京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:伍正祥
来源:AI入门学习
今天教大家画一个图,桑基图,一个大大提高你的江湖地位的图。桑基图是一种流图,其实在前期文章中提到过,但是并没有讲细节的画法,现在教大家两种画法,一个是R语言(案例1、2、3),一个是直接在线画(案例4)。
案例1:你的工资是怎么霍霍的?
假如你月薪20000,你能拿到多少?最后花完还剩多少?可能比你想象的要少。一部分被国家拿走,当然国家并不是要你的钱,只是帮你存起来,等你长大了,不对,是老了会还给你的(此处我想起了压岁钱的故事),当然税收部分,那国家说了,强制征收,打死都不会给你的。国家的拿完了,然后扣除柴米油盐酱醋茶等一些列开支,你会发现,又回到了穷人的队伍。
以杭州为例,根据工资计算器,五险一金+所得税大约扣6000多,你能拿到13000多,为什么扣这么多,因为杭州公积金12%,所以欢迎大家来杭州发展。除掉五险一金,就是各项生活开支了,最后剩下不足4000了。说了这么多,数据怎么表达更直观,大部分网站都用二维饼图,在分类很多的情况下,饼图比较乱,其实桑基图会有更好的表现力,看具体的绘图步骤。
step1:数据准备,理清各类数据金额或者比例
step2:数据格式转换,宽格式的转换成3列,注意会汇总多一行或者多行
step3:可以把数字标签加到文本描述里面,准备好后,套用文末代码即可
工资是怎么样离你而去的
案例2:比赛数据样本量统计
比赛分为初赛和复赛,初赛复赛分别有训练集和测试集,在训练集中,有5个分类,存在各种交叉,用桑基图如下。
比赛数据样本量统计
案例3:手机各个渠道销售量统计
手机品牌商会在不同的渠道进行销售,不同渠道又会在不同的省份进行销售,用其他类型的图表表达都显得拥挤,但是桑基图恰到好处的表现出来了,可以在标签上加上各个渠道的占比。
某品牌手机各个渠道销售量统计
案例4:在线用Echart绘制桑基图
绘图思路及数据准备和上面一样,只要手动更改标签及数据,运行即可得到想要的图形,下面是原始的demo截图,非常简单。
案例5:其他作品欣赏(需要一些开发资源)
开头图代码:
URL <-'https://raw.githubusercontent.com/christophergandrud/d3Network/sankey/JSONdata/energy.json'
Energy <- jsonlite::fromJSON(URL)
sankeyNetwork(Links = Energy$links, Nodes = Energy$nodes, Source = "source", Target = "target", Value = "value",NodeID = "name",fontSize = 12, nodeWidth = 30)
案例123代码,只需要更换文件即可
library(networkD3)#安装并包加载,如果没有请安装
library(dplyr)
setwd("C:/Users/wuzhengxiang/Desktop/R语言可视化/Sankey")#文件的存储空间
sankey = read.csv("手机销售渠道统计.csv",header=T,stringsAsFactors = FALSE)#读取数据
Sankeynodes = data.frame(name = unique(c(sankey$Source,sankey$Target)))
Sankeynodes$index = 0:(nrow(Sankeynodes)-1)
Sankeylinks = sankey
Sankeylinks = left_join(Sankeylinks,Sankeynodes,by=c('Source'='name'))
Sankeylinks = left_join(Sankeylinks,Sankeynodes,by=c('Target'='name'))
Sankeydata = Sankeylinks[,c(4,5,3)]
names(Sankeydata) = c("Source","Target","Value")
Sankeyname = select(Sankeynodes,name)
sankeyNetwork(Links = Sankeydata,Nodes = Sankeyname, Source = "Source",Target = "Target", Value = "Value", NodeID = "name", units = "元", #根据具体单位填写, fontSize = 12, nodeWidth = 24,sinksRight = FALSE, colourScale = JS("d3.scaleOrdinal(d3.schemeCategory20);"))
图片中使用了大量的动图,有专门的小软件可以制作。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,凭借简洁的结构直观呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键信息,广泛应用 ...
2025-12-25在数据驱动决策的时代,基于历史数据进行精准预测已成为企业核心需求——无论是预测未来销售额、客户流失概率,还是产品需求趋势 ...
2025-12-25在数据驱动业务的实践中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,本质上是通过“指标”这一数据语言,解读业务现 ...
2025-12-25在金融行业的数字化转型进程中,SQL作为数据处理与分析的核心工具,贯穿于零售银行、证券交易、保险理赔、支付结算等全业务链条 ...
2025-12-24在数据分析领域,假设检验是验证“数据差异是否显著”的核心工具,而独立样本t检验与卡方检验则是其中最常用的两种方法。很多初 ...
2025-12-24在企业数字化转型的深水区,数据已成为核心生产要素,而“让数据可用、好用”则是挖掘数据价值的前提。对CDA(Certified Data An ...
2025-12-24数据分析师认证考试全面升级后,除了考试场次和报名时间,小伙伴们最关心的就是报名费了,报 ...
2025-12-23CDA中国官网是全国统一的数据分析师认证报名网站,由认证考试委员会与持证人会员、企业会员以及行业知名第三方机构共同合作,致 ...
2025-12-23在Power BI数据可视化分析中,矩阵是多维度数据汇总的核心工具,而“动态计算平均值”则是矩阵分析的高频需求——无论是按类别计 ...
2025-12-23在SQL数据分析场景中,“日期转期间”是高频核心需求——无论是按日、周、月、季度还是年度统计数据,都需要将原始的日期/时间字 ...
2025-12-23在数据驱动决策的浪潮中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越“整理数据、输出报表”的基础层面,转 ...
2025-12-23在使用Excel数据透视表进行数据分析时,我们常需要在透视表旁添加备注列,用于标注数据背景、异常说明、业务解读等关键信息。但 ...
2025-12-22在MySQL数据库的性能优化体系中,索引是提升查询效率的“核心武器”——一个合理的索引能将百万级数据的查询耗时从秒级压缩至毫 ...
2025-12-22在数据量爆炸式增长的数字化时代,企业数据呈现“来源杂、格式多、价值不均”的特点,不少CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-12-22在企业数据化运营体系中,同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比(与上年同期对比)可消除季节性波动影响 ...
2025-12-19在数字化时代,用户已成为企业竞争的核心资产,而“理解用户”则是激活这一资产的关键。用户行为分析系统(User Behavior Analys ...
2025-12-19在数字化转型的深水区,企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目,而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全 ...
2025-12-19在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18