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Best Choice wykres radarowy excel New

by Tratamien Torosace

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Excel – Koło życia czyli wykres radarowy – porada #118 New Update

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 New Excel - Koło życia czyli wykres radarowy - porada #118
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Tworzenie wykresu od początku do końca New

Wykres radarowy ilustruje porównanie łącznych wartości wielu seria danych. Typy wykresów radarowych. Radarowy i radarowy ze znacznikami Wykresy radarowe pokazują zmiany wartości względem punktu środkowego Wykresy radarowe ze znacznikami dla pojedynczych punktów danych lub bez tych znaczników.

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Po utworzeniu wykresu można zmienić sposób kreślenia wierszy i column na wykresie

Na przykład w pierwszej wersji wykresu wiersze danych z tabeli mogą być kreślone na osi pionowej (osi wartości), a column danych na osi poziomej (osi kategorii) wykresu

W poniższym przykładzie na wykresie wyodrębniono wartości sprzedaży według instrumentów.

How to Make Radar Chart in Excel | Create a Radar Chart in Excel | How to Create Spider Chart Excel Update

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 New Update How to Make Radar Chart in Excel | Create a Radar Chart in Excel | How to Create Spider Chart Excel
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Wybieranie danych do wykresu – support.microsoft.com Update New

Wykres. Rozmieszczenie danych. Wykres kolumnowy, słupkowy, liniowy, powierzchniowy lub radarowy. W kolumnach lub wierszach w następujący sposób: Wykres kołowy. Ten rodzaj wykresu korzysta z jednego zestawu wartości (określanego jako seria danych).

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W Kolumnach lub wierszach w następujący sposób:

In jeder Spalte gibt es oraz z jede Spalte im Wierszem etykiet, na przykład w następujący sposób:

Ten rodzaj wykresu korzysta z jednego zestawu wartości (określanego jako seria danych).

Wykres pierścieniowy Ten rodzaj wykresu korzysta z jednej lub większej liczby serii danych

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Awesome Radar Charts In Excel (Fresh) Update New

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Radar chart – Wikipedia Aktualisiert

A radar chart is a graphical method of displaying multivariate data in the form of a two-dimensional chart of three or more quantitative variables represented on axes starting from the same point. The relative position and angle of the axes is typically uninformative, but various heuristics, such as algorithms that plot data as the maximal total area, can be applied to sort the variables (axes …

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Art des Diagramms

“Spinnendiagramm” leitet hier weiter

Zur Erweiterung von Euler-Diagrammen siehe Spinnendiagramm

Beispielhaftes Sterndiagramm der NASA mit einigen der begehrtesten Designergebnisse in der Mitte

Dieses Spinnendiagramm stellt das zugewiesene Budget im Vergleich zu den tatsächlichen Ausgaben für eine bestimmte Organisation dar

Ein Netzdiagramm ist eine grafische Methode zur Anzeige multivariater Daten in Form eines zweidimensionalen Diagramms mit drei oder mehr quantitativen Variablen, die auf Achsen dargestellt werden, die vom selben Punkt ausgehen

Die relative Position und der Winkel der Achsen sind normalerweise nicht informativ, aber verschiedene Heuristiken, wie z

B

Algorithmen, die Daten als maximale Gesamtfläche darstellen, können angewendet werden, um die Variablen (Achsen) in relative Positionen zu sortieren, die deutliche Korrelationen, Kompromisse, und eine Vielzahl anderer vergleichender Maßnahmen.[1]

Das Radardiagramm ist auch als Netzdiagramm, Spinnendiagramm, Spinnendiagramm, Spinnennetzdiagramm, Sterndiagramm, [2] Sterndiagramm, Spinnennetzdiagramm, unregelmäßiges Polygon, Polardiagramm oder Kiviat-Diagramm bekannt

[3] [4] Es entspricht einem parallelen Koordinatendiagramm, bei dem die Achsen radial angeordnet sind

Übersicht [ bearbeiten ]

Das Radardiagramm ist ein Diagramm und/oder Diagramm, das aus einer Folge gleichwinkliger Speichen besteht, die als Radien bezeichnet werden, wobei jede Speiche eine der Variablen darstellt

Die Datenlänge einer Speiche ist proportional zur Größe der Variablen für den Datenpunkt relativ zur maximalen Größe der Variablen über alle Datenpunkte hinweg

Es wird eine Linie gezogen, die die Datenwerte für jede Speiche verbindet

Dies verleiht der Handlung ein sternenähnliches Aussehen und den Ursprung eines der populären Namen für diese Handlung

Der Sternplot kann verwendet werden, um die folgenden Fragen zu beantworten:[5]

Welche Beobachtungen sind am ähnlichsten, d.h

gibt es Häufungen von Beobachtungen? (Radardiagramme werden verwendet, um die relativen Werte für einen einzelnen Datenpunkt zu untersuchen (z

B

Punkt 3 ist groß für die Variablen 2 und 4, klein für die Variablen 1, 3, 5 und 6) und um ähnliche Punkte oder unähnliche Punkte zu lokalisieren. ) [5]

Gibt es Ausreißer?

