数据可视化之美:桑基图的前世今生-600学习网

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例如,我们经常希望通过可视化数据显示实体的流动,以了解英国居民如何从一个国家迁移到另一个国家。看到有多少人从英格兰迁移到北爱尔兰.苏格兰和威尔士,会很有趣。

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从桑基图表的可视化可以清楚地看出,从英格兰移民到威尔士的人数多于从苏格兰或北爱尔兰移民的人数,从威尔士移民到英格兰的人数多于苏格兰移民到英格兰。

三木是什么?

Sankey图通常描述从一个实体(或节点)到另一个实体的数据流。数据流的实体称为节点。数据流起源的节点是源节点(如左边的英格兰),流结束的节点是目标节点(如右边的威尔士)。源节点和目标节点通常表示为带有标签的矩形。

流本身由直线或曲线路径表示,称为链接。链接的宽度与流的数量成比例。在上面的例子中,从英格兰到威尔士的流动(即居民迁移)比从英格兰到苏格兰或北爱尔兰的流动(如居民迁移)更广泛(更多),这表明移民到威尔士的居民人数比其他国家的多。Sankitu可以用流动的概念来表达能量.金钱.成本和任何东西的流动。

米纳关于拿破仑入侵俄罗斯的经典图表可能是桑基图表中最著名的例子。这种使用桑基地图的可视化在显示法国军队如何进步(或减少?)方面非常有效在去俄罗斯的路上

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现在让我们看看如何使用智能分析来绘制Sankey图。

如何绘制Sankey图表?

现在让我们来教你如何绘制Sankey地图。首先,让我们为超市准备一个订单数据源。此数据源包含超市四年内订单的详细信息,包括订单ID.订单日期.客户名称.产品名称和其他相关字段。接下来,绘制一张Sankey图表,了解一年中该超市的RFM客户流量。

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有很多工具可以制作Sankey地图。我在这里选择智能分析工具,因为操作相对简单,可以直接导入Excel数据。导入数据源的方法如下:单击数据连接中的Excel文件数据源,读取本地文件,然后将数据源上传到智能分析。如果使用数据库,还可以连接数据库以读取数据

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成功上传数据后,必须先清理数据。我在这里使用智能分析的ETL组件。ETL组件是一个非常强大的数据清理工具。无论数据有多复杂,它都可以被清理。因为我们这次要观察的是RFM客户的流量,所以我们需要使用SQL语句在ETL中创建一个RFM模型,以确定客户的特征。有关详细的生产过程,请参阅我之前的RFM模型生产文章。

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执行ETL程序后,最终输出结果如下。数据集按年份排列,开始RFM分类,结束RFM分类和数量:

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制作数据集后,打开智能分析仪表板,将图形组件拖动到仪表板,在智能图中找到Sankey图的图形组件:

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将开始RFM分类和结束RFM分类字段拖动到列区域,并将数量拖动到测量区域,以生成良好的Sankey图表:

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通过生成的Sankey图表,我们可以清楚地看到过去四年中各个级别的客户流量,以便我们能够采取针对姓措施,为每个级别的客户实施不同的维护策略。Sankey图还可以描述许多实际问题。感兴趣的学生可能想学习这个强大的可视化图形和应用程序

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