0 / 0
Go back to the English version of the documentation
Vizualizace dat v Data Refinery
Last updated: 07. 8. 2023
Vizualizace dat v Data Refinery

Vizualizace informací v grafických metodách vám poskytuje přehled o vašich datech. Během vizualizace dat a zobrazení změn můžete přidávat kroky do toku Data Refinery . Prozkoumením dat z různých perspektiv s vizualizacemi můžete identifikovat vzory, připojení a vztahy v rámci těchto dat a rychle pochopit velké množství informací.

Můžete také vizualizovat data s těmito stejnými grafy v toku SPSS Modeler . Použijte uzel Grafy, který je k dispozici v sekci Grafy na paletě uzlů. Poklepejte na uzel Grafy, chcete-li otevřít podokno vlastností. Poté klepnutím na volbu Spustit tvůrce grafů otevřete tvůrce grafů a vytvořte jednu nebo více definic grafů, které chcete přidružit k uzlu.

Příklady grafů

Vizualizace dat:

  1. V sekci Data Refineryklepněte na kartu Vizualizace .
  2. Začněte grafem nebo vyberte sloupce:
  • Klepněte na kterýkoli z dostupných grafů. Poté přidejte sloupce v podokně PODROBNOSTI , které se otevře na levé straně stránky.
  • Vyberte sloupce, se kterými chcete pracovat. Doporučené grafy jsou označeny tečkou vedle názvu grafu. Klepněte na graf, abyste vizualizovali svá data.
Důležité: Dostupné typy grafů jsou seřazeny od nejrelevantnější k nejméně relevantnější, založené na vybraných sloupcích. Pokud v datové sadě nejsou žádné sloupce s datovým typem, který je podporován pro typ grafu, nebude tento graf k dispozici. Není-li datový typ sloupce v grafu podporován, nebude tento sloupec pro daný diagram k dispozici. Tečky vedle názvů grafů navrhují nejlepší grafy pro vaše data.

Grafy

Zahrnuty jsou následující grafy:

  • 3D grafy zobrazují data v souřadnicovém souřadnicovém systému tím, že každý sloupec vykreslují jako cuboid pro vytvoření efektu 3D .

  • Vodorovné pruhové grafy se hodí k zobrazení a porovnání kategorií dat vedle sebe. Panely se mohou nacházet v libovolném pořadí. Můžete je také zajistit z vysoké na nízké nebo z nízké na vysoké.

  • Sloupcové grafy porovnávají distribuce mezi mnoha skupinami nebo datovými sadami. Zobrazují variace ve skupinách dat: rozložení a posun těchto dat a odlehlých hodnot.

  • Bublinové grafy zobrazují každou kategorii ve skupinách jako bublinou.

  • Svíčnicové grafy jsou typem finančního grafu, který zobrazuje cenové pohyby cenného papíru, derivátu nebo měny.

  • Kruhové balicí grafy zobrazují hierarchická data jako sadu vnořených oblastí.

  • Vlastní grafy umožňují vykreslování grafů založených na vstupu JSON.

  • Duální osy Y-grafy používají dvě proměnné osy Y k zobrazení vztahů mezi daty.

  • Chybové sloupce označují chybu nebo nejistotu v hodnotě. Poskytují obecnou představu o tom, jak přesná hodnota je nebo naopak, jak daleko by hodnota mohla být od skutečné hodnoty.

  • Hodnotící grafy jsou kombinace grafů, které měří kvalitu binárního klasifikátoru. Pro vstup potřebujete tři sloupce: skutečnou (cílovou) hodnotu, předpovídanou hodnotu a sebedůvěru (0 nebo 1). Přesunutím posuvného ovladače v grafu uzavření objektu můžete dynamicky aktualizovat ostatní grafy. ROC a ostatní grafy jsou standardními měřeními klasifikátoru.

  • Grafy termomapy zobrazují data jako barvu pro přenos úrovní aktivity nebo hustoty. Zpravidla nízké hodnoty jsou zobrazeny jako chladnější barvy a vysoké hodnoty se zobrazují jako teplejší barvy.

  • Histogramované grafy zobrazují frekvenci distribuce dat.

  • Čárové grafy zobrazují trendy v datech v průběhu času výpočtem statistiky souhrnu pro jeden sloupec pro každou hodnotu jiného sloupce a poté vykreslením řádku, který spojuje hodnoty.

  • Mapové grafy zobrazují data geografických bodů, takže můžete porovnávat hodnoty a zobrazovat kategorie v geografických regionech.

  • Početní křivky grafu zobrazují skupinu křivek na základě rovnic, které zadáte. S tímto grafem nepoužijete datovou sadu. Místo toho jej použijete k porovnání výsledků s datovou sadou v jiném grafu, jako je bodový graf grafu.