Netzdiagramme sind eine nützliche Methode, um multivariate Beobachtungen mit einer beliebigen Anzahl von Variablen anzuzeigen.[6] Jeder Stern steht für eine einzelne Beobachtung

Normalerweise werden Radarkarten in einem Multi-Plot-Format mit vielen Sternen auf jeder Seite erstellt und jeder Stern repräsentiert eine Beobachtung.[5] Der Sternplot wurde erstmals 1877 von Georg von Mayr verwendet.[7][8] Radarkarten unterscheiden sich von Glyphenplots darin, dass alle Variablen verwendet werden, um die gezeichnete Sternfigur zu konstruieren

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Es gibt keine Trennung in Vordergrund- und Hintergrundvariablen

Stattdessen werden die sternförmigen Figuren normalerweise in einer rechteckigen Anordnung auf der Seite angeordnet

Es ist etwas einfacher, Muster in den Daten zu erkennen, wenn die Beobachtungen in einer nicht willkürlichen Reihenfolge angeordnet sind (wenn die Variablen den Strahlen des Sterns in einer sinnvollen Reihenfolge zugeordnet sind).[9] Anwendungen[Bearbeiten]

Eine Anwendung von Radardiagrammen ist die Kontrolle der Qualitätsverbesserung, um die Leistungsmetriken eines laufenden Programms anzuzeigen.[10]

Sie werden auch im Sport verwendet, um die Stärken und Schwächen der Spieler aufzuzeichnen, wo sie normalerweise als Radardiagramme bezeichnet werden.[11] Einschränkungen[Bearbeiten]

Netzdiagramme eignen sich in erster Linie, um Ausreißer und Gemeinsamkeiten auffällig darzustellen, oder wenn ein Diagramm in jeder Variable größer ist als eine andere, und werden hauptsächlich für Ordinalmessungen verwendet, bei denen jede Variable in gewisser Hinsicht “besser” entspricht und alle Variablen auf derselben Skala liegen.

Umgekehrt wurden Radardiagramme als schlecht geeignet kritisiert, um Kompromissentscheidungen zu treffen – wenn ein Diagramm bei einigen Variablen besser ist als ein anderes, bei anderen jedoch weniger.[12] Außerdem ist es schwierig, die Längen verschiedener Speichen visuell zu vergleichen, da radiale Abstände schwer zu beurteilen sind, obwohl konzentrische Kreise als Gitterlinien hilfreich sind

Stattdessen kann man ein einfaches Liniendiagramm verwenden, insbesondere für Zeitreihen.[13]

Netzdiagramme können Daten bis zu einem gewissen Grad verzerren, insbesondere wenn Flächen ausgefüllt sind, da die enthaltene Fläche proportional zum Quadrat der linearen Maße wird

Beispielsweise ist in einem Diagramm mit 5 Variablen, die von 1 bis 100 reichen, die Fläche, die durch das durch 5 Punkte begrenzte Polygon enthalten ist, wenn alle Kennzahlen 90 sind, mehr als 10 % größer als bei einem Diagramm mit allen Werten von 82

.Künstliche Struktur[Bearbeiten]

Radardiagramme legen den Daten, die oft künstlich sind, mehrere Strukturen auf:

Verwandtschaft von Nachbarn – Radardiagramme werden oft verwendet, wenn benachbarte Variablen nicht miteinander in Beziehung stehen, wodurch falsche Verbindungen entstehen

Zyklische Struktur – die erste und letzte Variable werden nebeneinander platziert

Länge – Variablen sind oft am natürlichsten ordinal: besser oder schlechter der Grad des Unterschieds kann künstlich sein

besser oder schlechter, obwohl der Grad des Unterschieds künstlich sein kann

Fläche – Die Fläche wird als Quadrat der Werte skaliert, wodurch der Effekt großer Zahlen übertrieben wird

