这种表多少钱怎么用的。

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-08-17 02:20 标签： 声母表和韵母表
& & & &手表测速是手表外圈刻有500/400/350等依次减小的数字的计时表，这些代表的物理量为速度，单位为公里/小时；这个表圈称为TACHYMETER(测速计)。
手表测速的使用方法：
& & & &使用方法以在高速公路上行驶的车辆为例，因为高速公路上一般竖有距离指示标杆；当经过起始点时启动秒表，秒表针从12点开始计时，当移动1公里时候，停止计时，此刻针所指的数字就是前一公里的平均速度。
& & & &譬如在12点位置有60，因为一分钟走了1公里，那么速度就是60公里/小时。
& & & &表圈上数字对应的位置是怎么推算出来的呢？其实很简单。要知道500这个数字应该刻在那个位置？那么需要做个简单的除法；即演算在500公里/小时的速度下行驶1公里需要多少时间，单位为秒。
& & & &1小时=3600秒 ，那么500公里需要3600秒完成，根据等比原则，1公里需要的时间就是.2秒，所以500一定是刻在表盘的7.2秒处。同理，400应该刻在秒的地方，而100则刻在36秒的地方。
当时速低于60公里/小时的时候，测速计就不能直接使用了，除非增加低速度的刻度值
& & & &测速标度盘
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同类热门百科工作中，我们常常会遇到各式各样的数据，例如网站性能，销售业绩，客户服务 、营销活动等数据。对于这些数据，有哪些行之有效的方法来形象化数据，挖掘数据关系，提升数据价值呢？
答案就是将这些数据可视化。数据可视化主要是借助图形化的方法，清晰有效的展示数据，让关系繁杂的数据变得一目了然，数据趋势变得明显，数据内在关系变得明确。
数据可视化的第一步就是选择选择合适的图表类型。
为了确保我们正确的使用了图表，可以从以下5个方面具体考虑。
1.&是否需要对比数据？
图表很适合于对比多个数据集。通过图表，可以轻易的看到数据的高低。有以下几种类型，用于创建对比数据的图表：
2.&是否需要展示数据的组成部分？
这种图表类型主要用于展示数据的所有组成部分，例如各省份的数据合在一起组成全国数据。
有以下几种图表类型，展示数据的组成：
堆叠条形图
堆叠柱形图
3.&是否需要了解数据的分布？
分布图表能够帮助我们清晰的理解正常趋势、正常范围和异常值。
有以下几种图表类型，展示数据的分布：
4.&是否需要分析数据趋势？
可以通过这种图表了解数据集的更多趋势信息。主要有以下几种图表类型：
5.&是否需要了解更多数据集之间的关系？
关系图形很适合于显示一个变量与单个或多个不同变量之间的关系，以便查看变量是否对其它变量产生了影响。
关系图形有以下几种类型：
下面是13&种用于分析和呈现数据的不同类型的图表。为了更好地了解每个图表以及如何使用它们，文中分别对每一种图表进行了概述。
柱状图用于显示不同数据之间的对比，也可以显示随时间变化的数据对比。
设计柱状图的最佳做法：
图表中使用对比色，高亮特殊有意义的数据。
使用水平标签，提高数据可读性。
y轴起始为0，可以显示各柱状的数值。
条形图基本上是水平的柱形图，可以用于避免在超过10个项目进行比较时产生杂乱。这种图表类型也可用于显示负数。
设计条形图的最佳做法：
图表中使用对比色，高亮特殊有意义的数据。
使用垂直标签，提高数据可读性。
X轴起始为0，可以显示各柱状的数值。
线形图展示了数据随时间变换的趋势，可用于显示许多不同类别的数据。需要绘制连续的数据集时，很适合使用这种图表类型。
设计线形图的最佳做法：
使用实线绘制。
数据线不超过4条，以免产生混乱。
使用正确的高度，使线条占据y轴高度的2/3左右。
双轴图可用于显示双Y轴的数据。这种图形由三个数据集组成，两个Y轴数据，一个X轴数据。主要用于显示两个Y轴随X轴变化时的相关性。
设计双轴图的最佳做法：
使用左侧的y轴作为主要变量&，因为大脑自然倾向于先看向左。
使用不同的图形样式来说明两个数据集，如上所示。
为两个数据集使用对比色。
面积图基本上是一条线图，但X轴和线之间的空间用颜色或图案填充，用于显示局部和整体的关系，可以帮助分析总体趋势和单个数据趋势。
设计面积图的最佳做法：
使用透明的颜色&，使Y轴标签不被遮蔽。
最多显示4个数据，以免产生混淆。
图表顶部的数据是高度可变的，方便阅读。
6）堆叠条形图
这种图表用于比较多个不同的数据集，并显示每个被比较的数据集的组成。
设计堆叠条形图的最佳做法：
最适用于说明部分和整体的关系。
使用对比色，会使对比更加清晰。
图表尺寸足够大，以便各数据组之间有间隙。
饼状图用于显示整体的组成比例。饼状图的每一部分都是百分比数字，所有部分的总和等于100％。&
设计饼状图的最佳做法：
组成部分不宜过多，以免各部分之间不好区分。
确保各部分百分比加起来达到100％。
百分比与扇形面积成正比。
散点图用于显示两个不同变量之间的关系，或者用于揭示数据的分布趋势。当数据点较多并且需要显示数据集的相似性时，可以使用散点图。这种图形在寻找异常值或了解数据的分布时，会非常有用。
设计散点图的最佳做法：
尽可能的多包含数据。
启动y轴为0，以便准确地表示数据。
只使用两条趋势线，以便点数据更好理解。
气泡图类似于散点图，用于显示分布或关系。气泡或圆的大小代表着数据大小。
设计气泡图的最佳做法：
气泡的面积代表数据大小。
确保标签清晰可见。
仅使用圆形。
10）瀑布图
瀑布图用于显示初始值如何受到中间值（正或负）的影响，并产生最终值，主要用于展示数据的组成。
设计瀑布图的最佳做法：
使用对比色来突出显示数据集中的差异。
使用温暖的颜色代表增加，冷色代表减少。
11）漏斗图
漏斗图显示了一系列步骤以及每一步的完成率，主要用于跟踪每一个页面或步骤的转换率。
设计漏斗图的最佳做法：
根据数据集的大小，准确的显示每个部分的大小。
漏斗图中使用渐变色调中的对比色。
12）子弹图
子弹图用于和标尺做对比，以便显示目标的进展程度。
设计子弹图的最佳做法：
使用对比色来突出显示数据的进度。
使用不同色调的颜色来衡量进度。
13）甘特图
甘特图擅长说明项目的开始和结束日期要素。 设定期限对项目的成功至关重要。 时刻了解需要完成的事情以及什么时候完成，是实现项目成功的关键。 这正是引入甘特图的原因。
设计甘特图的最佳做法：
迅速的改变甘特图中的条状颜色，以便告诉阅读者参数的关键变化。
可以在甘特图中结合地图和其它图表类型。
看完以上常用图表的介绍，你真的用对了图表吗？
原文链接：https://blog.hubspot.com/marketing/data-visualization-choosing-chart
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