Диаграмма дерево в excel

Диаграмма дерево в excel

Модератор форума: _Boroda_, Manyasha, SLAVICK, китин
Мир MS Excel » Вопросы и решения » Вопросы по VBA » Заливка плашек в диаграмме “дерево” согласно цвета исх.ячеек (Макросы/Sub)

Заливка плашек в диаграмме “дерево” согласно цвета исх.ячеек

Russel Дата: Вторник, 19.06.2018, 12:02 | Сообщение № 1

Столкнулся с необходимостью изменения цвета плашек в диаграмме “дерево” (excel 2016) в соответствии с цветом условного форматирования в дополнительном столбце исходной таблицы. Поиск по интернету привел на дружественный форум, где взял макрос, который однако работает не совсем так, как нужно в стандартных диаграммах (красит в соответствии с цветом самих исходных ячеек, а нужно по доп.столбцу) и совсем не работает с диаграммой “Дерево”.
В макросах я абсолютный ноль, буду рад любой помощи!

Столкнулся с необходимостью изменения цвета плашек в диаграмме “дерево” (excel 2016) в соответствии с цветом условного форматирования в дополнительном столбце исходной таблицы. Поиск по интернету привел на дружественный форум, где взял макрос, который однако работает не совсем так, как нужно в стандартных диаграммах (красит в соответствии с цветом самих исходных ячеек, а нужно по доп.столбцу) и совсем не работает с диаграммой “Дерево”.
В макросах я абсолютный ноль, буду рад любой помощи! Russel

QIWI 9173973973

Ответить

Сообщение Добрый день!

Столкнулся с необходимостью изменения цвета плашек в диаграмме “дерево” (excel 2016) в соответствии с цветом условного форматирования в дополнительном столбце исходной таблицы. Поиск по интернету привел на дружественный форум, где взял макрос, который однако работает не совсем так, как нужно в стандартных диаграммах (красит в соответствии с цветом самих исходных ячеек, а нужно по доп.столбцу) и совсем не работает с диаграммой “Дерево”.
В макросах я абсолютный ноль, буду рад любой помощи! Автор – Russel
Дата добавления – 19.06.2018 в 12:02

Источник: www.excelworld.ru

Создание диаграммы с рекомендованными диаграммами

Если вы изучите диаграммы в Excel и захотите, какая из них вам подходили, вы можете попробовать выполнить команду Рекомендуемые диаграммы на вкладке Вставка . Excel проанализирует данные и предоставит вам советы.

Выберите данные , которые вы хотите использовать для диаграммы.

На вкладке Вставка нажмите кнопку Рекомендуемые диаграммы.

На вкладке Рекомендуемые диаграммы просмотрите список диаграмм, рекомендуемых в Excel для ваших данных, и щелкните любую диаграмму для предварительного просмотра.

Совет: Если подходящая диаграмма не отображается, перейдите на вкладку Все диаграммы, чтобы просмотреть все доступные типы диаграмм.

Выберите подходящую диаграмму и нажмите кнопку ОК.

С помощью кнопок Элементы диаграммы, Стили диаграмм и Фильтры диаграммы рядом с верхним правым углом диаграммы добавьте элементы диаграммы, такие как названия осей или подписи данных, настройте внешний вид диаграммы или измените данные, отображаемые в ней.

Чтобы получить доступ к дополнительным возможностям проектирования и форматирования, щелкните диаграмму для добавления на ленту вкладки Работа с рисунками и выберите нужные параметры на вкладках Конструктор и Формат.

Выберите данные , которые вы хотите использовать для диаграммы.

На вкладке Вставка нажмите кнопку Рекомендуемые диаграммы.

На вкладке Рекомендуемые диаграммы просмотрите список диаграмм, рекомендуемых в Excel для ваших данных, и щелкните любую диаграмму для предварительного просмотра.

Совет: Если подходящая диаграмма не отображается, перейдите на вкладку Все диаграммы, чтобы просмотреть все доступные типы диаграмм.

Выберите подходящую диаграмму и нажмите кнопку ОК.

