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
在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14