12、数据可视化:漏斗图与地图的设置与优化

数据可视化:漏斗图与地图的设置与优化

在数据可视化的领域中,漏斗图和地图是两种非常实用的工具。漏斗图常用于展示包含多个阶段且每个阶段有淘汰过程的流程,如招聘流程;地图则可用于展示不同地理位置的数据分布,帮助管理者掌控销售、交付或采购的地理范围。下面将详细介绍如何设置和优化这两种图表。

漏斗图的设置与优化

漏斗图可用于展示招聘过程,从最初的响应到面试,最终到招聘成功。为了更好地展示数据,我们需要对默认的漏斗图进行优化,具体步骤如下:
1. 设置转化率显示
- 打开“数据标签”→“选项”,在“标签内容”中选择“数据值,首项百分比”。
- 关闭“转化率标签”的显示,因为我们已经在数据标签中添加了每个阶段的转化率。
2. 设置数值
- 字体 :通常设置为 12 磅。
- 颜色 :一般不建议更改默认颜色,因为当数据标签无法适应短列时,会显示在右侧白色背景上,颜色会自动从白色变为灰色。如果使用浅色,在白色背景上可能难以阅读;而如果列颜色较浅,深色文本则更通用。
- 显示单位 :选择“自动”,若数据有数千或数百万,可转换为相应单位。
- 数值小数位数 :设置为 0,若数据为数千或数百万,可能需要添加小数位。
- 百分比小数位数 :当“标签内容”选择“数据值,首项百分比”时,此选项出现,默认有两位小数,我们将其设置为 0,以减少阅读难度。
3.

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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