《数据可视化基础》两个或多个连续性变量相关可视化(一) / 开普饭

上一篇小兵刻意练习了pairs函数制作矩阵散点图,也极力推荐大家来认识和使用矩阵散点图,这对于多变量关系的快速探查十分有用. (上一篇成品) 今天再来练习如何用car包中的scatterplotMa ...

案例数据源:雇员数据请在本公众号后台回复关键词[雇员]获取数据下载链接. 分析目的:试分析初始薪金水平与当前薪金水平的相关性. 初始薪金和当前薪金两个变量均为连续数据,如果满足多元正态分布,那么可以 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22702 摘要贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注,本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数(RQ)中的变量选择,带有lasso和自适应lass ...

以下部分是基于<Fundamentals of Data Visualization>学习笔记,要是有兴趣的话,可以直接看原版书籍:https://serialmentor.com/dat ...

在之前的章节当中,我们已经看到颜色不能总是像我们期望的那样有效地传达信息.如果我们要对很多分组进行着色区分,则会导致由于颜色过多,很难将图中的颜色与图例中的颜色进行匹配的情况.即使我们只需要区分两到三 ...

对于数据库可视化而言,我们最终的目的还是通过图片的形式更加生动的向读者传递数据当中的故事. 以下介绍一些,在讲故事过程中,可视化需要注意的问题. 少即是多在本章的其余部分,将讨论制作单个图和图集的策 ...

说点轻松的,如何设计一份表格? 原始表: 1.求和及套用格式 > Alt+=,快速行列求和 > 开始-套用表格格式,快速格式化(还可以自己定义) > 调整单元格行高18,默认13.5 ...

只要有可能,就用实的.彩色的形状来可视化数据,而不是用线条勾勒出这些形状.固体形状更容易被认为是连贯的物体,不太可能产生视觉假象或视错觉,而且比轮廓更能立即传达数量.使用立体形状的可视化比使用线条图的 ...

当我们在做图的时候,一定要注意自己的坐标轴标签以及其他图形注释文字.它们有可能很小.根据以往的绘图经验而言,几乎所有的默认绘图软件的默认值都很糟糕.如果使用默认值绘图,那么得到的标签都特别的小. 例如

以下部分是基于<Fundamentals of Data Visualization>学习笔记,要是有兴趣的话,可以直接看原版书籍:https://serialmentor.com/dat ...

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《数据可视化基础》两个或多个连续性变量相关可视化(一)