内容
要するに： 特定の列を選択したときに詳細な情報が表示されるように、インタラクティブな棒グラフ (または分布プロット) を作成する方法を学びます。
難易度： 平均。
インタラクティブな棒グラフ
完成したヒストグラムは次のようになります。
特定の列が選択されたときに追加情報を表示する
分布ヒストグラムは、利用可能なデータが一般的な質量にどのように分散しているかをすばやく理解できるため、優れています。
この例では、71 か月間の従業員の電話料金データを確認しています。 棒グラフは、アカウントのサイズに基づいて従業員をグループに集め、各グループの従業員数を示します。 上のグラフは、0 人の従業員の毎月の電話料金が 199 ～ XNUMX ドルであることを示しています。
さらに、11 人の従業員の電話料金が月額 600 ドルを超えていることがわかります。 ブライミー！ Facebookで長時間過ごすとこうなる！ 🙂
すぐに疑問が生じます：このような巨額の請求書を持っているこれらの人々は誰ですか？»
グラフの右側にあるピボットテーブルには、従業員の名前とその月の請求額が表示されます。 フィルターはスライサーを使用して作成され、リストで選択されたグループに属する従業員のみを表示するように構成されます。
このチャートはどのように機能しますか?
グループ境界のあるスライサーは、グラフの横軸のラベルの上に表示されます。 その結果、横軸のラベルのように見えますが、実際は単なるスライスです。
スライサーは右側のピボットテーブルにリンクされ、グループ名でフィルター処理を開始します。 領域 行 このピボット テーブルの (行) には、従業員の名前と地域が含まれています。 その価値 (値) – アカウントの値。
初期データ
初期データには、従業員とそのアカウントのサイズに関する情報を含む各従業員の個別の行が含まれています。 この形式のデータは通常、電話会社から提供されます。
コラムで G テーブルは関数です VPR グループの名前を返す (VLOOKUP)。 この数式は、列から値を検索します 請求額 テーブルで tblグループ 列から値を返します グループ名.
関数の最後の引数は VPR (VLOOKUP) 等しい TRUE （真実）。 これは、関数が列をどのように見るかです グループ分 列から値を探す 請求額 目的の値を超えない最も近い値で停止します。
さらに、関数を使用せずに、ピボット テーブルを使用して自動的にグループを作成できます。 VPR (VLOOKUP)。 しかし、私は使用するのが好きです VPR (VLOOKUP) この機能により、グループ名をより詳細に制御できるためです。 グループ名の形式を自由にカスタマイズし、各グループの境界を制御できます。
この例では、Excel テーブルを使用してソース データとルックアップ テーブルを格納しています。 数式がテーブルも参照していることは容易に理解できます。 この形式では、数式の読み書きがはるかに簡単になります。 この種の作業を行うために Excel スプレッドシートを使用する必要はありません。これは私の個人的な好みです。
ヒストグラムとピボットテーブル
この図は、棒グラフの作成に使用されるピボットテーブルを示しています。 領域 行 (行) 列のグループ名が含まれます GROUP ソース データを含むテーブル、および領域 その価値 (値) 列の値が含まれます 名前の数. これで、従業員の分布をヒストグラムの形で表示できます。
追加情報を含むピボット テーブル
グラフの右側にあるピボットテーブルには、追加情報が表示されます。 このピボット テーブルでは:
- エリア 行 (行) には、従業員の名前が含まれています。
- エリア その価値 (値) には、毎月の電話料金が含まれています。
- エリア フィルター (フィルター) にはグループ名が含まれます。
グループ リスト スライサーはピボットテーブルにリンクされているため、選択したグループの名前のみが表示されます。 これにより、各グループに含まれる従業員のリストをすばやく表示できます。
パーツから全体を組み立てる
すべてのコンポーネントが作成されたので、あとは各要素の書式設定を設定して、すべてがページ上で見栄えがするようにするだけです。 スライサー スタイルをカスタマイズして、グラフの上で見栄えを良くすることができます。
この手法を他に何に使用できますか?
この例では、従業員の電話料金のデータを使用しました。 同様に、あらゆる種類のデータを処理できます。 ヒストグラムは、データの分布に関する情報をすばやく取得できるため優れていますが、多くの場合、XNUMX つのグループに関するより詳細な情報を取得する必要があります。 ピボット テーブルにフィールドを追加すると、傾向を確認したり、結果のデータ サンプルをさらに深く分析したりできます。
コメントを残して、質問をしてください。 ここに示したテクニックをどのように使用するか、または使用する予定があるか知りたいですか?
ありがとうございました！