Ein Log-Log-Diagramm ist ein Diagramm, das sowohl auf der x-Achse als auch auf der y-Achse logarithmische Skalen verwendet.
Diese Art von Diagramm ist nützlich, um zwei Variablen zu visualisieren, wenn …
Eine Bevölkerungspyramide ist eine Grafik, die die Alters- und Geschlechtsverteilung einer bestimmten Bevölkerung zeigt. Es ist nützlich, um die Zusammensetzung einer Bevölkerung und den Trend des Bevölkerungswachstums zu verstehen.
In diesem Tutorial wird erläutert, wie Sie die folgende Bevölkerungspyramide in Excel erstellen:
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um eine Bevölkerungspyramide in Excel zu erstellen.
Schritt 1: Geben Sie die Daten ein.
Geben Sie zunächst die Bevölkerungszahl (nach Altersgruppen) für Männer und Frauen in separate Spalten ein:
Schritt 2: Berechnen Sie die Prozentsätze.
Verwenden Sie als Nächstes die folgenden Formeln, um die Prozentsätze für Männer und Frauen zu berechnen:
Schritt 3: Fügen Sie ein gestapeltes 2-D-Balkendiagramm ein.
Markieren Sie als nächstes die Zellen D2:E11. In der Charts Gruppe innerhalb der Registerkarte Einfügen klicken Sie auf die Option, die 2-D – gestapeltes Balkendiagramm:
Das folgende Diagramm wird automatisch angezeigt:
Schritt 4: Ändern Sie das Erscheinungsbild der Bevölkerungspyramide.
Zuletzt werden wir das Erscheinungsbild der Bevölkerungspyramide ändern, damit es besser aussieht.
Entfernen Sie die Spaltbreite.
Fügen Sie jedem Balken einen schwarzen Rand hinzu.
Zeigen Sie die Beschriftungen der x-Achse als positive Zahlen an.
Bewegen Sie die vertikale Achse auf die linke Seite des Diagramms.
Ändern Sie den Titel des Diagramms und die Farben nach Bedarf. Klicken Sie auch auf eine der vertikalen Gitterlinien und dann auf Löschen.
Das Endergebnis sollte folgendermaßen aussehen:
Ein Log-Log-Diagramm ist ein Diagramm, das sowohl auf der x-Achse als auch auf der y-Achse logarithmische Skalen verwendet.
Diese Art von Diagramm ist nützlich, um zwei Variablen zu visualisieren, wenn …
Bei der Verwendung von Klassifizierungsmodellen beim maschinellen Lernen verwenden wir häufig zwei Metriken, um die Qualität des Modells zu bewerten, nämlich Präzision und Erinnerung.
Precision: Korrigieren Sie positive Vorhersagen im …