Das Tolle ist, dass der Graph Builder die Möglichkeit bietet, mehrere Nominalwerte parallel entlang einer Achse anzuzeigen, entweder mit Punkten oder über das Paralleldiagramm.
Bitte versuchen Sie Enhanced Sankey Plot (ESP) , bereitgestellt von @jthi .
Diese Art von Diagramm ist nützlich, um Korrelationen und Grundursachen in den Daten zu visualisieren.
Wenn bei einigen Einträgen Daten fehlen, ist es leider schwierig, zwischen echten „Splits“ und versehentlichen Splits (fehlende vs. verfügbare Daten) zu unterscheiden. Dieses Problem könnte gelöst werden, indem die Transparenz für fehlende Daten erhöht wird. Leider kenne ich nur eine Möglichkeit, selektiv Transparenz hinzuzufügen: über die Farb-Dropzone. Aufgrund der Art und Weise, wie die Daten parallel angezeigt werden, ist dies jedoch eine Sackgasse:
Wie kann ich ein Diagramm wie dieses erstellen:
... oder gibt es eine andere, bessere Möglichkeit, fehlende Daten zu markieren?
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Hair Care Product.jmp" );
for each({i},{1,3,6,8},
rows=associative array(J(1,50000,Random Integer(120000))) << get keys;
dt [rows,i] =J(n items(rows),1,.);
);
rows = dt << get rows where(contains(:Residence,"Rural"));
dt [rows,"Residence"] =J(n items(rows),1,.);
Graph Builder(
Summary Statistic( "Median" ),
Graph Spacing( 4 ),
Variables(
X( :Promotion ),
X( :Purchase, Position( 1 ) ),
X( :Gender, Position( 1 ) ),
X( :Hair Color, Position( 1 ) ),
X( :U.S. Region, Position( 1 ) ),
X( :Residence, Position( 1 ) ),
X( :Validation, Position( 1 ) )
),
Elements( Points( X( 1 ), X( 2 ), X( 3 ), X( 4 ), X( 5 ), X( 6 ), X( 7 )) )
);
Eine Möglichkeit besteht möglicherweise darin,
Sie meinen „deaktivieren“ – vollständig ausblenden, anstatt etwas Transparenz hinzuzufügen?
Stimmt zu, besser als zu zeigen ...