С помощью кнопок Элементы диаграммы, Стили диаграмм и Фильтры диаграммы рядом с верхним правым углом диаграммы добавьте элементы диаграммы, такие как названия осей или подписи данных, настройте внешний вид диаграммы или измените данные, отображаемые в ней.

Чтобы получить доступ к дополнительным возможностям проектирования и форматирования, щелкните диаграмму для добавления на ленту вкладки Работа с рисунками и выберите нужные параметры на вкладках Конструктор и Формат.

Рекомендуемые диаграммы в Excel в Интернете создают привлекательные визуальные элементы для данных в области задач.

Рекомендуемые диаграммы > щелкните образец данных в области Рекомендуемые диаграммы, а затем нажмите кнопку + вставить сводную диаграмму на первой показанной диаграмме.” />

Выберите данные , которые вы хотите использовать для диаграммы.

На вкладке Вставка нажмите кнопку Рекомендуемые диаграммы.

Выберите диаграмму, которую нужно вставить, из области задач Рекомендуемые диаграммы и установите флажок + вставить сводную диаграмму или + Вставить диаграмму .

Если вы выбрали параметр Сводная диаграмма, Excel вставит новый лист в сводную таблицу, которая является источником данных для выбранной сводной диаграммы. Каждый раз, когда вы используете параметр “вставить сводную диаграмму”, Excel вставит новый лист. Если вы выбрали параметр вставить диаграмму, Excel вставит диаграмму прямо на лист с данными из источника.

Не знаете, как приступить к работе?

Если вы не знаете, как приступить к работе, мы придадим вам несколько примеров данных, с которыми вы можете поэкспериментировать.

Добавить новый лист: щелкните правой кнопкой мыши ярлычок любого листа и выберите команду Вставить.

Перейдите к разделу вставка> Рекомендованные диаграммы, и Excel загрузит область Рекомендуемые диаграммы .

Нажмите кнопку ” попробовать образец данных “.

Excel добавит на лист некоторые образцы данных, проанализирует их, а затем добавьте на панель Рекомендованные диаграммы.

Выполните действия, описанные в разделе Приступая к работе , чтобы вставить все Рекомендуемые сводные диаграммы или диаграммы.

Дополнительные сведения

Вы всегда можете задать вопрос специалисту Excel Tech Community, попросить помощи в сообществе Answers community, а также предложить новую функцию или улучшение на веб-сайте Excel User Voice.

Источник: support.office.com

Новые диаграммы в Excel 2016

Microsoft очень давно не добавлял в Excel новые типы диаграмм, и вот, наконец в версии 2016 появилось целых шесть новых диаграмм! В предыдущих версиях некоторые из них были в принципе недоступны, а для построения других приходилось совершать шаманские действия. Сейчас же всё происходит в несколько щелчков мыши. Итак, представляю вашему вниманию (рис. 1):

  • Дерево
  • Солнечные лучи
  • Гистограмма (два типа)
  • Ящик с усами
  • Каскадная

Скачать заметку в формате Word или pdf, примеры в формате Excel

Рис. 1. Новые типы диаграмм (выделены)

Не спрашивайте, почему «дерево», или почему MS дважды использует тип «гистограмма»…

Дерево

Для примера (рис. 2) я выбрал два десятка самых популярных заметок моего блога, указав рубрику, посещаемость (среднюю в день) и сокращенное название страницы (длинные названия будут смотреться плохо).

Рис. 2. Иерархическая диаграмма (Treemap Chart), она же дерево в переводе MS на русский язык

Вот что пишет о такого рода диаграммах Найтон Яу в книге Искусство визуализации в бизнесе: «В 1990 году Бен Шнайдерман из Университета Мэриленда придумал тримап. Этот способ визуализации основан на областях, при котором размер каждого прямоугольника выражает собой количественный показатель. Внешние прямоугольники представляют родительские категории, а прямоугольники внутри родительских категорий — это своего рода подкатегории. Вы можете использовать тримап для визуализации прямых пропорций, но, чтобы опробовать технологию в полном объеме, ее лучше применять с иерархическими или, точнее, с древовидно структурированными данными». Вот почему MS назвал этот тип диаграмм деревом

Исходная область (в нашем примере А2:С20) не требует повторения заголовков первого уровня (можно указать Финансы только в ячейке А3, оставив ячейки А4 и А5 пустыми). Зато обязательно нужно отсортировать данные по столбцу А. Если строки, относящиеся к рубрике Финансы, расположить не подряд, Excel на диаграмме создаст несколько таких областей. К сожалению, этот тип диаграмм не совместим со сводными таблицами. Также в отличие от большинства других диаграмм не поддерживается связывание текста диаграммы с ячейками.

