AX2012 常用表关系(客户地址,联系信息)

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//客户地址信息
static void CustAddressInformation(Args _args)
{
    CustTable               custTable;
    DirPartyTable           dirPartyTable;
    DirPartyLocation        dirPartyLocation;
    LogisticsLocation       logisticsLocation;
    LogisticsPostalAddress  logisticsPostalAddress;
    TransDate               dateFrom,dateTo;
    ;
    dateF
<think>好的,用户现在想找一种能展示累积百分比和累积数值关系的图类型。首先,我得回忆一下常见的可视化图中哪些适合现累积数据。根据之前的引用内容,引用[1]提到数值关系型图,比如散点图、气泡图等,但这里可能需要的是累积效果。想到帕累托图,它结合了柱状图和折线图,通常用于显示累积百分比。不过用户可能不知道这个术语,需要确认是否属于引用中的分类。 另外,引用[4]提到了柱状图,但单独的柱状图可能不够。组合图可能更合适,比如引用[2]中的组合图,将柱状图和折线图结合使用。例如,柱状图显示各部分的数值,折线图显示累积百分比,这样两者可以同时呈现。 还有,引用[1]中的层次关系型和网络关系型图可能不太相关,但数值关系型中的高维数据方法如平行坐标系可能不适用。用户的问题更偏向于单一变量随着类别的累积,所以可能需要更基础的组合图。另外,是否还有其他图类型?比如瀑布图,但瀑布图主要用于显示数值的增减变化,而不是累积。面积图可以展示累积数值,但如何同时显示百分比呢?可能需要推荐使用组合图,即柱状图加折线图的形式,或者帕累托图,这样既显示各个部分的贡献,又有累积曲线。同时,要确保引用中的内容支持这点。引用[2]提到分级统计地图和组合图,这里的组合图可能包括柱状图和折线图的组合,适合展示两种不同的数据维度。因此,回答应指出组合图中的柱状图+折线图,或者直接称为帕累托图,并引用相关文献中的组合图类型。同时,生成相关问题,帮助用户进一步了解如何实现或优化这种图。</think>在数据可视化中,**帕累托图(Pareto Chart)**或**组合图(柱状图+折线图)**常用于展示累积百分比与累积数值的关系。以下是具体说明: --- ### 1. 帕累托图 - **定义**:帕累托图由柱状图和折线图组合而成,柱状图示各分类的数值(如问题发生的频次),折线图示累积百分比(按降序排列后的累计占比)。 - **适用场景**:常用于分析主要影响因素(如质量问题、客户投诉类型),遵循“二八法则”的分布规律[^1]。 - **示例**: $$ \text{累积百分比} = \frac{\sum_{i=1}^k \text{频次}_i}{\sum_{i=1}^n \text{频次}_i} \times 100\% $$ --- ### 2. 组合图(柱状图+折线图) - **实现方式**: - **柱状图**:展示各分类的原始数值(如销售额)。 - **折线图**:叠加在柱状图上,展示累积百分比(或累积数值),使用双纵轴(左侧为数值轴,右侧为百分比轴)。 - **优势**:直观对比单类贡献与整体累积趋势[^4]。 --- ### 实现工具示例(Python Matplotlib) ```python import matplotlib.pyplot as plt # 数据示例 categories = ['A', 'B', 'C', 'D'] values = [30, 25, 20, 15] cumulative_percent = [30/90*100, (30+25)/90*100, (30+25+20)/90*100, 100] # 绘制柱状图 fig, ax1 = plt.subplots() ax1.bar(categories, values, color='skyblue') ax1.set_ylabel('数值') # 绘制折线图(累积百分比) ax2 = ax1.twinx() ax2.plot(categories, cumulative_percent, color='red', marker='o') ax2.set_ylabel('累积百分比 (%)') plt.title('累积百分比与数值关系示例') plt.show() ``` ---
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