穿越x轴的waterfall chart 瀑布图 悬浮累积图表

数据透析表的浮动图制作教程数据透析表 (Data Analysis Table)，是一种用于展示和分析数据的工具。

它可以帮助用户直观地了解数据的变化趋势、相关性等重要信息。

而浮动图 (Floating Chart) 是将数据透析表中的数据以图表形式展示出来，使得数据更加易于理解与分析。

本文将介绍数据透析表的浮动图制作教程，帮助读者轻松掌握这一技能。

首先，制作数据透析表的浮动图需要选择适当的数据源。

数据源可以是 Excel 表格、Google Sheets 等电子表格软件，也可以是 SQL 数据库、CSV 文件等其他格式的数据。

根据具体的需求和数据源的不同，选择合适的工具是非常重要的。

第二步，确定要展示的数据。

首先，需要明确要展示的数据类型。

数据可能是数字、文本、日期等，不同的数据类型需要使用不同的图表类型。

其次，确定展示的时间范围。

根据需要分析的时间段，选取合适的时间间隔，这有助于更好地观察数据的变化趋势。

第三步，选择适当的图表类型。

根据要呈现的数据类型和目的，选择最适合的图表类型非常重要。

常见的图表类型有折线图、柱状图、饼图等。

折线图适合展示数据的变化趋势；柱状图适合比较不同类别的数据；饼图适合展示数据的占比关系等等。

根据具体的需求选择合适的图表类型。

第四步，整理数据并创建图表。

根据选定的数据和图表类型，整理数据以适应图表的需求。

通常会使用电子表格软件的计算功能，进行排序、筛选、求和、平均等操作，以获得准确的数据结果。

然后，在电子表格软件中选择合适的功能，创建所需的图表。

第五步，美化图表。

美化图表可以使其更加易读和具有吸引力。

可以调整图表的大小，字体的颜色和大小，添加标题、图例以及数据标签等等。

选择合适的颜色搭配，可以使图表的信息更加醒目和易于理解。

第六步，解读图表数据。

完成图表制作后，需要仔细观察图表并解读所获得的数据结果。

首先，分析数据的趋势和关联性。

根据折线图的走势，可观察到数据的增减趋势以及相关性。

瀑布图的做法
前言
瀑布图通常用来表达两个数据点之间数量的演变过程，是由麦肯锡顾问公司所独创的图表类型，因为形似瀑布流水而称之为瀑布图。

此种图表采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系。

下面就分享一下具体的做法：
做法
01
构建基础数据表
如下表所示：
A列为条目
B列为数值，增加为正值，减少为负值
累计项使用求和公式返回累计数值
B2=SUM(B2:B8)
02
生成瀑布图
1、选择数据区域
2、插入
3、插入瀑布图
4、结果显示
但是累计值并没有正确显示，而是体现的增加值，下面我们来修改一下：
03
设置累计为汇总项
单击瀑布图，此时所有柱状图都被一起选中
再双击累计柱状图，此时只有累计柱状图被选中，并弹出对话框勾选设置为汇总复选框
最后结果如下图所示：
知识点
对于图表来时，针对不同的位置或对象，右键菜单是不同的单击和双击的效果也是不同的
以上需要仔细体会！。

如何在Excel中使用WaterfallChart进行瀑布图分析瀑布图（Waterfall Chart）是一种常用的数据分析工具，主要用于展示数据的变化情况和其对总体影响的贡献。

在Excel中，我们可以通过使用WaterfallChart功能来进行瀑布图分析，本文将详细介绍如何在Excel中使用WaterfallChart进行瀑布图分析。