Солнечные лучи

Этот вид диаграмм также визуализирует иерархию элементов, поэтому в меню он сгруппирован вместе с деревом (рис. 3).

Рис. 3. Два типа иерархических диаграмм

В качестве примера я взял данные по населению РФ в разрезе федеральных округов и субъектов федерации (рис. 4).

Рис. 4. Самые крупные (по населению) субъекты федерации

Если в таблице данные отсортированы по округам (в алфавитном порядке), а в каждом округе по населению отдельных субъектов (строка Другие всегда указана последней), то на диаграмме солнечные лучи (рис. 5) федеральные округа автоматически сортируются по совокупному населению, начиная с 12 часов, и по часовой стрелке. Строка Другие сортируется вместе с иными строками внутри округов. Я не нашел возможности, как не показывать строки Другие. Поэтому последовательно выделил соответствующие сектора и отформатировал Нет заливки.

Рис. 5. Диаграмма солнечные лучи; чтобы увеличить изображение кликните на нем правой кнопкой мыши и выберите Открыть картинку в новой вкладке

Частотная гистограмма

В качестве примера я взял ежедневный курс доллара ЦБ РФ (рис. 6) выбрал только ряд В и выполнил команду Вставить –> Гистограмма –> Гистограмма (рис. 7)

Рис. 6. Курс доллара ЦБ РФ

Рис. 7. Вставить Гистограмму

В предыдущих версиях Excel, чтобы построить частотную гистограмму сначала требовалось обработать исходные данные, например, с помощью функции ЧАСТОТА или сводных таблиц (подробнее см. Функция массива ЧАСТОТА и Группировка данных сводной таблицы в Excel 2013, раздел Группировка числовых полей). Сейчас же данные могут быть расположены в произвольном порядке. Частотная диаграмма по умолчанию, выглядит не самым привлекательным образом (рис. 8).

Рис. 8. Частотная гистограмма по умолчанию

Я выбрал иной стиль диаграммы, а также «поколдовал» с настройками диапазонов (рис. 9). Получилось более читабельно (рис. 10).

Рис. 9. Настройки параметров оси диапазонов (оси абсцисс)

Рис. 10. Отформатированная частотная гистограмма

Диаграмма Парето

Аналог частотной диаграммы. В диаграмме Парето, как правило, используются не числовые диапазоны, а категории. Например, причины возникновения дефектов (рис. 11). Категории могут располагаться в произвольном порядке. Допускается несколько строк на одну и ту же категорию. А вот переместить категорию Прочие в конец списка, мне не удалось. Диаграмма Парето является комбинированной: наряду с частотной диаграммой присутствует кумулятивная кривая накопленной доли категорий (в нашем примере – накопленная доля дефектов). Для этой кривой используется вторая ось ординат – справа. Так же, как и другие диаграммы, представленные ранее, не поддерживается связывание текста диаграммы с ячейками.

Рис. 11. Диаграмма Парето

Ящик с усами

Используется для визуализации сводок статистических данных, характеризующих выборку. В предыдущих версиях приходилось исхитрятся и использовать для этих целей биржевые диаграммы, предварительно проводя анализ (подробнее см. Биржевая диаграмма, она же блочная, она же ящичная). Сейчас же исходные данные могут быть расположены в произвольном порядке, и Excel самостоятельно выдаст 6 сводок выборки: среднее арифметическое, медиану, первый и третий квартили, минимум и максимум, а также покажет отдельные выбросы (рис. 12; подробнее см. Диаграмма «ящик с усами» в Excel 2016).