Zum Beispiel nimmt 2, 2 die 4-fache Fläche von 1, 1 ein

Dies ist ein allgemeines Problem bei Flächendiagrammen, und die Fläche ist schwer zu beurteilen – siehe „Clevelands Hierarchie“.[14] Beispielsweise ergeben die alternierenden Daten 9, 1, 9, 1, 9, 1 ein Spiking-Radardiagramm (das ein- und ausgeht), während die Neuordnung der Daten als 9, 9, 9, 1, 1, 1 stattdessen zwei verschiedene ergibt Keile (Sektoren)

In einigen Fällen gibt es eine natürliche Struktur, und Radarkarten können gut geeignet sein

Bei Diagrammen von Daten, die sich über einen 24-Stunden-Zyklus ändern, beziehen sich die stündlichen Daten beispielsweise auf natürliche Weise auf ihren Nachbarn und haben eine zyklische Struktur, sodass sie natürlich als Radardiagramm angezeigt werden können

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16]

Eine Reihe von Richtlinien zur Verwendung von Radarkarten (oder besser gesagt der eng verwandten “Polarbereichsgrafik”) lautet:[16]

Es macht Ihnen nichts aus, gestapelte Bereiche zu lesen, anstatt die Position entlang einer gemeinsamen Skala (siehe Clevelands Hierarchie)

Der Datensatz ist wirklich zyklisch, nicht linear und nicht linear, und es gibt zwei Serien zu vergleichen, eine viel kleiner als die andere

Datensatzgröße [ bearbeiten ]

Netzdiagramme sind hilfreich für kleine bis mittelgroße multivariate Datensätze

Ihre primäre Schwäche besteht darin, dass ihre Wirksamkeit auf Datensätze mit weniger als einigen hundert Punkten beschränkt ist

Danach neigen sie dazu, überwältigend zu sein.[5]

Beispiel[Bearbeiten]

Detail für den Star-Plot des Cadillac Seville

Das Diagramm rechts[5] enthält die Sterndiagramme von 15 Autos

Die Variablenliste für das Beispiel-Sterndiagramm lautet:

Preis Kilometerstand (MPG) 1978 Reparaturrekord (1 = Schlechteste, 5 = Beste) 1977 Reparaturrekord (1 = Schlechteste, 5 = Beste) Kopffreiheit Rücksitzraum Kofferraum Gewicht Länge

Wir können diese Diagramme einzeln betrachten oder sie verwenden, um Gruppen von Autos mit ähnlichen Merkmalen zu identifizieren

Zum Beispiel können wir uns das Starplot des Cadillac Seville (das letzte auf dem Bild) ansehen und sehen, dass es eines der teuersten Autos ist, einen unterdurchschnittlichen (aber nicht den schlechtesten) Benzinverbrauch hat, einen Durchschnitt hat Reparaturaufzeichnung und hat eine durchschnittliche bis überdurchschnittliche Geräumigkeit und Größe

Wir können dann die Cadillac-Modelle (die letzten drei Diagramme) mit den AMC-Modellen (die ersten drei Diagramme) vergleichen

Dieser Vergleich zeigt deutliche Muster

Die AMC-Modelle sind in der Regel kostengünstig, haben einen unterdurchschnittlichen Benzinverbrauch und sind sowohl in der Höhe als auch im Gewicht klein und geräumig

Die Cadillac-Modelle sind teuer, haben einen schlechten Benzinverbrauch und sind sowohl groß als auch geräumig.[5]

Alternativen[Bearbeiten]

Am einfachsten kann man ein einfaches Liniendiagramm verwenden, insbesondere für Zeitreihen.[13]

Für den grafischen qualitativen Vergleich zweidimensionaler tabellarischer Daten in mehreren Variablen sind Harvey-Bälle eine gängige Alternative, die von Consumer Reports ausgiebig verwendet werden.[17] Der Vergleich in Harvey-Bällen (und Radardiagrammen) kann erheblich unterstützt werden, indem die Variablen algorithmisch geordnet werden, um eine Ordnung hinzuzufügen.[18]

Eine hervorragende Möglichkeit, Strukturen innerhalb multivariater Daten zu visualisieren, bietet die Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Eine weitere Alternative ist die Verwendung kleiner Inline-Balkendiagramme, die mit Sparklines verglichen werden können.[18]

Obwohl Radar- und Polardiagramme oft als die gleichen Diagrammtypen beschrieben werden,[4] machen einige Quellen einen Unterschied zwischen ihnen und betrachten das Radardiagramm sogar als Variation eines Polardiagramms, das Daten nicht in Form von Polarkoordinaten anzeigt.[19]

Siehe auch [Bearbeiten]

Referenzen[Bearbeiten]

Dieser Artikel enthält gemeinfreies Material von der Website des National Institute of Standards and Technology https://www.nist.gov.

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