一张图表是如何造成的

和明细资料的密度各不不同，我们为了让各不不同的单体变数，这个现实生活，就是资料计数。

经过资料计数早先，自由度和衡量就都有了统计倍数含义，以少于可分则有。

事实上，理论上情形确实比这个复杂得多。理论上桥段中的的自由度确实都是一个，自已看的衡量也都是一个，或者衡量不是倍数，这时候该怎么办呢？

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聊聊自由度子程序和多衡量。

什么时候我们会有自由度子程序呢，就是某一个原则上的标识符无法做到我们比如说资料的所需。我们对上述的则有子扩充一些检验来推论这个弊端。

如果我打算看各不不同两高中学生中的各不不同比率很多学生的中的考得分，那「各不不同两高中学生中的各不不同比率」这个以此类推规格可以用一个标识符分出来么？也许是不言道的。

此时我们以此类推的角度会替换成先看「两高中学生」，再看「比率」，这就是自由度子程序的情形，它是由两个标识符；大大大的决定一个以此类推的。这时候的以此类推就会替换成

1 两班-15 岁-少于分；1 两班-16 岁-少于分；1 两班-17 岁-少于分；2 两班 -16 岁-少于分；2 两班-17 岁 -少于分；3 两班-16 岁 -少于分。

很明显，自由度子程序时，以此类推就变多了。理论上，自由度可以以前子程序下去，比如我在上述每一个以此类推的并正，再按照天球去进一步分作一组。

当然，这只是逻辑学上的可言道性，是不是需这么分，基本上要看「要给予必需正确性是不是需这么分」，还是那句话，图形学构建在其业务分析必需上的。

除了自由度子程序，还有多衡量的情形。如果我自已看的是各不不同两高中学生很多学生的比率资料和中的考得分资料，这时候「比率」就依然是自由度，而替换成了衡量。

多衡量不实际上子程序的情形，每个衡量都是独立计数的，所以相较于多自由度来说，多衡量的情形某种程度十分比较简单一些。

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在我小学的时候，似乎就早已受伤害过范则有了，以前所有的衡量都默认是倍数，所以他们可以动手很多单体运算。

但是当我动手极低编码其产品的时候，我发现任何较强统计倍数含义的标识符都可以作为衡量。较强统计倍数含义和倍数各种类型不一定是相同的：欠款、比率、得分，这些倍数各种类型的标识符当然较强统计倍数含义，但是你打算过不能，文本各种类型的标识符没用统计倍数含义呢？

还是上面那个同上，如果 2 两班的文艺理事，打算探究自己两班上一共有多少个各不不同天球的很多学生，能很难统计倍数呢？

可以。那各不不同的天球该怎么统计倍数呢？这就要用动手去正可用这个单体变数。

所以，非倍数各种类型标识符作为衡量时，如果较强统计倍数含义，往往会用动手可用和去正可用这两个单体变数。

你只需想到，非倍数各种类型的标识符也是可以作为衡量的。但并不是所有的都可以，如果某个标识符存储的是一张特写，那确实就没啥统计倍数的必要性了。

有人问？难道我很难统计倍数一堆特写的少于图像大小么？可以的，但这时候，特写和特写图像某种程度是两个标识符，你要统计倍数的，似乎是特写图像这个标识符，单纯上还是一个倍数各种类型的标识符。

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讲到到这底下总结一下，典范同上在图形学中的需完毕两个大体的处理现实生活，以此类推和计数。以此类推主要看自由度和衡量，计数主要看单体变数。当然自由度可以有多个，衡量可以有多个。

接下来众所周知图形学的内部处理现实生活，从资料到范则有的射影，十分比较简单一些，就是将同上格支撑的资料，替换成图形学的范则有。

迄今为止市面上大众文化 bi 其产品支持的范则有各种类型十分多，常见于的之外：透视同上、衡量卡、柱状布、条形布、折线布、总面积布、Pop布、面包布、散点布、雷达布、漏斗布、热力布、地布、桑基布等等。

我们以常见于的柱状布为则有来说明资料到范则有的射影。

无能为力任何一种范则有，我们首先要打算的是，自由度和衡量分别放于哪底下，放宽如何。

以柱状布为则有，它的 x 轴向一般作为自由度，y 轴向一般作为衡量，且只有一个 x 轴向和一个 y 轴向，常见于的用语如下：

这张布我们想到的就是各不不同校内有多少人得奖者。

除此之之外，还有第三个能再多支撑资讯的类型是蓝色，蓝色也可以支撑资讯，它既可以是自由度，也可以是衡量，就看怎么用，如下布：

这种情形下，我的 y 轴向就是三个衡量标识符共用了，用蓝色这个类型来区分，但单纯上，他们是被独立掩蔽的三个衡量。

我也可以用蓝色支撑自由度，动手自由度的子程序，看一个衡量。

这时候，我们看的就是各不不同校内中的各不不同长时间的很多学生的得奖者历史记录资料。

需注意的是，一张范则有中的，蓝色只能支撑自由度或者衡量，很难同时兼任。

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完毕了资料到范则有的射影早先，一张大体的范则有就CGI出来了。当然我们还可以给它配置十分多的资讯，比如标题，比如每个柱子上的资料标签，甚至用堆积柱状布看各不不同长时间很多学生的百分比。

但是万变不离其宗，再丰富的简介样式众所周知，似乎都比如说资料源→资料以此类推→资料计数→图形学这一套系统会步骤，我们在脑子底下思考后手动插图也好，我们通过无编码的方式将搭建出来也好，中层逻辑学大体都是这一条链路。

依靠了中层逻辑学，才能在处理各不不同桥段下的应用弊端时动手到在行。

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说点题之外话，当我刚刚转给范则有这个功能模组的时候，有很多其业务方提了各种所需过来，也有早先积存的很多遗失所需。以前我有点，真的好难。

无能为力每一个的单的弊端，虽然我能再多通过自己动手其产品的大体素养去理解弊端并提出消除方案，但消除这个弊端和消除下个弊端密切关系，我并没寻觅单纯上的联系。

用社会学的话来说，我消除弊端的边际成本是不能变的。

但是当我日益理解了一张范则有众所周知的中层逻辑学早先，很多弊端在我看来都是一个弊端，我开始梳理可信了各不不同所需密切关系的关系和脉络。在这个时候我才日益有点，这项上新工作我某种程度是初学了。

我把这一切社交出来，也是借此大家，尤其是各位其产品实习生，在自己督导的科技领域内，努力寻觅你根本无法采石场到的最深层次的区别于逻辑学。

#撰稿人#

提倡利是呀，QQ公众号：提倡利是，明明都是其产品实习生撰稿人。一个90后其产品实习生，早已写了6年的公众号，通过负载获得了许多意料之外的成长。

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