Рис. 12. Диаграмма ящик с усами

Каскадная

Используется для отображения приращений (изменений) параметра. Наиболее любима финансовыми аналитиками для отображения кеш-флоу за период (рис. 13).

Источник: baguzin.ru

Создание дерева решений (блок-схемы) в Excel

Добрый день.
Как Вы наверняка знаете «Excel» — это не только инструмент для математических расчетов и аналитики числовых данных, но и прекрасный инструмент для оформления документов и создания схем взаимодействия (бизнес-схем).
В поздних версиях программы «Excel» созданы специальные опции для создания и редактирования древовидных схем (план-схем, алгоритмов). Таких как, так называемое, дерево решений.
Дерево решений – это схема, представляющая собой набор связанных между собой в виде дерева блоков. Каждому из блоков в дереве решений присваивается действие (решение). Соответственно, при выполнении того или иного действия появляются несколько вариантов новых решений и т.д.

Пример дерева решений: «Поход в магазин за покупками»


Создать такое дерево решений довольно просто при помощи кнопки SmartArt («умное творчество»).

Кнопка SmartArt находится во вкладке «Вставка». После клика по указанной кнопке появляется окно, в котором предложены десятки готовых решений (структур) схемы.

Для дерева решений оптимально подходят готовые структуры и раздела «Иерархия».

Выбрав понравившуюся структуру, при помощи опций из вкладки «Конструктор» можно сформировать необходимой дерево действия.

При помощи кнопки «Добавить фигуру» можно добавлять новые блоки.

Кнопками «повысить уровень» и «понизить уровень» можно менять место блока в структуре.

Кнопка «Область текста» открывает окно для работы с надписями в блоках.

Так же раздел «конструктор» позволяет редактировать внешний вид блоков:

Цвета схемы

Способ отображения блоков, в том числе и 3D вид дерева решений.

Источник: ruexcel.ru

Древовидная диаграмма

Древовидная диаграмма – инструмент, предназначенный для систематизации причин рассматриваемой проблемы за счет их детализации на различных уровнях. Визуально диаграмма выглядит в виде «дерева» – в основании диаграммы находится исследуемая проблема, от которой «ответвляются» две или более причины, каждая из которых далее «разветвляется» еще на две или более причины и так далее.

Применяется древовидная диаграмма когда необходимо определить и упорядочить все потенциальные причины рассматриваемой проблемы, систематизировать результаты мозгового штурма в виде иерархически выстроенного логического списка, провести анализ причин проблемы, оценить применимость результатов различных решений проблемы, выстроить иерархическую взаимосвязь между элементами диаграммы сродства и пр.

Древовидная диаграмма строится следующим образом:

05.12.2019 В раздел “Аккредитация” добавлена информация по управлению рисками и возможностями в лаборатории.

01.10.2019 В раздел “Аккредитация” добавлена информация по комплекту СМК строительной лаборатории.

29.05.2019 В раздел “Аккредитация” добавлена информация по управлению закупками в лаборатории.

Рекомендуем приобрести :
Новости проекта:
Поиск по сайту:
Поделиться:

1. Определяется исследуемая проблема. Эта проблема будет являться основанием «ветвей» древовидной диаграммы. Проблему необходимо формулировать ясно и четко, таким образом, чтобы не возникало двоякого толкования формулировки. Если берется формулировка из другого инструмента качества (например, диаграммы сродства), то она должна совпадать с этой формулировкой.

2. Устанавливаются причины, которые приводят к возникновению рассматриваемой проблемы. Для этой цели может применяться метод мозгового штурма. Если ранее применялась диаграмма сродства или диаграмма связей, то причины берутся из этих диаграмм. Причины размещаются на одном уровне диаграммы. Связь между исследуемой проблемой и причинами первого уровня отображается в виде линий. При выполнении данного шага необходимо проверять обоснованность размещения причин на первом уровне.

3. Каждая из причин первого уровня разбивается на более простые составляющие. Эти элементы будут являться вторым уровнем причин. Далее процесс повторяется до тех пор, пока каждая из причин более высокого уровня может быть детализирована как минимум на две составляющие.

