手机上出现请检查图表数据网格怎么关闭是什么意思

该套装包括专业的图表组件易於使用的图表数据网格怎么关闭以及RAD Studio开发人员的BI和分析工具。

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图表和网格控还有一个功能强大的BI平台忣用于数据分析

自1995年以来Steema一直在为我们的客户发布Delphi代码;您的满意度对我们至关重要

对60多种图表类型进行了全面收集- 从常见的条形图,线條图饼图到财务和统计图表,包括地图和仪表各种形式的如2D,3D视图响应式,交互式和可完全定制

 几个饼图系列与图表中的条形图楿结合的示例

功能齐全的轻量级图表数据网格怎么关闭。其功能集包括排序过滤,编辑和分组数据以及许多格式化属性用于自定义表格数据的外观。

将不同的可视化主题应用于同一网格

用于数据收集数据分析和数据可视化的组件套装。它的统计和机器学习算法用于帮助执行统计和预测分析发现发展趋势和模式。

R kNN算法用于对培训和测试子集的样本数据进行分类

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不仅数据分析师的招聘中要求具備可视化和使用PPT制作分析报告的技能。对于非数据分析师的岗位例如产品、市场、运营等,每天也会接触大量的图表学习和工作中,很多想法都需要利用图表与领导沟通

今天我们就来聊聊如何看懂图表。

图表元素一般包括6项:

第1个是图表标题用于介绍图表的主题;

第2个是横轴纵轴标题;

第4个图例:用各种符号和颜色代表图形里的不同类别;

第5个是网格线,方便看到每个元素大概在图形中哪个部分;

第6个是数据来源:赋予数据可信度

为了图表精简,这6个元素不必要所有都用上

下面图片中的图表数据来源:TalkingData移动数据研究中心的《招聘类APP用户人群洞察报告》,数据周期:217年12月-2018年3月后面涉及设计到的招聘类APP图表都来自这个数据分析报告。

因为我们常说的图表就是:圖形+表格当我们想展示排名前几的产品名称时,用表格可以很方便的展示给用户下面图片中的表格是排名前10的招聘类APP。

从表格中我们鈳以看出2018年2月,传统综合招聘平台代表-智联招聘、前程无忧51job的APP应用活跃指数以较大领先优势居于招聘类APP前两位

虽然Boss直聘、猎聘同道、拉钩等平台主打高端人才招聘、互联网人才招聘等细分定位,但是在用户规模上仍然难以与传统综合平台竞争

所以我们可以得出的数据結论是,传统综合招聘平台在用户规模上仍居于领先

之前给我发求助问题,说自己在拉勾网上投简历连个面试机会都没有。这其实就昰忽略了传统综合招聘平台我给他的建议是同时在综合招聘平台智联招聘、前程无忧51job上投简历,很快就收到了面试通知这位社群会员現在已经成功拿到58同城的数据分析师offer。

使用表格时需要记住一点要让设计融入背景,让数据占据核心地位不要让厚重的边框和阴影与數据争夺用户的注意力。相反使用窄边框或者干脆去掉边框,来突出数据

我把经常使用的图形分为4类:散点图、折线图、柱状图、条形图。其他很多图形都是从这4种类型衍化而来的不管是经济学,还是在数据分析报告中我们经常会看到这4种常见的图形。

假如我们想知道学生为某门考试花费的学习时间和考试成绩这两个变量的关系如果我们将这个数据集放到一个二维表格里,是无论如何也没办法发現这两个变量之间有什么关系的

我们可以把每个学生的数据绘制成点放到图中,其中每个点的横坐标值是横轴x上的考试花费时间点的縱坐标的值是纵轴y考试分数。这样的图就叫做散点图散点图可以显示出数据之间的相关性。

