189 8069 5689
这期内容当中小编将会给大家带来有关如何使用R语言在SAP Analytics Cloud里绘制各种统计图表，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
成都创新互联是创新、创意、研发型一体的综合型网站建设公司，自成立以来公司不断探索创新，始终坚持为客户提供满意周到的服务，在本地打下了良好的口碑，在过去的10年时间我们累计服务了上千家以及全国政企客户，如LED显示屏等企业单位，完善的项目管理流程，严格把控项目进度与质量监控加上过硬的技术实力获得客户的一致赞赏。
插入一个R visualization：
一定要确保图形出现这个model的小图标，代表这个R visualization的模型数据成功绑定之后才能进行下一步操作：
模型绑定成功后，在R script编辑器Environment标签页的Data下拉菜单里能看到模型数据。
使用这个SAP Analytics Cloud官方教程里提供的excel文件作为数据源：
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")点击Execute按钮，就可以看到R脚本绘制出来的图形了：
上述就是小编为大家分享的如何使用R语言在SAP Analytics Cloud里绘制各种统计图表了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。