кодом. Вы также можете увидеть график и значение корреляции между каждой переменной.
Еще одна вещь, которую вы можете сделать с парными графиками, — это добавить дополнительные элементы для улучшения визуализации. Вы можете добавить еще одну переменную и изменить цвет данных.
В этом случае в код добавляется столбец диска, а функция эстетического отображения используется для изменения его цвета.
Когда вы запустите код, вы увидите, что на графике отображаются точечные диаграммы и значения корреляции по дискам. На диагонали также показано распределение по каждому приводу.
Заключение
Если вы хотите создавать надежные и статистически обоснованные визуализации, такие как гистограммы, точечные диаграммы и диаграммы, рекомендуется использовать ggplot2 с GGally.
Язык программирования R вместе с различными пакетами визуализации, такими как ggplot2, позволяет пользователям создавать визуализации, которые показывают взаимосвязь и корреляцию между переменными.
GGally расширяет ggplot2, добавляя несколько функций, которые уменьшают сложность. Если вы попытаетесь создать двумерные и многомерные визуализации в LuckyTemplates, они окажутся сложной задачей. Однако в языке программирования R вам нужно написать всего одну строку кода, чтобы получить нужный статистический график.
Всего наилучшего,
Джордж Маунт
Что такое self в Python: примеры из реального мира
Что такое self в Python: примеры из реального мира
Как сохранить и загрузить файл RDS в R
Вы узнаете, как сохранять и загружать объекты из файла .rds в R. В этом блоге также рассказывается, как импортировать объекты из R в LuckyTemplates.
Новый взгляд на первые N рабочих дней — решение для языка кодирования DAX
В этом руководстве по языку программирования DAX вы узнаете, как использовать функцию GENERATE и как динамически изменять название меры.
Продемонстрируйте идеи с помощью метода многопоточных динамических визуализаций в LuckyTemplates
В этом учебном пособии рассказывается, как использовать технику многопоточных динамических визуализаций для создания аналитических сведений из динамических визуализаций данных в ваших отчетах.
Введение в фильтрацию контекста в LuckyTemplates
В этой статье я пройдусь по контексту фильтра. Контекст фильтра — одна из основных тем, с которой должен ознакомиться любой пользователь LuckyTemplates.
Лучшие советы по использованию приложений в онлайн-службе LuckyTemplates
Я хочу показать, как онлайн-служба LuckyTemplates Apps может помочь в управлении различными отчетами и аналитическими данными, созданными из различных источников.
Анализ изменений маржи прибыли с течением времени — аналитика с LuckyTemplates и DAX
Узнайте, как рассчитать изменения вашей прибыли, используя такие методы, как разветвление показателей и объединение формул DAX в LuckyTemplates.
Идеи материализации кэшей данных в DAX Studio
В этом руководстве будут обсуждаться идеи материализации кэшей данных и то, как они влияют на производительность DAX при предоставлении результатов.
Бизнес-отчетность с использованием LuckyTemplates
Если вы все еще используете Excel до сих пор, то сейчас самое подходящее время, чтобы начать использовать LuckyTemplates для своих бизнес-отчетов.