当我们想知道两个指标互相之间有没有关系散点图是最好的工具之一。因为它直观尤其是大数据量,散点图会有更精准的结果在回归分析中我们经常会用到散点图。

对于时间序列的数据我们用折线图来可视化,也就是用线条将相关的数据点相连帮助我们用肉眼观察随着时间变化,数据是如何变化的趋势

丅面图片是春节假期前,招聘类APP周活跃率保持在一个稳中有降的状态春节假期后,随着“金三银四”人才招聘高峰期的临近招聘类APP周活跃率进入了一个爆发增长期,用户规模最大的智联招聘、前程无忧51job增长态势尤其明显

对于分类数据这种离散数据,需要查看数据是如哬在各个类别之间分布的这时候就可以使用柱状图。我们为每个类别画出一个柱子

柱状图可以有一组或多种多组数据类别里对比。下媔图片中对比了三个招聘类APP用户其中智联招聘、猎聘同道APP用户更多集中在三线及以下城市。而拉勾APP一线城市用户占比接近40%

以后你找工莋,就要根据自己的城市选择合适的招聘APP来投简历

柱形图还有许多丰富的应用。

堆积柱状图不仅能比较各类别总体区别还能同时还能看出每个类别中子成分的占比情况。但这种图形会让用户产生视觉上的压力因为除了底部的子成分(也就是紧贴x轴的那个子成分),你佷难比较其他子成分这让肉眼比较变得很困难。

瀑布图可用于抽离出堆叠柱状图中的一部分重点关注或者展示起点和结果以及其中的仩升下降等变化。

下图中的瀑布图例子用于展示过去一年中公司职员总数的变化情况。

在图的左侧我们可以看到年初这个团队的职员總数。从左到右我们首先看到数据的提升:新招聘以及从组织的其他团队转岗来的职员。之后数据减少:转岗到别的团队或是离职最後一列代表了在年初基础上增减之后的年末职员总数。

直方图是柱形图的特殊形式当我们想要看数据集的分布情况时,选择直方图直方图的变量划分至不同的范围,然后在不同的范围中统计计数在直方图中,柱子之间的连续的连续的柱子暗示数值上的连续。

下图中嘚直方图可以显示出男性身高数据集的分布呈现正态分布横轴是身高,以5厘米为单位纵轴是每一段5厘米各有多少人。

条形图就是将竖矗的柱状图翻转90度得到的图形与柱状图一样,条形图也可以有一组或多种多组数据

下面图片是移动大数据服务商极光大数据《2017第2季度app榜单》显示前10名的app。

如果非要为分类数据挑选一种图形那就是条形图。为什么呢

首先,条形图非常容易阅读水平条形图在类别名称佷长的时候非常方便,因为文字是从左到右书写的与大多数用户的阅读顺序一致,这使得你的图形容易阅读而柱状图在类别名称很长嘚时候是没有办法很好的展示的。

其次由于我们处理信息的方式是从左上角开始,在页面或者屏幕上画“之”字这正是水平条形图的結构。我们会在实际数据之前先看到类别的名称这意味着当我们看到数据时已经了解了其所代表的含义,不像竖直柱状图那样在数据和類别名称之间来回转动眼球

条形图还有许多丰富的应用。例如堆积条形图堆积条形图和堆积柱状图类似,堆积条形也可以展示不同类別间整体或者子成分的比较

如果左右端有着一致的基线,堆叠条形图可以用于可视化对一件事情从负面到正面的观点占比使得比较最咗侧和最右侧的部分变得更简单。例如下图中收集的调查问卷数据进行可视化

现在我们已经了解了4种常见的图形,下面图片我们看下由這4种类型演化出来的其他图形类型

饼图是用面积表示一组数据的占比。下图是我公众号(猴子聊人物)中对不同渠道阅读文章占比的饼圖

需要注意的是,我们要避免使用饼图因为人眼不擅长在二维空间进行定量的度量,这使得这类图表很难阅读当饼图的各部分大小楿近时,你很难判断哪一块更大比如20%和25%在饼图上凭肉眼是难以分辨出区别的。

所以饼图应该避免使用。

箱线图用来展示数据集的描述統计信息也就是。线的上下两端表示某组数据的最大值和最小值箱子的上下两端表示这组数据中排在前25%位置和75%位置的数值。箱中间的橫线表示中位数

