lj0218 回复了问题 2020-08-05 02:09

数据可视化

问答 在数据看板中，如何隐藏图表主标题？

lj0218: 进入数据看板（或者点击看板空白处）右侧配置栏显示全局样式配置项，“隐藏标题”勾选后隐藏图表的主标题。

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lwx 回复了问题 2020-08-01 18:28

数据可视化

问答 使用条形图时需要注意些什么？

lwx: 条形图适用于一个属性列和一个（或数个，数个时通过图例选中不同的显示效果）数据列的二维数据结构，属性列作为进行类别比较的竖轴，数据列作为显示比较长度的y轴。利用图形长度来反应数据的差异，条形图近似等于将柱状图按顺时针旋转90度。当变量数目较多时，更加适合使用条形图。但条形图的类目一般不超...

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lwx 回复了问题 2020-08-04 12:37

数据可视化

问答 环图可以设计什么样的数据界面？

lwx: 在环图界面可设置主题颜色，字体格式，标题与信息隐藏，半径起点，饼图的切片数，设置是否按照排序的数据显示以及设置图表出现时是否需要动画效果。

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风风火火 回复了问题 2020-08-05 08:37

数据可视化

问答 组合图中的折线图和柱状图可以自定义配置吗？

风风火火: 可以，组合图中转换某一数值列的图表类型，可以通过点击图例中的向下符号，如下图所示，选择想要显示的图表类型即可。

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星星真好看 回复了问题 2020-08-04 21:21

数据可视化

问答 有些比率，怎么让它显示成百分比呢？

星星真好看: 这个可以配置的，可以配置数值显示格式，不仅可以设成百分比，还可以设置成货币等格式，具体如下图所示：

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夏巴塔 回复了问题 2020-08-19 18:35

可视化大屏

问答 大屏设计有什么技巧吗？我总是设计得很乱，求指导。

夏巴塔: 好的大屏要遵循简洁、明了，适当突出重点，布局要有侧重，既不要平均分配，也不要头重脚轻（一个图特别大，其他的图都是陪衬。）一张大屏展示的图表不要超过12张，也不要全部都用图形，可以适当有一些关键数字，便于用户迅速抓住关键信息。

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雅俗、 回复了问题 2020-07-27 17:15

数据

问答 折线图中设置了数据节点的普通符号，但是不能显示没个数据节点的具体数值，需要怎么设置？

雅俗、: 设置数值标签么？默认是显示原始数值的，可以在“文本”中进行转换。若数值未全部显示，怎是因为有些显示位置有重叠部分，选择“允许重叠”即可。

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bear 回复了问题 2020-08-05 00:57

数据可视化

问答 可不可以分享看板外部人员查看？

bear: 可以，获取看板的二维码或者网址链接即可。如图：

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小玉 回复了问题 2020-08-05 10:33

数据可视化

问答 行转列和列转行分别可以用于什么样的数据情况下？

小玉: 行转列用于将数据按某一列的列中值转化为对应的多个列；列转行用于将多列数值列转化为有单一映射关系的两个列（1个属性列1个数值列）。

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雅俗、 回复了问题 2020-08-07 16:52

问答 在查看大屏的时候，能查看图表的明细数据吗？

雅俗、: 可以的，鼠标滑动到图表，点击右上角“数据详情”按钮

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小吃货 回复了问题 2020-06-10 18:50

核心价值 大数据

问答 大数据最核心的价值是什么?

小吃货: 大数据最核心的价值应该就是其商业价值了。数据想要在这个时代发挥作用，唯有给商人带来利益，才算是真正发挥出自身的价值了。就拿最经典的啤酒和尿布案例简单说明，将啤酒和尿布两件看似完全不相干的商品放在一起，却大大提高了超市的收益。通过对数据的准确分析，为企业带来相对于的商业价值，我想，这就是大数据最核心的...

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DataFocus 回复了问题 2020-06-02 16:32

datafocus移动端 数据可视化 可视化大屏

问答 移动端的支持钻取吗？需要怎么操作？

DataFocus: 支持钻取，在具体的answer页面，长按，即可出现选项，选择即可：

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潇潇 回复了问题 2020-08-02 12:06

数据可视化

问答 想直观的查看数据点的分布情况，使用什么图形比较好？

潇潇: 推荐散点图！散点图常被称为“相关图”，由两个变量在XY轴上交叉成点，可以直观的查看数据的分布情况和特殊的离群值。

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夏巴塔 回复了问题 2020-08-03 23:15

数据可视化

问答 怎么让我的大屏设计色调观感舒服？

夏巴塔: 一般为暗色背景，蓝色系大家用的比较多。有时为了追求更炫的效果，会将GIF动图设置为背景，主要是为了提升视觉效果，既能提升层次感，又能增强视图表现力。字体和图表标题等修饰，兼顾整体风格。DATAFOCUS也有默认的数据看板模板，可以直接使用

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小吃货 回复了问题 2020-09-03 16:16

数据挖掘

问答 什么是数据挖掘？

小吃货: 数据挖掘是可视化数据的深度研究，通过分析大量样本数据，从中寻找其规律、获取潜在有效的数据价值的技术，主要可以分成数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从数据源中获取所需的数据字段，简单清洗后整合成可供分析的数据集；规律寻找就是借助数据挖掘理论和工具从整合的数据集中找出所含规律和有效信息的过...

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