步骤一：准备数据首先，我们需要准备好待分析的数据。

瀑布图通常用于展示不同因素对总体结果的影响，因此，我们需要列出各个因素以及它们对结果的影响数值。

同时，我们还需要包括每个因素的开始值和结束值。

以下是一个简单的例子，假设我们要分析某公司2019年的销售额情况，列出各个因素对销售额的影响：因素开始值结束值初始销售额- 100,000新增销售100,000 150,000退款- -50,000折扣- -40,000总销售额- 160,000注意，开始值、结束值和影响数值（如新增销售、退款和折扣）可以是正数也可以是负数，根据具体情况调整。

步骤二：插入瀑布图在Excel中，我们可以通过以下步骤插入瀑布图：1.选择数据范围：选中所有数据（包括因素、开始值、结束值和影响数值），但不包括总销售额。

2.插入图表：在Excel顶部菜单栏的"插入"选项卡中，找到"图表"区域，选择"瀑布图"。

3.选择瀑布图样式：在弹出的瀑布图选项中，选择合适的样式。

Excel提供了多种样式可供选择，可以根据自己的需求进行调整。

4.确认并插入图表：点击"确定"按钮，Excel将自动生成瀑布图并插入到当前工作表中。

步骤三：调整瀑布图格式生成瀑布图后，我们可能需要对其进行一些格式调整以使其更加美观和易读。

以下是一些常见的调整方式：1.调整坐标轴：可以根据需要对底部水平轴和纵轴进行调整，如更改刻度、添加单位等。

2.添加数据标签：可以在每个因素的柱状图上添加数据标签，以显示具体数值。

数据透析表中的高级图表类型和数据可视化技巧数据分析和可视化是现代企业决策和数据驱动决策中不可或缺的一部分。

在数据透析表中，高级图表类型和数据可视化技巧能够帮助我们更好地理解和解读数据。

本文将介绍几种常见的高级图表类型和数据可视化技巧，以帮助读者在数据透析表中更好地展示和分析数据。

一、瀑布图瀑布图是一种常用于展示数据增长或降低的趋势分析的图表类型。

瀑布图可以凸显各个要素对总体数据的贡献和影响，帮助我们更直观地了解数据的变化。

在数据透析表中，我们可以使用瀑布图来展示销售收入的增长或者成本的变化。

通过将数据按照增长或降低的顺序排列，我们可以一目了然地看到各个要素的影响大小。

同时，瀑布图还可以体现各个要素的正负影响，帮助我们更好地分析问题。

二、树状图树状图是一种能够展示数据层次结构的图表类型。

在数据透析表中，树状图可以帮助我们更好地理解和分析数据的层次关系。

通过树状图，我们可以清晰地展示数据的父子关系和组成结构。

例如，在组织结构图中，树状图可以帮助我们展示不同部门之间的上下级关系。

在产品销售结构图中，树状图可以帮助我们展示不同产品之间的分类关系。

通过使用树状图，我们可以更好地分析数据之间的关联性，并进行有效的比较和对比。

三、热力图热力图是一种能够展示数据密度和趋势的图表类型。

热力图通过色彩的深浅来表示数据的大小和变化，帮助我们更直观地了解数据的分布和变化趋势。

在数据透析表中，我们可以使用热力图来展示数据的相关性和变化趋势。

例如，在市场调研分析中，热力图可以帮助我们展示不同市场的竞争程度和市场份额的分布情况。

在人力资源分析中，热力图可以帮助我们展示不同岗位的员工数量和流动情况。

通过使用热力图，我们可以更好地掌握数据的分布和趋势，为决策提供有力的支持。

四、动态图表动态图表是一种能够展示数据变化过程的图表类型。

动态图表通过动态演示的方式，让我们更好地理解数据的变化和趋势。

在数据透析表中，我们可以使用动态图表来展示数据的变化和趋势。

waterfall_charts库的用法-回复Waterfall charts是一种数据可视化工具，能够以直观的方式展示数据的增长和降低过程。

它常用于分析和比较不同因素对总和的影响，例如收入和支出、产品销售和成本等。

在本文中，我将为您介绍waterfall_charts 库的用法，并逐步解释如何创建一个Waterfall图表。

首先，我们需要安装waterfall_charts库。

可以使用Python的包管理器pip来安装，只需在命令行中运行以下命令：pythonpip install waterfall_charts安装完成后，我们可以导入waterfall_charts库并开始使用。