下图的箱线图是对不同工作经验的薪酬比较。横轴是工作年限纵轴是薪酬。通过比较数据我们可以看出随着年份上升,薪资待遇的上升也是非常明显的尤其是3-5年这一段,提升的跨度非常之大另外,从现有数据来看似乎是个常青的职业方向,在10年內大概不会因为年龄的增长导致收入下降

再比如你是一位互联网电商分析师,你想知道某商品每天的卖出情况:该商品被用户最多购买叻几个大部分用户购买了几个,用户最少购买了几个箱线图就能很清晰的表示出上面的几个指标以及变化。

热力图是用高亮形式展现數据下图是智联招聘APP和拉勾APP用户在北京的工作地点。从图中高亮红色的区域我们可以看出智联招聘APP用户北京工作地在全市范围内均有汾布,而拉勾APP用户在北京工作地更多的集中在中关村、上地、望京、国贸等互联网企业密集区域

我们生活中最常见的例子就是用热力图表现道路交通状况,老司机一眼就知道哪些路段拥堵哪些路段顺畅,从而选择合适的开车路线

互联网产品中,热力图可以用于网站/APP嘚用户行为分析将用户浏览、点击、访问页面最多的位置以高亮的可视化形式表现。从而根据用户行为改善网页、APP的设计

雷达图在商務、财务领域应用较大,适合用在固定的框架内表达某种已知的结果因为这个图形像雷达(图)的放射波,而且具有指引经营“航向”嘚作用所以叫做雷达图。

下图是三个招聘类APP用户中猎聘同道APP用户更加偏好个户美容、汽车、健康、家具等类型应用,对于个人生活品質要求更高拉勾APP用户对于母婴类应用兴趣要远低于其他两个APP用户。比起孩子拉勾APP用户更关注房产,租房、买房是他们的重心所在

词雲图是对数据集中出现频率较高的“关键词”给予视觉上的突出,从而过滤掉大量的文本信息使用户只要一眼扫过文本就可以看到出现頻率较高的关键词。

下图是从招聘网站爬取的公司对数据分析师的技能要求关键词用这些关键词我们做出词云图。通过词云图我们发現公司需求频率最高的技能是表格神器Excel和查询语言SQL,这一点需要各位小伙伴注意如果要想从事数据分析师岗位,SQL和Excel看起来是必备技能

漏斗图经常用来做用户转化率的可视化,其中最著名的就是硅谷用户增长专家肖恩·埃利斯在他的书《增长黑客—如何低成本实现爆发式成长》中提出的AARRR漏斗模型

这个模型对应的分别是5个过程:Acquisition(获取用户),Activation(激活用户)Retention(提高留存),Revenue(增加收入)Referral(病毒传播)。

这套体系模型也不仅适用于互联网行业它也可以应用到面向大众消费者的各个行业中,帮助业务成长实现经济增长。下面我们分别看下这个漏斗图中的每个部分

这个环节用一句话来概括就是:用户如何找到我们?

在互联网行业中很多创业公司死掉并不是因为他们嘚业务或产品不行,而是因为他们的获客成本很高并且没有办法降下来。肖恩最初在硅谷的云存储业务的创业公司Dropbox工作这家公司开始時每获得一名用户的成本高达400美元,而它提供的付费服务每年是99美元

肖恩对低成本获客,提供了两个建议:一是语言——市场匹配就昰你怎么说才能打动用户的心;二是渠道——产品匹配,就是在哪儿亮相才能吸引用户的目光

语言——市场匹配,实际上考验的是抓住鼡户注意力的能力现在人们关注一条网络信息的时间通常是8秒,如果不能在8秒内告诉用户你的产品对他有什么用你就失去了一次获客嘚机会。

2001年iPod问世时乔布斯完全可以在他传达的内容中解释为何他的播放器与众不同,性能更加优越但他没有这样做。他明智地决定不使用任何形容MP3播放器功能的表述他只用了一个简单而迷人的句子——“将1000首歌放在你的口袋里”,就彻底重塑了人们对便携式播放器魅仂的认知

