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這期內(nèi)容當中小編將會給大家?guī)碛嘘P(guān)如何使用R語言在SAP Analytics Cloud里繪制各種統(tǒng)計圖表,文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
插入一個R visualization:
一定要確保圖形出現(xiàn)這個model的小圖標,代表這個R visualization的模型數(shù)據(jù)成功綁定之后才能進行下一步操作:
模型綁定成功后,在R script編輯器Environment標簽頁的Data下拉菜單里能看到模型數(shù)據(jù)。
使用這個SAP Analytics Cloud官方教程里提供的excel文件作為數(shù)據(jù)源:
https://www.rial-r-visualization/https://www.ontent/uploads/2019/09/R-Script-Plot.txt
# Discription: # Creating a histogram of the log returns, adding the kernel density of the log returns # and the normal density as reference distribution # # Requirements: # ggplot requires a data frame # # Output: # Histogram Plot # library(ggplot2) Simulated_data <- data.frame(Simulated_data) histgg <- ggplot(data = Simulated_data, aes(logreturns)) histgg + geom_histogram(aes(y = ..density..),fill = "lightblue",color = "black", alpha = 0.8, position = "identity") + geom_density(aes(color = "Kernel Density"), size = 1) + stat_function(aes(color = "Normal Distribution"), fun = dnorm, args = list(mean = mean(Simulated_data$logreturns), sd = sd(Simulated_data$logreturns)), size = 1) + ggtitle("Histogram") + theme(panel.grid = element_line(linetype = "dashed", color = "lightgrey"), panel.background = element_rect(fill = "white"), panel.border = element_rect(colour = "black", fill=NA), plot.title = element_text(hjust = 0.5)) + scale_colour_manual("Density", values = c("red", "darkgreen")) + xlab(" ")+ ylab("Frequency")
點擊Execute按鈕,就可以看到R腳本繪制出來的圖形了:
上述就是小編為大家分享的如何使用R語言在SAP Analytics Cloud里繪制各種統(tǒng)計圖表了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關(guān)知識,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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