13、Excel 2013 中 Power View 的可视化与数据分析

Excel 2013 中 Power View 的可视化与数据分析

在数据分析和呈现领域,Excel 2013 中的 Power View 提供了丰富的可视化功能,能帮助用户更直观地探索和理解数据。以下将详细介绍 Power View 中几种常见的可视化类型及其操作方法。

1. 创建图表

将数据以图表形式呈现,往往能更清晰地展现数据中的模式。在创建表格或矩阵后,可通过“设计”选项卡上的工具将其转换为多种图表类型,具体如下:
| 图表类型 | 描述 |
| — | — |
| 堆积条形图 | 展示各部分数据在总体中的占比情况 |
| 100% 堆积条形图 | 突出各部分占总体的百分比 |
| 簇状条形图 | 便于对比不同类别数据 |
| 堆积柱形图 | 类似堆积条形图,以柱形展示 |
| 100% 堆积柱形图 | 类似 100% 堆积条形图,以柱形展示 |
| 簇状柱形图 | 用于对比不同类别数据 |
| 折线图 | 适合展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势 |
| 散点图 | 探索两个数值变量之间的关系 |
| 饼图 | 直观呈现各部分占总体的比例 |

下面以创建簇状条形图为例,介绍具体步骤:
1. 在“视图”部分,点击矩阵,在功能区的“Power View”选项卡上,点击“复制”按钮。点击“视图”部分的空白区域,然后在功能区点击“粘贴”按钮。如有必要,将新矩阵拖动到第一个矩阵下方的区域。
2. 通过将“样式”字段拖回到“Power View 字段”列表,从“列”框中移除该字段。
3. 仍选中新矩阵,在“设计”选项卡上,点击“条形图”按钮,

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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