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
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10