Анализ и визуализация данных в электронных таблицах - [15]
— Сравните карты.
Итак, мы получили диаграмму (рис. 9.25).
Здесь размер кружочка передаёт числовое значение обобщённого показателя.
В нашем примере это количество видов спорта, по которым проходили соревнования в разных городах за все годы.
Данные привязаны к географической карте.
Если подвести курсор к любому кружочку, на экран выводится значение показателя.
Обратим внимание, что справа появились дополнительные области настройки диаграммы, например, задание цвета:
Color.
Рис. 9.25. Диаграмма на карте
Задание. Ознакомьтесь с диаграммой. Наводите курсор на разные города-участники соревнований и наблюдайте всплывающие сообщения.
Изображение статистических данных на географической карте называется картодиаграмма и картограмма. В обоих случаях это карта. Но есть разница. Пришло время выяснить, чем различаются эти виды диаграмм.
Задание. Задайте поиск в Картинках Яндекса и изучите примеры картодиаграмм и картограмм. Опишите, в чём состоит различие между ними.
Задание. Прочитайте в Википедии статью «Картограмма» и выясните, где может применяться такой тип визуализации.
Итак, у нас появилась возможность задать цвет.
Перетаскиваем поле Season из таблицы Medals в область Color.
Карта немного изменилась. Теперь у нас кружочки двух цветов. Некоторые кружочки показывают проведение как летних, так и зимних соревнований в одном и том же городе.
Рис. 9.26. Летние и зимние олимпиады
Задание. Перетащите поле Season из таблицы Medals в область Color. Обратите внимание на изменения на карте
Справа вверху от карты имеется расшифровка обозначений (легенда). Цвета назначены автоматически, и они не совсем привычные: лето обозначено голубым цветом, а зима — красным.
По этим обозначениям можно щёлкать мышкой, и на карте что-то произойдёт. По сути, это простейшая фильтрация данных. Фильтры мы подробнее рассмотрим в следующем разделе.
Задание. Щёлкните по каждому обозначению времени года и наблюдайте за изменениями на диаграмме.
Продолжим украшать нашу картодиаграмму.
У нас есть возможность выбора варианта карты.
Переходим в верхнем меню в раздел Layout.
Рассматриваем и пробуем варианты карт:
Layout — Labels — Map Background.
У нас не меньше пяти разных вариантов (рис. 9.27).
Рис. 9.27. Выбор фоновой карты
Задание. Проверьте, как выглядит каждый вариант карты.
Для полноты картины осталось сделать заголовок.
Сворачиваем карту и щёлкаем по строчке над ней:
Click here to add a title.
Вводим что-нибудь осмысленное (рис. 9.28).
Рис. 9.28. Заголовок аналитического отчёта
Задание. Введите свой заголовок над картой.
Фильтрация картограммы
Аналитический отчёт в форме карты можно анализировать с помощью фильтров и срезов.
Фильтрация выполняется в панели Filters справа от карты.
Фильтрация текстовых полей проводится путем выбора значений из раскрывающегося списка.
Фильтрация по числовому полю выполняется путем выбора диапазона значений (рис. 9.29). Минимальное и максимальное пороговые значения можно задать путём перетаскивания границ диапазона.
Рис. 9.29. Настройка фильтрации на карте
Задания.
Выполните фильтрацию карты по параметру Season (Сезон проведения олимпиады):
— Summer (Летняя олимпиада).
— Winter (Зимняя олимпиада).
Обратите внимание на изменения на карте.
Раскройте область фильтров справа от карты.
Выполните фильтрацию карты по каждому параметру.
Обратите внимание на изменения на карте.
Вычисляемые поля
Мы уже работали с вычисляемыми полями.
Открываем окно Power Pivot для управления моделью данных:
Power Pivot — Data Model — Manage (рис. 9.30).
Рис. 9.30. Запуск Power Pivot
Задание. Запустите Power Pivot.
Выбираем таблицу Medals. Щёлкаем по закладке Medals внизу окна.
Включаем показ области вычислений:
Home — View — Calculation Area.
Окно делится на две части. В нижней части окна будут отображаться вычисления (рис. 9.31).
Рис. 9.31. Область вычислений
Задание. Включите показ области вычислений.
Создадим новое вычисляемое поле.
Щёлкаем по ячейке в области вычислений внизу столбца Edition.
Вызываем выбор операции в выпадающем меню:
Home — Calculations — AutoSum.
В разделе AutoSum (Автосумма) нам доступны следующие вычисления:
— Sum — Сумма;
— Average — Среднее;
— Count — Число;
— Distinct Count — Число уникальных значений;
— Max — Максимум;
— Min — Минимум.
Мы выбираем показатель Distinct Count.
Получаем значение, равное 168.
При этом в строке формул можно видеть команду для формирования вычисляемого поля (рис. 9.32).
Для расчётов вычисляемого поля автоматически создается формула DAX.
Рис. 9.32. Вычисляемое поле
Задание. Создайте вычисляемое поле (рис. 9.32) и объясните смысл найденного значения.
Сохраняем модель данных и закрываем окно Power Pivot.
На экран выводится сообщение об изменении в модели данных (рис. 9.33).
Нам предлагают передать изменения модели данных в аналитический отчёт Power View.
Рис. 9.33. Сообщение об изменении модели данных
Задание. Сохраните изменения и закройте окно Power Pivot.
Посмотрим, можно ли использовать вычисляемое поле в сводной таблице.
Переходим на вкладку со сводной таблицей
Перетаскиваем поле Distinct Count of Edition из таблицы Medals в раздел значений Values.
Обращаем внимание на изменения в сводной таблице (рис. 9.34).
