FindBI数据分析

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FineBI是为大数据量提供数据处理、ETL、Dashboard报表展示、动态分析、报表管理的可视化分析工具。
优势是:

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前端可视化

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简单操作(小试牛刀):
1.新建分析
新建分析包括两种类型的分析:普通即时分析和实时报表。
普通即时分析:是指普通的分析模板,从cube中获取数据,进行数据分析;
实时报表:是指做出来的即时分析模板,可以对数据进行实时查看,保证数据的准确性

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报表创建完成之后,页面进入数据分析设计界面,选择组件布局为自由布局,如下图:

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添加组件

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制作汇总表

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制作图表

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组件布局:自适应布局&自由布局
自适应布局,自动调节布局

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自由布局,自由选择布局

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数据分析——数据可视化:


日常工作中,好多人都面对一堆数据,但却不知道如何更直观展示效果,或者不知道用什么图表展示更好!花了一些时间整理了工作中常用的数据图表,希望对大家有用,不再是单纯给领导、用户展示干瘪的数据~

  本文除了柱状图、条形图、折线图、饼图等常用图表之外,还有数据地图、瀑布图和散点图,旭日图,漏斗图等等。一起了解下不同图表的使用场景、优劣势!

  1.柱状图

  适用场景:适用场合是二维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有一个维度需要比较,用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。适用于枚举的数据,比如地域之间的关系,数据没有必然的连续性。

  优势:柱状图利用柱子的高度,反映数据的差异,肉眼对高度差异很敏感。

  劣势:柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。

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  延伸图表:堆积柱状图、百分比堆积柱状图

  不仅可以直观的看出每个系列的值,还能够反映出系列的总和,尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时,最适合。

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  (堆积柱状图)

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  (百分比堆积柱状图)

  2.条形图

  适用场景:显示各个项目之间的比较情况,和柱状图类似的作用。

  优势:每个条都清晰表示数据,直观。

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  延伸图表:堆积条形图、百分比堆积条形图

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  (堆积条形图)

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  (百分比堆积条形图)

  3.折线图

  适用场景: 折线图适合二维的大数据集,还适合多个二维数据集的比较。一般用来表示趋势的变化,横轴一般为日期字段。

  优势:容易反应出数据变化的趋势。

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  4.各种数据地图(一共有6种类型)

  适用场景:适用于有空间位置的数据集,一般分成行政地图(气泡图、面积图)和GIS地图。行政地图一般有省份、城市数据就够了(比如福建-泉州);而GIS地图则需要经纬度数据,更细化到具体区域,只要有数据,可做区域、全国甚至全球的地图。

  优劣势:特殊状况下使用,涉及行政区域。

  (1)行政地图(面积图)

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  (2)行政地图(气泡图)

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  (3)GIS地图:点状图

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  (4)GIS地图:热力图(分别为北京区域和全国的热力图)

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  (5)GIS地图:(北京某区域)散点图

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  Ps:区域地图,通过放大镜可以放大或缩小区域哦~~

  (6)GIS地图:地图+柱状/饼图/条形

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  5.饼图(环图)

  适用场景:显示各项的大小与各项总和的比例。适用简单的占比比例图,在不要求数据精细的情况适用。

  优势:明确显示数据的比例情况,尤其合适渠道来源等场景。

  劣势:不会具体的数值,只是整体的占比情况。

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  饼图、环图你喜欢那个呢,可以直接设置~

  6.雷达图

  适用场景:雷达图适用于多维数据(四维以上),一般是用来表示某个数据字段的综合情况,数据点一般6个左右,太多的话辨别起来有困难。

  优势:主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。

  劣势:理解成本较高。

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  7.漏斗图

  适用场景:漏斗图适用于业务流程多的流程分析,显示各流程的转化率

  优势:在网站分析中,通常用于转化率比较,它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率,还可以展示每个步骤的转化率,能够直观地发现和说明问题所在。

  劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。

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  8.词云

  适用场景: 显示词频,可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。

  优势:很酷炫、很直观的图表。劣势:使用场景单一,一般用来做词频。

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  9.散点图

  适用场景:显示若干数据系列中各数值之间的关系,类似XY轴,判断两变量之间是否存在某种关联。散点图适用于三维数据集,但其中只有两维数据是需要比较的。另外,散点图还可以看出极值的分布情况。

  优势:对于处理值的分布和数据点的分簇区域(通过设置横纵项的辅助线),散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点,那么散点图便是最佳图表类型。

  劣势:在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。

 

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  延伸图表:气泡图(调整尺寸大小就成气泡图了)

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  10.面积图

  适用场景:强调数量随时间而变化的程度,也可用于引起人们对总值趋势的注意。

  延伸图表:堆积面积图、百分比堆积面积图还可以显示部分与整体之间(或者几个数据变量之间)的关系。

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  11.指标卡

  适用场景:显示某个数据结果&同环比数据。

  优势:适用场景很多,很直观告诉看图者数据的最终结果,一般是昨天、上周等,还可以看不同时间维度的同环比情况。

  劣势:只是单一的数据展示,最多有同环比,但是不能对比其他数据。

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  12.计量图

  适用场景:一般用来显示项目的完成进度。

  优势:很直观展示项目的进度情况,类似于进度条。

  劣势:表达效果很明确,数据场景比较单一。

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  13.瀑布图

  适用场景:采用绝对值与相对值结合的方式,适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系,最终展示一个累计值。

  优势:展示两个数据点之间的演变过程,还可以展示数据是如何累计的。

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  14.桑基图

  适用场景:一种特定类型的流程图,始末端的分支宽度总各相等,一个数据从始至终的流程很清晰,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小流量随着时间推移变化的情况,通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。

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  15.旭日图

  适用场景:旭日图可以表达清晰的层级和归属关系,以父子层次结构来显示数据构成情况,旭日图能便于细分溯源分析数据,通过分层占比情况真正了解数据的具体构成。

  优势:分层看数据很直观,逐层下钻看数据。

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  16.双轴图

  适用场景:柱状图+折线图的结合,适用情况很多,比如数量级相差很大的情况、数据同环比分析对比等情况都能适用。

  优势:特别通用,属于不同图表的组合使用,比如柱状图+折线图的结合,图表很直观。

  劣势:这个好像没什么劣势,个人感觉。

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虽然看似就16种图表,其实一共有31种图表啦,可以认真数一数哈~

当然,当你分析数据的时候一定不会只用一种图表,尤其是数据报告中,每次都会用到多个图表,那各种图表的结合效果图也简单展示一下:

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  (销售业绩分析)

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  (公司员工信息分析)

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