(1)以数据文件“马克威通用数据1.mkw”为例,演示排列图中类型为简单条状图,数据为观测量描述模式的操作;其他五种情况的操作与此类似。
首先,在工作区内,打开建模分析工作流:“数据制图”→“排列图”,接着选择数据源,然后设置算法参数,最后双击运行按钮。
其中各类参数的含义为:
类型
简单条状图:是以若干平行等宽的矩形来表现数量对比关系的,多用于表现单个指标的大小。
分段条状图:以矩形的全长代表某个变量的整体,矩形内部的各分段长短代表各组成部分在整体中所占的比例。可用于表现每个矩形中某个因素不同水平的构成情况。
数据:定义数据组织表达方式。
观测量分类描述模式:反映了按同一变量取值不同作分组汇总。这种模式对应分类变量中的每一种类观测量生成一个简单条状图。
变量总和模式:反映了按不同变量的汇总。对应每个变量生成一个矩形,至少需要两个或两个以上变量的生成相应的条图。
变量值描述模式:反映了个体变量值。对应分类轴变量中每一记录值生成一个矩形。
简单条状图、观测量描述模式:
类轴:分类变量,此处必选。
描述:定义汇总函数。
记录数:描绘分类变量各记录出现的频数。
变量的总和:描绘指定变量的总和。
参数设置如下所示,图表类型选择“简单条状图”,数据选择“观测量分类描述模式”,图表描述选择“记录数”,类轴选择“购买数量”:
(2)输出结果
排列图:
(3)结果说明
从排列图可以看出,横轴x表示不同购买数量记录值,y轴表示购买不同次数含有的记录数;同时柱形图表示购买数量的一个值含有的个数,红线表示购买次数总的累计数。
输入变量类型:数值型,如整型、浮点型、布尔型
可以用条状图的长短,累计百分比曲线的走势,直观找出主要、次要因素。
排列图也称为主次因素图,它由一组按降序排列的条状图和一条累计百分比的曲线构成。其中,条状图的长短表示影响事物各因素的绝对数大小,曲线的上升表示累计百分比的增加情况。
输出结果:
输出符合用户设置变量参数的排列图
订购用户 | 订购时间 | 年限 | 运行环境 | 版本 |
1305****178 | 2019-12-27 19:47:09 | 1年 | Windows | 单机版 |
1398****741 | 2017-12-29 09:10:30 | 1年 | Windows | 单机版 |
1325****793 | 2017-11-27 15:01:21 | 1年 | Windows | 单机版 |
1556****001 | 2017-08-10 12:17:53 | 1年 | Windows | 单机版 |
1340****082 | 2017-04-07 09:51:47 | 1年 | Windows | 单机版 |
1340****082 | 2017-04-07 09:51:47 | 1年 | Windows | 单机版 |
1340****082 | 2017-04-07 09:30:05 | 1年 | Windows | 单机版 |
1340****082 | 2017-04-07 09:30:05 | 1年 | Windows | 单机版 |
1397****925 | 2017-03-29 10:56:37 | 1年 | Windows | 单机版 |
1397****925 | 2017-03-29 10:56:33 | 1年 | Windows | 单机版 |