4. Проводится проверка обоснованности размещения причин на соответствующих уровнях детализации для всей диаграммы целиком. Если все причины размещены правильно и обоснованно, то на этом построение древовидной диаграммы завершается.

Пример

Диаграмма связей построена на основе результатов, полученных из диаграммы сродства. В качестве основной проблемы рассматривается – «нарушение условий монтажа металлоконструкций».

Преимущества древовидной диаграммы связаны с наглядностью и простотой ее применения и понимания. Кроме того, древовидная диаграмма может легко сочетаться с другими инструментами качества, дополняя их.

К недостаткам данного инструмента можно отнести субъективность расположения элементов на том или ином уровне детализации (особенно если выполняется индивидуальная работа).

Инструмент ” Древовидная диаграмма ” включен в состав сборника ” Семь новых инструментов качества “. Вы можете приобрести сборник “Семь новых инструментов качества” в интернет-магазине “Менеджмент качества”.

Источник: www.kpms.ru

Использование инструментов Data Mining Client для Excel 2007 для создания модели интеллектуального анализа данных

Рассмотренные в лабораторных работах “Надстройки интеллектуального анализа данных для MicrosoftOffice” – “Использование инструментов “Prediction Calculator” и “ShoppingbasketAnalysis”” “Средства анализа таблиц для Excel ” (TableAnalysisTools) для конечного пользователя во многом представляются “черным ящиком”, выполняющим анализ ,но не дающим информации о том, как получен результат. Если такое решение не устраивает, можно перейти с вкладки Analyze на вкладку DataMining и воспользоваться инструментами DataMiningClient для Excel ( рис. 14.1).

В “Использование инструментов Data Mining Client для Excel 2007 для подготовки данных” мы рассмотрели инструменты, позволяющие подготовить данные для анализа. Следующая группа показанные на рис. 14.1 инструменты DataModeling,позволяющие создать модели интеллектуального анализа данных.

Классификация (Classify) создает модель классификации на основе существующих данных таблицы Excel, диапазона Excel или внешнего источника данных (AnalysisServicesDataSource). На основе обрабатываемых данных формируются шаблоны, которые при использовании позволяют отнести рассматриваемый пример к одному из возможных классов. По умолчанию используется алгоритм DecisionTrees, но также доступны LogisticRegression, NaiveBayes, NeuralNetworks.
Оценка (Estimate) позволяет создать модель оценки значения целевого параметра (он должен быть числовым) на основе данных из таблицы или диапазона ячеек Excel либо внешнего источника данных. По умолчанию используется алгоритм Decision Trees, также доступны Linear Regression, Logistic Regression, Neural Networks.
Кластер (Cluster) запускает мастер, позволяющий построить модель кластеризации на основе данных из таблицы или диапазона Excel, либо внешнего источника данных. Модель определяет группы строк со сходными характеристиками,для чего используется алгоритм MicrosoftClustering. Данная задача аналогична решаемой средством DetectCategories из набора TableAnalysisTools.
Поиск взаимосвязей (Associate) помогает создать модель, описывающую взаимосвязь объектов (покупаемых товаров и т.д.), затрагиваемых одной транзакцией, для чего используется алгоритм AssociationRules. С подобной задачей мы сталкивались, используя инструмент ShoppingBasketAnalysis из TableAnalysisTools. Для построения модели анализа необходимо, чтобы исходные данные содержали столбец с идентификатором транзакций и были по нему отсортированы. В качестве источника данных может использоваться только таблица или диапазон ячеек Excel.
Прогноз (Forecast) Данный мастер позволяет построить модель для прогнозирования новых значений в числовой последовательности, аналогично инструменту Forecast в TableAnalysisTools. Используется алгоритм TimeSeries, для работы которого требуется, чтобы столбец (или столбцы), в отношении которого будет выполняться прогноз, имели непрерывные числовые значения. Также может присутствовать столбец с отметкой времени (в этом случае, строки в таблице должны быть по нему отсортированы).
Дополнительно (Advanced) позволяет создать структуру 1 Структура – это описание данныхсозданное на основе указанного источника данных. интеллектуального анализа данных или добавить в существующую структуру новую модель (например, для сравнения результатов, выдаваемых разными алгоритмами анализа).

