插入一個R visualization：

一定要確保圖形出現這個model的小圖示，代表這個R visualization的模型資料成功繫結之後才能進行下一步操作：

模型繫結成功後，在R script編輯器Environment標籤頁的Data下拉選單裡能看到模型資料。

使用這個SAP Analytics Cloud官方教程裡提供的excel檔案作為資料來源：

sapanalytics.cloud/tuto rial-r-visualization/

該excel內容如下：

excel系統匯入SAP Analytics Cloud後，需要使用simple transformation，將；分號分隔的值拆分成三列：

逐一拆分：

拆分完畢之後，生成Model. 將這個url裡包含的R指令碼複製貼上到R編輯器裡： sapanalytics.cloud/wp-c 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")

點選Execute按鈕，就可以看到R指令碼繪製出來的圖形了：

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如何使用R語言在SAP Analytics Cloud裡繪製各種統計圖表

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