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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）