在Python 中，可以使用以下代码导入库：pythonimport waterfall_chart接下来，我们需要准备要用于创建Waterfall图表的数据。

这些数据通常是一个包含不同类别和对应数值的列表。

例如，我们创建一个示例数据集来展示不同月份的收入和支出情况：pythondata = {'categories': ['January', 'February', 'March', 'April', 'May'],'values': [5000, -2000, 3000, -1000, 4000]}在这个示例中，每个月份都有一个对应的数值，正值表示收入，负值表示支出。

现在，我们可以使用waterfall_charts库中的`plot`函数来创建Waterfall 图表。

该函数的基本用法如下：pythonwaterfall_chart.plot(data['categories'], data['values'])请注意，我们需要传递上一步中准备的数据的类别和数值列表作为参数。

waterfall chart用法水fall chart用法简介Waterfall chart（瀑布图）是一种以连续的垂直条形来表示数据变化的图表。

它可以显示每个数据点的增加或减少情况，从而帮助人们更好地理解数据的变化过程。

下面列举几种常见的水fall chart用法。

用于比较各项指标的变化水fall chart适合用于比较各项指标的变化情况。

通过瀑布图，可以清晰地看到每个指标的增长或减少幅度。

例如，可以用水fall chart来对比公司不同年份的销售额变化，从而找出销售业绩的关键因素。

用于显示贡献度水fall chart可以用于显示各个因素对总体结果的贡献度。

通过瀑布图，可以追踪每个因素对总体结果的正向或负向影响。

例如，可以用水fall chart来分析产品销售额的构成，找出各个因素对销售额的正向或负向贡献。

用于揭示数据的变化原因水fall chart可以帮助分析人员揭示数据变化的原因。

通过瀑布图，可以看到每一次数据变化的幅度和方向，从而分析出是哪些因素导致了数据的变化。

例如，可以用水fall chart来分析某产品的销售量下降，找出是哪些因素导致了销售量的下降。

用于展示项目进度水fall chart可以用于展示项目的进度情况。

通过瀑布图，可以清晰地看到每个阶段的完成情况，从而帮助团队了解项目的进展情况。

例如，可以用水fall chart来展示软件开发项目的各个开发阶段的完成情况，以便及时调整项目进度和资源分配。

用于分析收入和支出的变化水fall chart可以用于分析收入和支出的变化情况。

通过瀑布图，可以直观地看到每个收入或支出项的增加或减少，从而帮助人们了解收入和支出的变化趋势。

例如，可以用水fall chart来分析公司每月的收入和支出变化，找出经营状况的变化原因。

结论水fall chart是一种非常实用的图表工具，通过它可以更加直观地展示数据的变化和关系。

无论是用于分析业绩变化、贡献度还是变化原因，水fall chart都能提供有价值的信息，帮助人们做出更明智的决策。

什么是瀑布图分析分析旋转机械的振动噪声，离不开瀑布图分析，瀑布图分析是旋转机械振动噪声分析最常用的方法。

它采用“跳跃式的FFT变换”方式计算瞬时频谱，用三维图（瀑布图或colormap图）来显示分析结果，是所有瞬时FFT频谱的集总显示，如图1所示，各瞬时频谱按时间或转速先后顺序排列。

瀑布图分析不平均任何瞬时频谱，这对于待测旋转机械时刻变化的转速来说，非常有利于突出显示随转速变化的特征，如阶次特征；同时也能反映出共振特征。

图1 瀑布图显示分析结果1为什么要做瀑布图分析通常情况下，非旋转结构的频谱分析，我们使用二维频谱图来显示相应的结果，且二维频谱是平均之后的频谱，这时，频谱主要反映的是结构的共振特征。

