工做中咱们经常会遇到各类各样的数据,为了分析这些数据,每每会将其可视化。前端
数据可视化的第一步就是选择合适的图表。算法
怎么作图表?从Excel时代起,你们固有的思惟就是按:有几个“分类”,分几个“系列”去填充数据。选择能直观展示结果的图表来展示。这个过程实际上是先有大体的数据分析结果,后用图表来表达,咱们称之为可视化1.0。并且,对于这种传统图表的展现形式,数据分析统计的人员来讲每每会存在这样一些问题:前端性能
a.可视化效果取决于工具所提供的有限的图表类型工具
工具提供的图表类型是有限的,而分析的需求是无限的。设想一旦分析的结果是多维的,手中的图表就那么几个,那数据可视化就很受局限。布局
b.理解 “分类”/ “系列”等一系列人为定义的属性,自己就有很大的使用难度性能
这个小编深有体会,每次用excel作图表,我都不懂何为分类,何为系列,各类抓瞎点击。虽然excel 2013版本以后能自动出图表,但维度一多,免不了各类调试。其实“分类”,“系列”等概念,对于初步接触分析的用户来讲,仍是要花点时间深刻理解的。大数据
c.不知道用什么图表,为了作图而作图动画
从大部分想要数据分析的用户调研来看,有59%的用户代表“采用什么图表分析展现数据,是用户面临的最大问题。”spa
因此,现现在数据分析盛行且极有可能在将来成为必备技能的时代,图表更应该辅助分析,在庞大、杂乱无序的数据中讲信息精简出来,伴随分析思路,帮助探索式分析,咱们称之为可视化2.0时代。设计
市面上的可视化工具大可能是1.0,能辅助分析思路,可视化展示图表的工具并很少,Tableau是先驱。而最新出来的FineBI 5.0版本,除了探索式数据分析的体验,带有数据挖掘属性,可动态展示的特性,也一样值得推荐。
FineBI V5.0的可视化分析是基于著名的图形语法(The Grammar Of Graphics)设计,由此提供了无限的图表推荐,不限制属性映射效果以及全新的分析功能。
它取消了图表类型的概念,以“形状“和对应的“颜色“,“大小“,“提示“,“标签“等属性(除支持自由设置以外还支持与字段绑定动态展示)进行图表类型替代,这样一来FineBI也就摆脱图表类型对可视化效果的限制,从而达到无限制图表类型的展示能力。
FineBI可以根据用户拖入的字段(维度类型/个数、指标个数、数据周期性)进行智能图表类型推荐,用最适合的形态进行当前的数据统计呈现。
举个简单的例子,你拿到一串数据,比方说讲“月份”“销量“两个维度拖到面板汇总,就会自动选择用柱形图来展示。
如上图所示,今后之后不再用纠结用饼图作好仍是用折线图作好了。
FineBI可视化效果:
图表是追随于数据分析思路的。
好比“分面展现”实际上是提供了一种将多项指标并列分析的数据观察视角。好比我想同时观察温度和衬衫销售的数据趋势,这个时候就可使用分面分析来进行数据统计观察。经过分面,能够分析不一样指标的相关性,从而发现数据的潜在关联。
列举一个简单的例子,咱们使用分面展现模式来观察不一样学历对加班时长和收入的影响(非实际数据):
不一样年份的销量与增加值之间的关联(非实际数据):
一般咱们在作一些数据报告性质的场景下,须要利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事。而FineBI除了提供无限的图表分析以外,仪表板还可供用户进行灵活地数据图表布局分析,轻松构建出你的数据图表思惟逻辑,让你拥有独到的洞察性数据看法,进而达到有效沟通或者数据汇报的目的。
地产销售可视化数据分析故事
——销售额逐年逐月上涨
——各市房地产销售额均较高
——高层卖的好,销售面积遥遥领先
——住宅的销售在各年份都处于领先地位
多角度销售可视化数据分析故事
——什么时候何地应该出售什么?儿童服装、女士服饰、男士服饰?
——哪一种品类销量最好?
——哪一个区域销量最好?
——哪一个门店销量最好
——哪一个品牌销量最好
——哪一天销量最好?
除了丰富的图表呈现心态以外,FineBI中提供四种图表内部的自适应模式,包括:
标准适应:内置算法,当横纵向数据较多时,图表内部自动生成对应方向的滚动轴。
总体适应:横纵向填充满当前展现组件.
宽度适应:横向填充满数据,纵向根据数据状况,判断是否出现内部滚动轴。
高度适应:纵向填充满数据,横向根据数据状况,判断是否出现内部滚动轴。
四种适应模式,知足用户dashboard设计时,不一样的布局需求。同时,FineBI还支持用户手动调整坐标轴元素宽度,知足更多的自定义展现需求。
除了静态的图表展示以外,FineBI还支持用户增长图表注释以及闪烁动画,可由用户自由定义条件进行动态展现,打破了传统图表静态呆板的呈现形式,让用户体验更加生动的数据图表展示效果。
此外,FineBI提供的图表大数据模式,依靠前端性能,可支撑百万以上数据量的图表展现。
FineBI这个数据分析工具,目前支持时间序列算法、聚类算法、分类算法等三类数据挖掘方法,还支持和R语言的集成。
若是你想预测将来的销售额,你想智能的给用户群分类,或者你想知道短信发给哪一个用户得到的反馈可能性比较大,这些在FineBI中都将会成为现实。
此外,FineBI还将时间序列算法和聚类算法,和图表分析相结合,也就是你们不止能够实现预测和聚类,更进一步,只须要简单的拖拖拽着就能够当即看到预测和聚类的结果,让数据挖掘不止于能用,更要易用。
因为篇幅限制,本文所讲的图表只是FineBI工具的冰山一角。其本质既是一个数据分析可视化工具,又是能够协助企业数据分析的工具。感兴趣的同窗们能够到FineBI官网激活试用(我的免费),能够戳下↓↓↓了解!但愿这款BI工具可以帮助你们提升平常工做中的数据分析效率。