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FineBI6.x进阶篇-可视化专题

news 来源：原创 2025/8/12 19:56:27

参考

参考：https://edu.fanruan.com/video/526

如何选择合适的图表：https://help.fanruan.com/dvg/doc-view-3.html

参考：https://help.fanruan.com/finebi/

什么是GLAD原则：https://help.fanruan.com/dvg/doc-view-81.html

G原则：https://help.fanruan.com/dvg/doc-view-81.html

L原则：https://help.fanruan.com/dvg/doc-view-83.html

A原则：https://help.fanruan.com/dvg/doc-view-84.html

D原则：https://help.fanruan.com/dvg/doc-view-94.html

过滤的原理和全部（进阶）使用场景点击专题学习：过滤器进阶学习

查看 FineBI 支持的图表类型：点击查看

可视化专题

一个分析案例

假设你是一个大型连锁超市的分析师，现在老板想让你根据近几年的商品销售数据来分析出现在的经营模式是否健康增长。你会怎么做？
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可视化的目的：直观的结果展现+特征与探索
FineBI图表的特点：灵活性高

如何选择合适的图表

如何选择合适的图表：https://help.fanruan.com/dvg/doc-view-3.html

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①确定表达的信息
②确定对比关系
③选择图表形式

确定表达的信息

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确定表达的信息其实也就是解决的问题是什么，我们的数据是什么，需要用图表做什么，这个在我们选用图表之前就应该心里有数。

确定对比关系

当确定表达的信息后，接下来我们就要看相对关系，相对关系需要根据数据特征和业务需求来确定，如：

要从多个类中看出谁的份额多，那就是占比构成
要看多个部分谁的销量高，那就是排序比较
要看在商铺全国分布的情况如何，那就可以使用位置分布

一般常用的相对关系有结构占比、排序比较、联系相关性、频率分布等，我们可以根据变量的多少、是否有分类、是否有时间参与等来区别，如下图：
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选择图表形式

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怎么用图

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参考：https://help.fanruan.com/finebi/

GLAD原则——更好地用可视化传达信息

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什么是GLAD原则：https://help.fanruan.com/dvg/doc-view-81.html

Good Data原则：塑造图表灵魂

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Less Noise原则：降噪

L原则：https://help.fanruan.com/dvg/doc-view-83.html

颜色是否有噪声：确保图表中的颜色用于传递特定的信息，如果不是或有其他方式能够更有效地传递该信息，那就避免使用颜色。任意或无意义地使用颜色，极大程度上会对用户造成噪音干扰。
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提高图表数据传递的墨水笔：在做图表的时候，我们会尽力提高墨水比，减少一些非数据传递信息的干扰。标题、轴设置、图例、网格线、标签等
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➤优化轴（分类轴 、值轴​​）
简化掉没必要的横轴标题「地区」
双轴显示
➤ 更改指标的数值格式，更符合阅读习惯
设置「销售额」的数值单位为「万」
设置「毛利率」的数值格式为百分比
➤ 修改组件样式（组件样式​）
去掉图例，精简图表
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Accurate expression原则：精准表达

参考：A原则：https://help.fanruan.com/dvg/doc-view-84.html

图形选择是否合适：需要按照分析得目的选择合适得图表，可参考文档：选择合适图表
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数据密度是否合适：数据的密度是指单位面积图表中所包含的数据量。图表所能承载的数据量是有限的：
过低会造成图表的丰富度不够，没有回答读者的问题
一张图表的数据密度 = 类别的数量 + 度量指标的数量
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很多人为了压缩展示的空间和精简图表，会使用组合图把很多信息拼到一起，但是这样的话数据过于集中，会导致读者无法一下子得到信息要点。
一张图表的数据密度 = 类别的数量 + 度量指标的数量
类别：流动量、离职人数、离职率、流动率
度量：人数、百分比
这时候的数据密度就是6
这个时候，比如我们看离职率或者流失率就看不出趋势。
对于这个图表我们可以做降维处理，拆分为两个组合图，每个组合图的数据密度降低到 3 ，
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显示效果是否准确：
坐标轴是否失真
是否过度装饰（折线图太粗，或过度平滑、使用了一些带艺术成分的信息图，比如 3D 图）
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Distinct Mark原则：突出重点