对于旋转机械而言，结果显示谱图除了反映共振特性之外，还需要反映出与转速变化相关的信息。

这个信息就是所谓的阶次信息，我们知道旋转机械任一时刻的响应大多数都是以阶次的形式体现出来的，因此，在谱图中应能反映出结构相应的响应阶次。

如图2所示是某旋转机械的一个瞬时二维频谱，这个频谱图反映不出阶次随转速的变化关系。

另外，如果使用二维频谱图来分析旋转机械的共振特征，那么，将分不清楚共振频率与阶次对应的频率，特别是二者一致的情况下。

图2 二维频谱图另一方面，由于转速时刻变化，每一帧数据与下一帧数据对应的转频也是不相同的，如图3所示，对于这样的数据是不能使用平均处理的。

由于转速时刻变化，二维频谱图反映不出这种时刻变化的特性。

图3 重叠相邻两帧频域数据另一方面，对于某些特定的结构，如混合动力汽车，除了内燃机产生的阶次之外，还存在电机脉冲宽度调制产生的开关频率和伞状阶次，因此，阶次相当混乱，如图4所示。

对于这样凌乱的阶次，二维频谱图不足以显示其相应的特性。

图4 混合动力汽车的colormap图因此，对于旋转机械而言，需要这样一种分析方式：分析结果既能反映出与随转速变化的阶次信息，又能反映出结构的共振特性。

瀑布图分析刚好就是这样一种分析方式。

制作步骤：
1.先将原来的数据转换为3列数据，其中每个“起始点”值与上一个“结束点”的值相同；
每一个“结束点”值是对应的“起始点”值加上当期的数值；
“中点”值就是“起始点”和“结束点”的平均值，这个系列是最后用来显示每个柱形的数据标志的，“中点”系列必须放在中间一列，后面会解释为什么。

2.
3.
按惯例当期负值用红色，正值用绿色。

4.下面该用到“中点”系列来显示数值了
选择“中点”系列，在“数据系列格式》数据标志”中选择“显示值”，
5.
6.
可能你需要在正值前加个+号，那就选择数据标志，在“数据标志格式》数字”中自定义格式为“+0.0;-0.0;;”，
这样正负数分别加上了正负号，而零值及文本就不显示了。

如果你这样做了数字没有改变，那就按Ctrl+Alt+F9强制工作薄重算就可以了最后将3
“中点”系列放在数据中间一列。

F9强制工作薄重算就可以了。

小小代码造就精美绘图——“瀑布图”瀑布图是一种用于展示拥有相同的X轴变量数据、不同的Y轴离散型变量和Z轴数值变量的专业绘图，它可以清晰地展示不同样本对同一差异蛋白的变化关系。

备注：X轴变量数据（如不同的指标）、不同的Y轴离散型变量（不同样本相对含量）一、需要用到的R包1.ggplot2 绘图用R包2.RColorBrewer 包含大量专业绘图色，绘制多样本图的基础3.reshape2用于整理数据的R包二、绘图步骤1.载入R包library(ggplot2)library(RColorBrewer)library(reshape2)2.导入数据文件命名为Waterfall_Data.csvdata<-read.csv("Waterfall_data.csv",stringsAsFactors=FALSE)3.整理数据colnames(data)<-c("X_Axis",se q(60,25,-5))plotdata<-melt(data,id.vars = "X_Axis")4.绘制瀑布图ggplot(plotdata,aes(X_Axis,value,fill=variable))+geom_area(color="black",size=0.25)+ facet_grid(variable~.)+ theme( text=element_text(size=15,face="plain",color="black"), axis.title=element_text(size=10,face="plain",color="black"), axis.text = element_text(size=10,face="plain",color="black"), legend.position="none" )三、进阶画法（3D瀑布图）相对于行分面瀑布图，3D瀑布图中不同类别间的差异更为直观，能更好地观察类与类之间的差距。