插入一個R visualization：

一定要確保圖形出現(xiàn)這個model的小圖標(biāo)，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(biāo)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.sapanalytics.cloud/tutorial-r-visualization/

該excel內(nèi)容如下：

excel系統(tǒng)導(dǎo)入SAP Analytics Cloud后，需要使用simple transformation，將；分號分隔的值拆分成三列：

逐一拆分：

拆分完畢之后，生成Model. 將這個url里包含的R腳本復(fù)制粘貼到R編輯器里：
https://www.sapanalytics.cloud/wp-content/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：

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的如何使用R语言在SAP Analytics Cloud里绘制各种统计图表的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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