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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:
前端可视化
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
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:
添加组件
制作汇总表
制作图表
组件布局:自适应布局&自由布局
自适应布局,自动调节布局
自由布局,自由选择布局
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。
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。
(堆积柱状图)
(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。
延伸图表:堆积条形图、百分比堆积条形图
(堆积条形图)
(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。
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)
(2)行政地图(气泡图)
(3)GIS地图:点状图
(4)GIS地图:热力图(分别为北京区域和全国的热力图)
(5)GIS地图:(北京某区域)散点图
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
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。
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。
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。
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。
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。
延伸图表:气泡图(调整尺寸大小就成气泡图了)
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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:
(销售业绩分析)
(公司员工信息分析)
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