Используем инструмент Classify. В поставляющемся с надстройками наборе данных ( меню “Пуск”->”Надстройки интеллектуального анализа данных”->”Образцы данных Excel”) выберем таблицу TrainingData,содержащую случайную выборку 70% данных из таблицы SourceData. Запустим мастер Classify, в первом окне которого будет комментарий по применению инструмента, а второе окно позволит указать источник данных для анализа ( таблица TrainingData).Дальше потребуется описать цель анализа.

Пусть нас интересует, сделает ли данный клиент покупку. В целевом столбце указываем параметр BikeBuyer ( рис. 14.2, окно слева), сбрасываем в перечне входных столбцов отметки напротив ID (порядковый номер клиента в базе никак не влияет на его решение о покупке). Если ID оставить среди анализируемых параметров, то итоговая модель может его учесть. В частности, на рис. 14.3 показано дерево решений, учитывающее значение поля ID в процессе классификации, что однозначно неправильно.

Если требуется более точная настройка, можно открыть окно Parameters и явно указать используемый алгоритм и его параметры ( рис. 14.2, окно справа). Далее мастер предложит разделить имеющиеся данные на набор для обучения модели и для ее тестирования ( рис. 14.4-1). По умолчанию на набор для тестирования выделяется 30 % строк исходного набора.

Последний этап работы мастера – указание имени создаваемой структуры и модели ( рис. 14.4-2). В нашем примере структура будет назваться TrainingDataStructure, а модель Classify BikeBuyer_1. Эти названия нам понадобятся впоследствии для работы с моделью.

Если выполняющий анализ пользователь не имеет прав администратора в базе Аналитических Служб (эту настройку мы делали в “Надстройки интеллектуального анализа данных для MicrosoftOffice” ), то создать постоянною модель интеллектуального анализа на сервере он не сможет. В этом случае можно использовать временную модель, для чего отметить пункт Use temporary model.Временная модель будет автоматически удалена с сервера по завершению сеанса работы пользователя.

Отмеченная по умолчанию настройка Brose model указывает на то, что после создания модели будет открыто окно просмотра. Для модели, созданной с использованием алгоритма DecisionTrees,отображается построенное дерево решений и диаграмма зависимостей. Представленное на рис. 14.5 дерево решений позволяет оценить построенную модель. Расположенные в верней части экрана “ползунок” и выпадающий список позволяют установить число отображаемых уровней дерева (на рисунке показаны все пять). Если навести указатель мыши на точку ветвления, можно увидеть всплывающую подсказку с указанием того, сколько и каких случаев в обучающем наборе ей соответствует. Для выделенного узла в правой части экрана отображается его описание и гистограмма с распределением значений. Кнопкой Copy to Excel можно перенести результат из окна просмотра на новый лист Excel (для дерева решений в Excel будет перенесено его растровое изображение).

Щелкнув по узлу дерева правой клавишей мыши и выбрав в контекстном меню DrillThroughModelColumns (можно примерно перевести как ” детализация использовавшихся моделью данных”) мы получим новую таблицу Excel , содержащую набор строк из обучающей выборки, которые соответствуют данному узлу ( рис. 14.6).

На рис. 14.7 представлена диаграмма зависимостей, показывающая выявленные взаимосвязи между параметрами.Ее также можно скопировать в Excel .Выделяя на диаграмме узел, можно увидеть все влияющие на него.

Закроем окно просмотра модели. Если нужно будет снова просмотреть ее параметры, воспользуйтесь инструментом Browse, который находится в группе ModelUsage.

Для того чтобы управлять имеющимися на сервере структурами и моделями интеллектуального анализа, можно воспользоваться соответствующим мастером, запускаемым по нажатию кнопки ManageModels на вкладке DataMining ( рис. 14.8). Он позволяет просмотреть имеющиеся структуры и модели, переименовать их, удалить ненужные, выполнить другие действия на сервере прямо из DataMiningClient.

Источник: www.intuit.ru

Добавить комментарий

Adblock
detector