箱線圖
hcboxplot（x = box_data$num， var =box_data$type，name = “type” ） %>% hc_title（text = “箱線圖”，align=“center”）%>% hc_yAxis（title = list（text = “觀測值”））%>% hc_legend（enabled = FALSE） %>% hc_add_theme（hc_theme_ft（））
box_data <- data。table（type =rep（c（“1”，“2”，“3”， “4”，“5”），each = 5） ， num = c（760，801，1300，895，965，733，853，939，980，1080，714，762，890，870，918，724，802，806，871，950，834，836，864，882，910））highchart（） %>% hc_title（text = “箱線圖”，align=“center”）%>% hc_yAxis（title = list（text = “觀測值”））%>% hc_legend（enabled = FALSE）%>% hc_add_series_boxplot（x = box_data$num， by = box_data$type， name = “type”， #是否顯示異常值，預設值是TRUE outliers = TRUE） %>% hc_add_theme（hc_theme_ft（））
瀑布圖
waterfall_data <- data。table（name = c（“啟動資金”，“產品收入”，“服務收入”，“固定成本”，“可變成本”，“彙總”）， y = c（120000，569000，231000，-342000，-233000，NA）， isSUM = c（FALSE，FALSE，FALSE，FALSE，FALSE，TRUE）， isIntermediateSum = c（FALSE，FALSE，FALSE，FALSE，FALSE，TRUE）， color = c（“#008FD5”，“#008FD5”，“#008FD5”，“#FF2700”，“#FF2700”，“#77AB43”））highchart（） %>% hc_title（text = “瀑布圖”，align=“center”） %>% hc_xAxis（#座標軸型別，設定後在hcaes中設定x即可 type = “category”） %>% hc_yAxis（title = list（text = “USD”）） %>% hc_legend（enabled = FALSE） %>% hc_plotOptions（series = list（#圖內柱子邊界線寬，設定為0，取消顯示邊界線 borderWidth = 0））%>% hc_tooltip（pointFormat = “${point。y} USD”） %>% hc_add_series（data = waterfall_data，type = “waterfall”， hcaes（y = y，x= name， #設定自動計算彙總項 isSUM = isSUM，isIntermediateSum =isIntermediateSum， color=color））%>% hc_add_theme（hc_theme_538（））
漏斗圖
funnel_data <- data。table（type=c（“訪問商品”，“加入購物車”，“提交訂單”，“點選支付”，“支付成功”）， pv = c（15654，4064，1987，976，451））highchart（） %>% hc_title（text = “電商轉化漏斗”） %>% hc_plotOptions（series = list（dataLabels = list（ format = “{point。name} （{point。y：，。0f}）”）， #控制漏斗圖的長寬 neckWidth = “25%”，neckHeight = “25%” ））%>% hc_legend（enabled = FALSE）%>% hc_add_series（name =“電商”，type = “funnel”，data = funnel_data，hcaes（x= type，y = pv））%>% hc_add_theme（hc_theme_elementary（））
桑基圖
sankey_data <- data。table（from = c（“巴西”， “巴西”， “巴西”， “巴西”， “加拿大”， “加拿大”， “加拿大”， “墨西哥”， “墨西哥”， “墨西哥”， “墨西哥”， “美國”， “美國”， “美國”， “美國”， “葡萄牙”， “葡萄牙”， “葡萄牙”， “葡萄牙”， “法國”， “法國”， “法國”， “法國”， “法國”， “西班牙”， “西班牙”， “西班牙”， “英國”， “英國”， “英國”， “英國”， “南非”， “南非”， “南非”， “安哥拉”， “安哥拉”， “安哥拉”， “塞內加爾”， “塞內加爾”， “塞內加爾”， “馬裡”， “馬裡”， “馬裡”， “摩洛哥”， “摩洛哥”， “摩洛哥”）， to = c（“葡萄牙”， “法國”， “西班牙”， “英國”， “葡萄牙”， “法國”， “英國”， “葡萄牙”， “法國”， “西班牙”， “英國”， “葡萄牙”， “法國”， “西班牙”， “英國”， “安哥拉”， “塞內加爾”， “摩洛哥”， “南非”， “安哥拉”， “塞內加爾”， “馬裡”， “摩洛哥”， “南非”， “塞內加爾”， “摩洛哥”， “南非”， “安哥拉”， “塞內加爾”， “摩洛哥”， “南非”， “中國”， “印度”， “日本”， “中國”， “印度”， “日本”， “中國”， “印度”， “日本”， “中國”， “印度”， “日本”， “中國”， “印度”， “日本”）， weight = c（5， 1， 1， 1， 1， 5， 1， 1， 1， 5， 1， 1， 1， 1， 5， 2， 1， 1， 3， 1， 3， 3， 3， 1， 1， 3， 1， 1， 1， 2， 7， 5， 1， 3， 5， 1， 3， 5， 1， 3， 5， 1， 3， 5， 1， 3））highchart（） %>% hc_title（text = “桑基圖”） %>% hc_add_series（data = sankey_data，type = “sankey”，hcaes（from = from，to = to，weight = weight）） %>% hc_add_theme（hc_theme_google（））
