作为BI用户，顶层分析可以帮助我们在数据中找到具有最高值的几个重要项。但是其他所有的值会发生什么呢？它们根本不会出现在可视化中。为了不完全丢失这些被排除项的信息，物联网设备，企业应用平台，通常的做法是将它们的值聚合起来，并将结果放入一个额外的类别中。您将在第3部分中看到如何将条形图"其他"添加到条形图以及堆叠条形图中。我们还将展示我们的客户遇到的一个案例，bi大数据，其中包括在堆叠条形图的每个条形图中找到顶部部分。

我们加载接下来的示例所需的R包并选择调色板。

我们将使用R环境中可用的数据集"导入汽车"。

数据需要一些清洁。

其他类别的顶部横栏

我们想从进口汽车数据中检索前12个品牌。

我们按品牌计算汽车，然后根据汽车数量对品牌进行排名。

我们将品牌限制在最高的12个。

我们添加了一个横栏，云服务器服务好，将所有不在前12名的品牌进行汇总。

我们绘制了数据。

Top-n stacked bars with category Other

我们想从上一张图表中按车型对每一条进行分段。

我们按品牌和车型对车辆进行计数。

下面的代码是指前面定义的tpnœU bars数据框。我们获得顶部分段栏。

我们添加了一个额外的栏：其他品牌。

我们用十二个栏加一个来绘制数据。

顶部分段

对于最后一个示例，物联网展会，我们必须按品牌找到具有最高值的车型。

我们绘制结果。

某些品牌有并列结果：保时捷，雷诺和萨博