Leo Yeh's Blog

SAS 視覺分析 (7)

教學目標

初步了解 SAS Visual Analytics 7.4 如何選擇視覺化圖表的基本概念。

重點概念

首先除了自動產生視覺化圖表之外,我們還能夠透過工具列上不同的圖表工具手動產生不同視覺化圖表,像是表格、交叉表、長條圖、折線圖、散佈圖、泡泡圖、…等視覺化圖表進行探索應用,當然我們也能夠以特定方式建立特殊的視覺化圖表,像是網路圖、山齊熱流平衡圖、地理地圖、文字雲、決策樹、相關矩陣、樹狀圖、…等視覺化圖表。此外線性回歸,邏輯斯回歸,廣義線性模型和分群視覺化僅能夠在 SAS Visual Statistics 授權和具有適當的角色功能的情況下建立視覺化的統計模型。

接著在每一個探索中能夠包含許多視覺化圖表,我們主要有三種建立視覺化圖表的方式,分別為:

  1. 在工具列上點選「視覺化」的工具。
  2. 在功能表列中點選「視覺化」的選項。
  3. 在工作區中複製現有的「視覺化」的物件。

再來在視覺化圖表顯示資料之前必須將資料項目分配給適當的角色,我們主要有三種設定角色的方式,分別為:

  1. 將資料項目拖曳至工作區,自動對應至「視覺化」圖表中的適當角色。
  2. 在資料窗格中針對資料項目按右鍵分配給選定的「視覺化」圖表中的適當角色。
  3. 在角色頁籤中針對「視覺化」圖表中的每個角色從下拉列表選取適當的資料項目。

最後在視覺化圖表顯示資料之後,我們必須根據不同的需求轉換適當的視覺化圖表,主要有四種基本視覺化圖表類型,分別為表格、交叉表、長條圖和折線圖。若是我們想要獲得資料全面性的資訊時,則建議使用表格,但是表格只能夠顯示前 20 億列的資料,像是我們能夠透過表格排序有效了解客戶滿意度和利潤價值範圍。若是我們想要衡量群組、聚合和類別資料項目的不同值時,則建議使用交叉表,像是我們能夠透過交叉表有效了解產品和國家的整體客戶滿意度和利潤。若是我想要比較各種不同類別之間的群組或聚合值時,則建議使用長條圖,像是我們能夠透過長條圖了解不同地區成本和收入的情況。若是我們想要了解一段時間內的測量值趨勢,則建議使用折線圖,像是我們能夠透過折線圖比較不同產品品牌的收益,並且在某些情況下,我們還能夠在折線圖預測未來值。

(註:此篇所介紹的 SAS Visual Analytics 是 7.4 版本)

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