詞雲圖
text_data <- data。table（text =c（“巴西”， “加拿大”， “墨西哥”， “美國”， “葡萄牙”， “法國”， “西班牙”， “英國”， “南非”， “安哥拉”， “塞內加爾”， “馬裡”， “摩洛哥”， “中國”， “印度”， “日本”）， weight =c（2， 3， 1， 1， 4， 5， 4， 3， 1， 1， 2， 3， 2， 6， 1， 1））highchart（） %>% #hc_title（text = “詞雲圖”） %>% hc_add_series（data = text_data，type = “wordcloud”，name= “得分”，hcaes（name = text，weight = weight）） %>% hc_add_theme（hc_theme_flat（））
熱力圖
name <- c（“Alexander”， “Marie”， “Maximilian”， “Sophia”， “Lukas”， “Maria”， “Leon”， “Anna”， “Tim”， “Laura”）weekday <- c（“Monday”， “Tuesday”， “Wednesday”， “Thursday”， “Friday”）heatmap_data = data。table（name =rep（name，each = length（weekday））， weekday =rep（weekday，times = length（name））， sales = round（runif（length（weekday） * length（name），min=20，max=100），0））highchart（） %>% hc_title（text = “每週銷售資料”，align=“center”）%>% hc_xAxis（categories = name） %>% hc_yAxis（categories = weekday）%>% hc_colorAxis（min = 0，minColor = “#FFFFFF”） %>% hc_legend（align = “right”，layout = “vertical”，margin = 0，verticalAlign = “top”，y = 25，symbolHeight = 400） %>% hc_tooltip（formatter = JS（“function （） {return ‘’ + this。series。xAxis。categories［this。point。x］ + ‘ sold
’ + this。point。value + ‘ items on
’ + this。series。yAxis。categories［this。point。y］ + ‘’；}”）） %>% hc_add_series（name = “Sales per employee”，data = heatmap_data，type = “heatmap”， hcaes（x = name，y = weekday，value = sales）， dataLabels = list（enabled = TRUE）） %>% hc_add_theme（hc_theme_538（））
帕累託圖
type = c（“價格過高”， “分量過小”， “等待時間過長”， “食物難吃”， “氛圍不好”， “不衛生”， “太吵”， “服務態度不好”）num = c（755， 222， 151， 86， 72， 51， 36， 10）rate = round（cumsum（num） / sum（num） *100，2）highchart（） %>% hc_title（text = “餐廳投訴情況”，align = “center”） %>% hc_plotOptions（series = list（#圖內柱子邊界線寬，設定為0，取消顯示邊界線 borderWidth = 0）） %>% hc_xAxis（categories = type） %>% hc_yAxis_multiples（ list（ title = list（text = “”）， tickPositions = c（0，200，400，600，800））， list（ title = list（text = “”）， minPadding = 0， maxPadding = 0， max = 100， min = 0， opposite = TRUE， labels = list（format = “{value}%”）， tickPositions = c（0，25，50，75，100） ） ）%>% hc_tooltip（pointFormat = “{series。name} {point。y：。2f} %”）%>% hc_add_series（name = “投訴次數”，type = “column”，zIndex=1，data = num） %>% hc_add_series（type = “line”，name = “累計比率”，data = rate，yAxis =1，zIndex = 2） %>% hc_add_theme（hc_theme_economist（））
矩形樹圖
tree_data <- data。table（country_name =c（“巴西”， “加拿大”， “墨西哥”， “美國”， “葡萄牙”， “法國”， “西班牙”， “英國”， “南非”， “安哥拉”， “塞內加爾”， “馬裡”， “摩洛哥”， “中國”， “印度”， “日本”）， value =c（2， 3， 1， 1， 4，5， 4， 3， 1， 1， 2， 3， 2， 6， 1， 1））highchart（） %>% hc_colorAxis（ maxColor = “#0043AE”）%>% hc_title（text = “矩形樹圖”）%>% hc_add_series（data = tree_data，type = “treemap”，hcaes（name = country_name，value = value，colorValue =value），layoutAlgorithm = “squarified”） %>% hc_add_theme（hc_theme_google（））
