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关于外汇信号的常见问题

图表分析法

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绝了!Excel可以这样用:数据分析经典案例实战图表书

第1章 Excel数据分析的预备知识
1.1 认识数据分析
1.1.1 什么是数据分析
1.1.2 数据分析就那么几步
1.2 简单实用的Excel数据处理诀窍
1.2.1 让数据有序
1.2.2 过滤出需要的数据
1.2.3 对数据进行分类汇总
1.2.4 对数据进行合并
1.3 数据分析图形化
1.3.1 选择合适的图表
1.3.2 布置好图表元素
1.3.3 色彩增强图表的表现力
1.3.4 图表细节的处理
第2章 对比分析
2.1 纵向对比分析——年度销售随季度变化对比
2.2 横向比较分析——门店盈亏对比
2.3 突出对比的差距——地区销售成本对比
2.4 别让差距那么大——销售规模对比
2.5 供与求的对比——市场供求分析
2.图表分析法 6 理想与现实的对比——月销售计划和完成情况分析
2.7 工作表中对比——经销商信用评级
第3章 趋势分析
3.1 突出预测数据——销售成本预算图
3.2 展示未来趋势——销量预测图
3.3 让时间点更易辨识——市场变化趋势图
3.4 表现阶段性变化——月销量变化图
3.5 消除季节的影响——销量同比增长图
3.6 今天和昨天的对比——销售额环比增长图
3.7 用移动平均减小波动——门店非营业性支出变化图
第4章 相关分析
4.1 用对比来表现相关——广告和销售关系图
4.图表分析法 2 双变量相关分析——气温对销量影响图
4.3 使用趋势线进行相关性分析——带趋势线的气温对销量影响图
4.4 使用带折线的散点图——月均入店次数与消费金额相关分析
4.5 用数字度量相关程度——卖场面积与营业额相关性分析
4.6 展示3个变量的关系——产品销售状况分析
第5章 回归分析
5.1 一元线性回归分析——生产与销售成本回归分析
5.2 Excel的回归分析工具——收入支出分析图
5.3 多元线性回归分析——销售利润与广告费用分析
5.4 非线性回归分析——门店销售额与流通率分析
5.5 利用回归分析进行趋势预测——现金结余预测
第6章 描述性分析
6.1 基于平均值的标准——销售员业绩排行榜
6.2 用平均值来分析——生产合格率评核
6.3 使用箱图——员工考核成绩分析
6.4 使用直方图——居民奶制品消费支出统计图
6.5 使用柏拉图——本地家庭月收入调查统计
第7章 结构分析
7.1 使用复合饼图——年度经费支出情况
7.2 结构分析何必一定用饼图——影响购买奶制品的因素调查分析
7.3 表现结构的变化——影响购买奶制品的因素调查分析
7.4 趋势与结构并重——库龄结构分析
7.5 结构性对比——生产成本构成对比
7.6 多分类结构分析——生产成本构成对比
7.7 用阶梯型图表表现时间结构——利润构成分析
第8章 灵活多样的图表分析
8.1 漏斗图分析法——网店转换率分析
8.2 对项目进度进行分析——项目进度表
8.3 双指标分析——企业形象分析
8.4 属性评估——产品属性评估图
8.5 对地理分布进行分析——门店分布情况分析
8.6 动态数据分析——动态日销量统计图
第9章 综合案例——营销决策分析
9.1 确定销售利润最大化的产品定价
9.2 分析产品的净利润
9.3 根据利润目标确定销售定价
9.4 图表分析法 规划营销决策
第10章 综合案例——流动资金管理
10.1 确定最佳现金余额
10.2 图表分析法 现金预算分析
10.3 应收账账龄分析

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期货技术分析,图表分析法

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图表分析法

图表挖掘:自动图表分析方法综述
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence ( IF 24.314 ) Pub Date : 2020-05-04 , DOI: 10.1109/tpami.2020.2992028 Kenny Davila , Srirangaraj Setlur , David Doermann , Bhargava Urala Kota , Venu Govindaraju

图表是有用的交流工具,用于以视觉上吸引人的格式呈现数据,有助于理解。有很多研究致力于图表挖掘,它指的是自动检测、提取和分析图表以重现最初用于创建它们的表格数据的过程。通过允许访问其他格式可能无法获得的数据,图表挖掘有助于创建许多下游应用程序。本文对自动化图表挖掘管道的所有组件的方法进行了全面调查,例如 (i) 从文档中自动提取图表;(ii) 处理多面板图表;(iii) 自动图像分类器以按比例收集图表图像;(iv) 从每个图表图像中自动提取数据,适用于流行的图表类型以及选定的专业类;(v) 图表挖掘的应用;(vi) 用于训练和评估的数据集,以及用于构建它们的方法。最后,我们总结了文献中发现的主要趋势,并提供了图表挖掘进一步研究领域的指示。

Chart Mining: A Survey of Methods for Automated Chart Analysis

Charts are useful communication tools for the presentation 图表分析法 of data in a visually appealing format that facilitates comprehension. There 图表分析法 have been many studies dedicated to chart mining, which refers to the process of automatic detection, extraction and analysis of charts to 图表分析法 reproduce the tabular data that was originally used to create them. By allowing access to data which might not be available in other formats, chart mining facilitates the creation of many downstream applications. This paper presents a comprehensive survey of approaches across all components of the automated chart mining pipeline, such 图表分析法 as (i) automated extraction of 图表分析法 charts from documents; (ii) processing of multi-panel charts; (iii) automatic image classifiers to collect chart images at scale; (iv) automated extraction of data from each chart image, for popular chart types as well as 图表分析法 selected specialized classes; (v) applications of chart mining; and (vi) datasets for training and evaluation, and the 图表分析法 methods that were used to build them. Finally, we summarize the main trends found in the literature and provide pointers to areas for further research in chart mining.