18、Tableau在演示中的应用及可视化设计最佳实践

Tableau在演示中的应用及可视化设计最佳实践

在数据可视化和演示领域,Tableau是一款功能强大的工具。它不仅可以帮助我们创建精美的可视化图表,还能用于制作高效的演示文稿。下面将详细介绍Tableau在演示中的应用以及可视化设计的最佳实践。

Tableau动画功能

Tableau中的动画功能易于实现,但存在一个有趣的缺点。动画可以在Tableau Reader中使用,但在Tableau Server中却无法完整播放。上传到Tableau Server的包含动画的工作表,用户只能逐帧点击动画或通过下拉菜单访问特定帧,而不能从开始到结束连续播放。从技术上讲,借助HTML5,Tableau开发者实现播放选项或许并不困难,但目前尚未实现。这可能是因为动画更适合用于演示,而不太适合用于数据分析。Tableau Server更侧重于数据分析,它允许直接查看和导出底层数据,而Tableau Reader则更适合演示,它以自包含的TWBX文件形式存在,无需外部连接,在演示时可避免网络连接带来的风险。

创建Tableau动画的练习

以下练习将跟踪1991年至2015年的ACT测试成绩,通过完成该练习,你可以学习如何在Tableau中创建动画,并了解美国标准化测试结果是否随时间有所改善。具体步骤如下:
1. 打开与本内容关联的工作簿,导航到名为“ACT 1991–2015”的工作表。
2. 选择ACT数据源。
3. 将“Year”拖到“Columns”架,“Score Value”拖到“Rows”架,“Score Type”拖到“Color”架。
4. 右键单击“Score Value”轴,选择“Edit Axis”。

基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,针对IEEE33节点系统进行光伏与储能系统的选址定容优化。该模型采用双层优化结构,上层以投资成本、运行成本和网络损耗最小为目标,优化光伏和储能的配置位置与容量;下层通过潮流计算验证系统约束,确保电压、容量等满足运行要求。通过Matlab编程实现算法仿真,利用粒子群算法的全局寻优能力求解复杂非线性优化问题,提升配电网对可再生能源的接纳能力,同时降低系统综合成本。文中还提供了完整的代码实现方案,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源规划的工程技术人员;熟悉优化算法与配电网运行分析的专业人士。; 使用场景及目标:①用于分布式光伏与储能系统的规划配置研究,支持科研项目与实际工程设计;②掌握双层优化建模方法与粒子群算法在电力系统中的应用;③实现IEEE33节点系统的仿真验证,提升对配电网优化调度的理解与实践能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐步理解模型构建过程,重点关注目标函数设计、约束条件处理及上下层交互逻辑,同时可扩展至其他智能算法对比实验,深化对优化配置问题的认知。
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