  • Vícegrafové grafy zobrazují až čtyři kombinace pruhových, čárových, výsečových a bodových zákresových grafů. Stejný typ grafu můžete zobrazit více než jednou s různými daty. Příklad: Dva výsečové grafy s daty z různých sloupců.

  • Víceřadové grafy zobrazují data z více datových sad nebo více sloupců jako řady bodů, které jsou propojeny přímkami nebo pruhy.

  • Paralelní souřadnicové grafy zobrazují a porovnávají řádky dat (nazývané profily) k vyhledání podobností. Každý řádek je řádek a hodnota v každém sloupci řádku je znázorněna bodem na tomto řádku.

  • Výsečové grafy zobrazují proporce. Každá hodnota v řadě se zobrazí jako proporcionální výseč grafu. Výsečový graf představuje celkový součet hodnot.

  • Populační pyramidové grafy zobrazují četnost rozdělení proměnné mezi kategoriemi. Obvykle se používají k zobrazení změn v demografických datech.

  • Zákresové grafy kvantily (Q-Q) porovnávají očekávané hodnoty distribuce s pozorovanými hodnotami zakresletováním jejich kvantilů.

  • Paprskové grafy integrují tři nebo více kvantitativních proměnných, které jsou znázorněny na osách (poloměry), do jediného paprskového diagramu. Data jsou vykreslena na každé ose a připojena k sousedním osám spojovacími čárami. Paprskové grafy se hodí k zobrazení korelací a porovnávání kategorizovaných dat.

  • Grafy vztahů zobrazují, jak souvisí sloupce dat mezi sebou a jaká síla tohoto vztahu spočívá v použití různých typů čar.

  • Bodové maticové grafy mapují sloupce navzájem proti sobě a zobrazují jejich bodový graf a korelaci. Slouží k porovnání více sloupců a o tom, jak silná je jejich korelace mezi sebou.

  • Bodové zákresové grafy zobrazují souvztažnost (jak je jedna proměnná ovlivněna jiným) zobrazením a porovnáním hodnot ve dvou sloupcích.

  • Sluneční grafy se podobají vrstvám výsečového grafu, ve kterých se různé proporce různých kategorií zobrazují najednou na více úrovních.

  • Říční grafy motivu používají specializovaný graf toku, který zobrazuje změny v čase.

  • Časové zákresové grafy vykreslují datové body v následných časových intervalech.

  • Národní grafy národního odborníka pomáhají vizualizovat vysokorozměrné datové sady. Jsou užitečné pro vkládání vysoce dimenzionálních dat do prostoru dvou nebo tří dimenzí, které lze poté vizualizovat v bodovém grafu.

  • Stromové grafy zobrazují hierarchická data, kategoricky rozděluje do různých větví. Slouží k řazení různých datových sad pod různými kategoriemi. Stromový graf se skládá z kořenového uzlu, spojnic s čárou, která se nazývají větve, které reprezentují vztahy a připojení mezi členy a uzly koncových uzlů, které nemají podřízené uzly.

  • Grafy mapy stromu zobrazují hierarchická data jako sadu vnořených oblastí. Používá se k porovnání velikostí mezi skupinami a jednotlivými prvky, které jsou vnořeny ve skupinách.

  • Grafy shluku slov zobrazují, jak často se slova objevují v textu tím, že se velikost každého slova proporcionálně proporcionálně mění podle četnosti.

Akce

Můžete provést libovolnou z následujících akcí:

  • Začít znovu: Vymaže vizualizaci a podokno DETAILS a vrátí vás na počáteční stránku pro vizualizace

  • Určete, zda se má zobrazit hodnota pole nebo popisek pole. Tato volba se vztahuje pouze na produkt SPSS Modeler při definování štítků. Máte-li například pole "Pohlaví" a nadefinovali jste popisek jako ženskou s hodnotou 0, a pak se jedná o popisek samec pro hodnotu 1. Pokud není definována žádná jmenovka, hodnota se zobrazí.

  • Stáhnout vizualizaci:

    • Stáhnout obrázek grafu: Stáhněte soubor PNG, který obsahuje obrázek aktuálního diagramu.

    • Stáhněte podrobnosti grafu: Stáhněte soubor JSON obsahující podrobnosti o aktuálním diagramu.

  • Nastavit globální předvolby, které se použijí na všechny grafy

Akce grafu

Dostupné akce grafu závisejí na grafu. Akce grafu zahrnují:

  • Lupa

  • Obnovit: Zobrazit graf v normálním měřítku

  • Vyberte data: Zvýrazněte data na kartě Data, kterou vyberete v grafu.

  • Vymazat výběr: Odebrat zvýraznění z dat na kartě Data

Další informace

Vizualizace dat-Jak vybrat pravý typ grafu?

Nadřízené téma: Upřesnění dat

Generative AI search and answer
These answers are generated by a large language model in watsonx.ai based on content from the product documentation. Learn more