- Power BI電商數(shù)據(jù)分析與商業(yè)智能(第2版)
- 零一 聶健華
- 480字
- 2022-05-06 18:18:07
4.9 圖形法
圖形法是數(shù)據(jù)分析的基本方法之一,通過(guò)柱形圖、折線圖、散點(diǎn)圖等一系列統(tǒng)計(jì)圖形可以直觀地分析數(shù)據(jù)。圖形法適合分析低維的數(shù)據(jù)。
例:表4-18是在淘寶網(wǎng)搜索某關(guān)鍵詞按人氣排名前220名的商品數(shù)據(jù),使用圖形法分析這些商品售價(jià)的分布。
表4-18

圖4-3是基于售價(jià)分組后繪制的直方圖,可以直觀地觀察到各個(gè)價(jià)格區(qū)間商品的數(shù)量,商品售價(jià)分布主要集中在[118,588]、[1058,1528](單位:元)兩個(gè)區(qū)間。

圖4-3
5上市公司季度業(yè)績(jī)對(duì)比圖標(biāo)題圖形法有畫圖空間、圖形和圖注三個(gè)要素。畫圖空間是圖形的容器,圖形呈現(xiàn)在畫圖空間中,如二維空間、三維空間。圖形是要表達(dá)的信息的可視化結(jié)果,如線形、柱形。圖注是幫助讀者理解圖形的標(biāo)注。圖注包括圖標(biāo)題、坐標(biāo)軸、坐標(biāo)軸標(biāo)題、數(shù)據(jù)標(biāo)簽、圖例,如圖4-4所示。

圖4-4
[1] 交易指數(shù):根據(jù)產(chǎn)品交易過(guò)程中的核心指標(biāo),如訂單數(shù)、買家數(shù)、支付件數(shù)、支付金額等,進(jìn)行綜合計(jì)算得出的數(shù)值。數(shù)值越大說(shuō)明交易的熱度越大,不等同于交易金額。
[2] 數(shù)據(jù)歸一化是將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間。
[3] 熵值法的核心思想是用信息的無(wú)序度來(lái)衡量信息的效用值。信息的無(wú)序度越低(越不穩(wěn)定),該信息的效用值越大。換句話說(shuō),越穩(wěn)定的信息越無(wú)用。
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