我们只是结束了 JMP Discovery Summit Europe 今天在哥本哈根，我很高兴看到这一点皮日即使日期写在“14/3”而不是像美国的“3/14”，欧洲也会庆祝。在蒂姆哈福德的闭幕全体会议之后，我们为每个人提供了馅饼。
自2014年以来，我用Pi Day作为讨论饼图制作的机会。考虑我们制作或发现的饼图以及替代图表类型可能更有效的地方，一年中的一天似乎是一笔小投资。理想情况下，我（和你）将重新制作和替换饼图，就像我经常使用维基百科饼图一样。今年我在几个月前的一篇论文中，在一个所有地方的可视化会议上突出显示了60个饼图的矩阵。
该文件试图进行比较商业视觉分析工具考虑到可能的产品数量和每种产品的深度，这是一项相当雄心勃勃的任务。很高兴 JMP （和 SAS Visual Analytics ）使它成为最终的十件产品。矩阵显示了他们的问卷调查结果，并且考虑到工作范围，必然是粗略的。
关于作为视觉的图表矩阵，我发现很难使用饼图在行或列内进行快速比较，这似乎是解释结果的合理任务。我转录了数据并制作了相同信息的热图。
例如，现在可以更容易地看到SAS Visual Analytics和Microsoft PowerBI全面得分，Tableau也不甘落后。JMP做得很好 - 但是，当然，我认为应该得分更高！我将其归功于约翰萨尔昨天主题演讲背后的精神，“ JMP的秘密特征 ，“他解释了为什么某些功能隐藏在上下文菜单中的表面之下，以便显示由数据，图形和分析结果支配。
除了饼图形式，另一个设计选择是否是否将数据离散化。上面的所有馅饼和所有颜色以0到5的比例表示整数1到4。在本文的后面，一个不同的视图揭示了实际的非整数值（在雷达图表中 - 不要让我开始）。这是热图中的数据。
通常很难决定是否以色标来分组数据。离散颜色更容易在不同距离上进行比较，但分辨率较低。例如，在新的热图中，我们现在可以辨别先前统一的Visual Analytics分数的一些变化。而且我很高兴看到JMP的可视化分数比最初出现的要好 - 它必然只是在离散化截止的错误方面。
在我之后在我的重拍图表上发了推文标记我在Twitter上发现的一位作者，他回答说他的原始图表是热图（！），但在编辑过程中提出建议之后，它已改为饼图矩阵。那好吧...