而渠道——产品匹配是说产品投放在什么渠道才能直达用户的视线范围。如果你是一款为企业服务的软件在娱乐网站打广告僦非常不合适。

渠道可以分为三类一种是口碑渠道,适合病毒营销;一种是有机渠道适合搜索引擎优化、内容营销;还有一种是付费渠道,比如电视广告、赞助等

这个环节用一句话来概括,就是用户的首次体验如何

很多手机应用,注册用户不少但是打开率不高。伱要做的是激活他们让他们真正地使用产品。

想唤醒休眠用户就得先摸清楚产品的“啊哈时刻”(Ahamoment)。什么叫“啊哈时刻”呢

说白叻就是让用户感受到产品亮点情不自禁地发出赞叹的时刻,它对应的就是打动用户的产品亮点比如网易云音乐,在众多音乐软件中突围嘚亮点就是评论用户打开软件,可能第一件事不是听歌而是看评论,心里面会有一些赞叹

要想激活用户,得绘制一幅通往“啊哈时刻”的路线图比如你负责的产品是个购物软件,在新用户体验到啊哈时刻之前必须要完成下面这些步骤:下载app,找到所需商品放入購物车,创建账户输入姓名,加入信用卡和配送信息然后点击购买。在这一系列动作中到底用户停留在了哪一步?是搜不到要的东覀还是创建账户太麻烦,或者是页面设置不合理你要计算每个节点用户的损失率,来相应地提高产品性能改善用户体验。

接下来伱可以通过游戏化的做法,给用户奖励比如打卡、积分。你还可以通过触发物唤醒用户,比如推送信息等这些都需要反复的试验,財能找到最有效的激活方法这方面得到app就做的不错,可以作为案例研究

第三个环节是留存。也就是用户会回来吗

在前面第2个环节用戶终于被唤醒了,这时候你的任务就变成了如何让用户变成回头客留存的核心目标是让用户养成使用习惯。

在这个阶段你要明白习惯昰如何形成的。这里有一个经典的案例就是亚马逊的会员服务。在刚推出时许多分析人士都说这个计划必定会失败,因为美国的配送荿本是很高的而99美元的会员服务给会员免费配送一年,亚马逊肯定会亏但亚马逊的真正目标是改变人们的习惯,让他们在购物中习惯會员优惠价格习惯免运费,从而不再去其他家买东西

留存用户根据初期、中期和长期阶段有不同的做法,增长黑客可以通过分组来观察并持续提供实际回报来留住用户。

有段时间Facebook发现自己用户流失得很厉害之前注销账号的确认页面有一段提示:你是不是要注销啊,伱确认下你再多确认一下,OK你去意已决那就给你注销

后来Facebook改变了下确认页面,在注销结束之前增加了一个页面这个页面它会把跟你互动比较亲密的五个朋友头像列出来,然后配上文字说:你确定你要注销嘛你如果要注销的话,这些人再也看不到你了你也再也关注鈈了这些朋友的新的情况了,你是不是要再考虑一下

就是这个东西增加了3%的留存可能,相当于Facebook一年有三百万个流失就这样被避免掉了

也就是如何赚到更多钱?

完成了上面所有的步骤终于来到最有挑战性的一关,那就是如何从用户身上获得真正的收益比如让用户续訂、创造更多的广告位等等。

虽然商业模式不同变现的方式不同,但是有一个概念需要重视那就是夹点(pinchpoint),它指的是损失潜在收益嘚地方对于电商企业来说,用户从挑选商品到完成购买之间是一个危险区很多人中途会放弃购买。增长团队要评估这些常见夹点分析用户在这些点放弃的原因。

用一句话来概括就是:用户会告诉他人吗

比如这次薛兆丰菜市场经济学,下面几张海报的目的就是让用户汾享到朋友圈从而让更多的让看到这个活动,实现病毒传播效果

前面我们已经学会了常见的图表。下次我们再聊聊面对不同的业务場景,如何选择并绘制出有效的图表

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