В данной лабораторной работе рассматриваются основы организации параллельных потоков с помощью стандартных вызовов операционной системы. В работе используется бесплатная интегрированная среда разработки. Приводятся примеры программ на языке Си.
Гистограмма — это один из самых простых инструментов статистического УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ производства. В этой работе будет использоваться пакет Microsoft Excel для создания исходных данных, а также для построения и анализа гистограммы. Можно также использовать любой другой программный инструмент, позволяющий строить гистограммы.
Системы бизнес-аналитики работают с различными источниками данных с помощью функций ETL (Extract-Transform-Load). Название ETL можно перевести как «извлечение, преобразование и загрузка данных». Имеется в виду загрузка в хранилище данных для дальнейшей обработки в системе бизнес-аналитики. В простейшем случае это загрузка данных в виде одной, объединённой, консолидированной таблицы. В данной работе мы познакомимся с основными этапами ETL на примере загрузки данных в электронные таблицы.
Учебное пособие позволяет освоить базовые методы статистического анализа распределения с помощью сводки и группировки данных в пакете Microsoft Excel. Практическое знакомство происходит подробно, шаг за шагом, с примерами и комментариями. Попутно можно улучшить навыки работы в Excel, что само по себе уже полезно как элемент современной компьютерной грамотности.
При решении инженерных, экономических и научных задач используются высокопроизводительные вычисления — High Performance Computing или сокращённо HPC. Параллельные программы нужны для того, чтобы использовать вычислительные мощности многоядерных процессоров и графических ускорителей. В данной работе мы рассмотрим технологию автоматической организации параллельных потоков для многоядерных вычислительных машин.
В данной работе мы рассмотрим раздел «Динамика». Здесь изучают данные, привязанные ко времени. Мы будем опираться на две предыдущие работы: «Анализ распределения (Сводка и группировка)» и «Анализ взаимосвязи (Корреляция и регрессия)». Работа выполняется в пакете типа электронных таблиц. Как и в предыдущих работах, вначале мы сгенерируем случайные числа и поиграем с ними, а затем поработаем с реальными данными.
Послевоенные годы знаменуются решительным наступлением нашего морского рыболовства на открытые, ранее не охваченные промыслом районы Мирового океана. Одним из таких районов стала тропическая Атлантика, прилегающая к берегам Северо-западной Африки, где советские рыбаки в 1958 году впервые подняли свои вымпелы и с успехом приступили к новому для них промыслу замечательной деликатесной рыбы сардины. Но это было не простым делом и потребовало не только напряженного труда рыбаков, но и больших исследований ученых-специалистов.
Настоящая монография посвящена изучению системы исторического образования и исторической науки в рамках сибирского научно-образовательного комплекса второй половины 1920-х – первой половины 1950-х гг. Период сталинизма в истории нашей страны характеризуется определенной дихотомией. С одной стороны, это время диктатуры коммунистической партии во всех сферах жизни советского общества, политических репрессий и идеологических кампаний. С другой стороны, именно в эти годы были заложены базовые институциональные основы развития исторического образования, исторической науки, принципов взаимоотношения исторического сообщества с государством, которые определили это развитие на десятилетия вперед, в том числе сохранившись во многих чертах и до сегодняшнего времени.
Монография посвящена проблеме самоидентификации русской интеллигенции, рассмотренной в историко-философском и историко-культурном срезах. Логически текст состоит из двух частей. В первой рассмотрено становление интеллигенции, начиная с XVIII века и по сегодняшний день, дана проблематизация важнейших тем и идей; вторая раскрывает своеобразную интеллектуальную, духовную, жизненную оппозицию Ф. М. Достоевского и Л. Н. Толстого по отношению к истории, статусу и судьбе русской интеллигенции. Оба писателя, будучи людьми диаметрально противоположных мировоззренческих взглядов, оказались “versus” интеллигентских приемов мышления, идеологии, базовых ценностей и моделей поведения.
Монография протоиерея Георгия Митрофанова, известного историка, доктора богословия, кандидата философских наук, заведующего кафедрой церковной истории Санкт-Петербургской духовной академии, написана на основе кандидатской диссертации автора «Творчество Е. Н. Трубецкого как опыт философского обоснования религиозного мировоззрения» (2008) и посвящена творчеству в области религиозной философии выдающегося отечественного мыслителя князя Евгения Николаевича Трубецкого (1863-1920). В монографии показано, что Е.
Эксперты пророчат, что следующие 50 лет будут определяться взаимоотношениями людей и технологий. Грядущие изобретения, несомненно, изменят нашу жизнь, вопрос состоит в том, до какой степени? Чего мы ждем от новых технологий и что хотим получить с их помощью? Как они изменят сферу медиа, экономику, здравоохранение, образование и нашу повседневную жизнь в целом? Ричард Уотсон призывает задуматься о современном обществе и представить, какой мир мы хотим создать в будущем. Он доступно и интересно исследует возможное влияние технологий на все сферы нашей жизни.
Что такое, в сущности, лес, откуда у людей с ним такая тесная связь? Для человека это не просто источник сырья или зеленый фитнес-центр – лес может стать местом духовных исканий, служить исцелению и просвещению. Биолог, эколог и журналист Адриане Лохнер рассматривает лес с культурно-исторической и с научной точек зрения. Вы узнаете, как устроена лесная экосистема, познакомитесь с различными типами леса, характеризующимися по составу видов деревьев и по условиям окружающей среды, а также с видами лесопользования и с некоторыми аспектами охраны лесов. «Когда видишь зеленые вершины холмов, которые волнами катятся до горизонта, вдруг охватывает оптимизм.