🔥如何打造引人注目的图表?选图秘籍+数据大变身指南💡

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一、文心一言

使用文心一言做数据可视化,我们主要是通过点击插件选项中的“E言易图”实现。“E言易图”这个功能的介绍是:基于Apache Echarts为您提供数据洞察和图表制作,目前支持柱状图、折线图、饼图、雷达图、散点图、漏斗图、思维导图(树图)。这个插件不需要付费即可使用,还是比较亲民的。

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🔥如何打造引人注目的图表?选图秘籍+数据大变身指南💡🔥如何打造引人注目的图表?选图秘籍+数据大变身指南💡我们可以从上图结果看到,柱状图还是做得不错的,我们接下来给他一组自己的数据,看看提示词应该怎么编写。提示词:请为以下两组列数据做折线图,第一列数据标题为a,第二列数据标题为b。“两列数据从excel直接复制过来”他会先展示分列,然后画图。🔥如何打造引人注目的图表?选图秘籍+数据大变身指南💡🔥如何打造引人注目的图表?选图秘籍+数据大变身指南💡

不过之后的折线图生成少了一组数据,所以说铁子们在做工作的时候还是要留心检查一下,不要把错误的东西直接当成对的提交了。

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后来我又试了几次,都没法形成两条线的折线图。以上是比较基础的用法,现在我们看看动态图该怎么做。

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E言易图做是做了,但好像不是我们想要的那种“动态图”。连续两次提问都是无法修复的问题,我对它有点失去信心了,因此我们尝试一下用别的工具来尝试下。

二、花火数图

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1、选择图表模板

这里有各式各样的静态图、动态图。包括我们常见的折线图、柱状图,饼图,散点图。柱状图通过柱状的高度直观展示不同类别的数据对比,非常适合用来比较不同项目或时间点的数量差异,如各月销售数据对比。

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饼图则用扇形面积揭示各部分在整体中的比例,它能帮助我们一目了然地看到数据的占比分布,例如展示公司各部门的费用占比。

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散点图通过点的散布情况来揭示两个变量之间的关系,这种图表类型在探索性数据分析中特别有用,如分析广告投入与销售量的关联性。

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折线图则通过线条的走势来反映数据随时间的变化情况,它非常适合用于观察数据的时间序列变化,如股票价格或气温的连续变动。🔥如何打造引人注目的图表?选图秘籍+数据大变身指南💡还有比较有特色的雷达图,雷达图就像我们玩游戏里人物的各个属性值分布。雷达图像一个蜘蛛网,能直观地展示多个变量的数据;它常被用来对比多个项目或评估综合实力;最重要的是,它能一眼看出各方面指标的强弱,便于找出短板。

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力导图这个名字之前我也没听过,看起来就像是发散性的管理网络。因此我们问问文心一言这是啥?

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总结

1、力导向图是什么:力导向图就像是一个用线条连接起来的网络图,每个点代表一个数据(比如人、地点或事件),线条表示这些数据之间的关系。这个图的特点在于,它是基于物理的力学原理来布局的。你可以想象每个点都是一个带电的粒子,粒子之间既会相互排斥以避免重叠,又会被线条(就像弹簧一样)牵引着保持一定距离。2、它是怎么工作的当这些“粒子”在图中被放置好后,它们会开始“移动”,直到找到一个最稳定的位置——这就是在模拟粒子之间的引力和斥力达到平衡的过程。最终,关系密切的点会靠得更近,而关系较远的点则会相对分散。3、力导向图的用途和应用场景:这种图表非常适合用来展示复杂的关系网络,比如社交网络中的好友关系、公司内部的组织结构,甚至是科学研究中的分子相互作用。通过力导向图,我们可以直观地看到哪些数据点之间关系密切,哪些相对疏远,有助于我们理解和分析这些复杂的关系网络。而且,它并不是从中心往外画,而是根据节点之间的关系和力学原理自动布局。🔥如何打造引人注目的图表?选图秘籍+数据大变身指南💡除了直接选择图表类型以外,我们也可以根据使用场景来选择合适的图表。

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2、数据编辑

选择好合适的图表类型后,我们进入后可以在右上角的“数据编辑”处。这里有两种方法,第一种是把自己Excel表格内容直接复制过来,第二种则是上传Excel文件,如果直接上传Excel文件的话默认识别第一个sheet。

🔥如何打造引人注目的图表?选图秘籍+数据大变身指南💡除了上传excel文件以外,我们还可以上传txt文件做“词云”。比如我们把之前的“学点Kimi高级技巧——快捷调用常用语”的文字放进去,它就能自动统计我的关键词和词频。做出下图的效果。

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还有一个有意思的就是动态图,方法一样,在“数据编辑”中上传excel或者粘贴修改内容。动态图做出来是这样的。(由于平台限制,该动态图超过300帧无法上传公众号文章,感兴趣的同学可以自己尝试一下哦~)

花火数图的内容明显就比文心一言的数据可视化功能好用多了(尤其是动态图表的观看效果真得好很多),因此强烈推荐四颗星!为什么少了一颗星呢?因为某些好看的动图还是要收费的。但是呢,咱们工作上的内容,总不能带着水印就往PPT上放吧,因此对于经常使用动态图的朋友来说,我觉得这个价格还是可以接受的。每月29元的会员就可以去除水印了。🔥如何打造引人注目的图表?选图秘籍+数据大变身指南💡

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版权声明:lida 发表于 2024年5月2日 am12:02。
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