参考：D原则：https://help.fanruan.com/dvg/doc-view-94.html

前注意属性

现代心理学把颜色、形状等能快速引起心理反应的信号统称为「前注意属性」，它们在我们的潜意识中活动，只需要 0.25 秒就可以作出识别。
这些「前注意属性」主要包括以下几种：
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打造视觉反差:（功能点：特殊显示、数据条、图形属性中的颜色和形状）
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绘制线条:（功能点：设置警戒线、趋势线）
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添加文字：文字在数据沟通中能起到以下作用：标签、简介、解释、强调、突出、推荐和讲故事。
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GLAD原则总结

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所谓的高级分析和可视化，并不是把图形做得更复杂，而是让你以前问了一个问题别人答不上来，你能很快实现。不能让工具限制了我们的思考。哪怕是简单的柱状图也能做很深入的分析。

在做可视化分析的过程中，建议大家把自己当作是一个交互设计师（而不是视觉设计师），重点关注怎么把数据中隐藏的信息更加直观的表达出来。

书籍推荐

《用数据讲故事》
推荐原因：通过简单的 6 个步骤告诉大家如何用数据讲故事，如何将信息准确地传递给受众。
①如何充分理解上下文；②如何选择合适的图表；③如何消除杂乱；④如何聚焦受众的视线；⑤如何像设计师一样思考；⑥以及如何用数据讲故事

《乐见数据-商业数据可视化思维》

推荐原因：本书从「大多数人不是不知道怎样去做可视化图表，而是不知道什么是好的可视化图表」问题入手，以乐见数据原则（GLAD）为主线，对症下药，各个突破。本书设置了大量的真实数据案例，图文并茂、清晰易懂，适合商业数据分析师及数据可视化工作者阅读，也可供各行各业对数据分析、数据可视化感兴趣的读者阅读。

【指南推荐】

可视化流程：https://help.fanruan.com/dvg/doc-view-58.html
如何选择图表：https://help.fanruan.com/dvg/doc-view-3.html
图表可视化注意事项：https://help.fanruan.com/finebi/doc-view-1506.html
可视化评判标准：GLAD原则https://help.fanruan.com/dvg/doc-view-80.html
视觉素材库：https://help.fanruan.com/dvg/doc-view-244.html

图表操作篇

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图表组件

图表组件介绍
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维度和指标

「维度」，是用来定性地描述某类事务的特征（分析问题的角度），维度一般是日期或文本类型格式。比如我们想从时间这个维度来看数据变化的趋势。「指标」，是用来定量地描述事务的特征（问题的答案），一般来说数值类型格式。
特殊情况：但是，并不是某些字段一定是维度，某些字段一定是指标；比如，如果我们想看x月份中消费金额在 0-100,100-200，200-300…… 的客户分别有多少，这个时候我们就需要把消费金额转化为维度字段，然后按照区间分组进行分析。
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在 FineBI 的组件中表字段，维度和指标字段用蓝色和绿色做区分
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记录数

「记录数」：在我们从数据切换到组件中的分组表后会自动生成记录数这个字段，它是来记录数据表中的行数，同时还可切换记录统计时依赖的条件，来实现对不同维度下的记录条数去重个数的统计。
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表格组件

表格以及常用的表格配置

表格的三种类型

分组表：用于对数据进行按照维度分组对指标汇总统计的表，类似于excel中的数据透视表，是一切图表分析的起点
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交叉表：由行维度和列维度，共同定位一个指标，对该指标数据进行汇总统计。维度比较多的情况下可以使用，有效浓缩信息，适用于探索性分析和发现变量之间的关联性。

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明细表： 需要将原始数据中所有数据一条一条的罗列出来 ，直观看出所有数据的明细，也可用于加工后的数据表导出。
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分组表

维度-分组（展示的颗粒度）

「颗粒度」：指数据的粗细，也就是我们看数据的精细程度的大小。粒度关注数据的详细程度或其分解的大小，通俗地讲，粒度关注分析过程中将什么范围内的数据看作一个整体。
时间范围是常见的粒度。假设你正在分析一名客户的购物数据，年粒度看的是该客户一整年的购买情况，月粒度看的是该客户每个月的购买情况，日粒度看的是该客户每一天的购买情况。
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组件样式-展开二级维度

日期和商品类别–维度
记录数和销售额–指标
组件样式–格式可以展开二级维度
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汇总方式和快速计算

维度有时间
指标可以选择多种汇总和快速计算，数据格式可以显示百分比等，
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数值格式、开启数据条

数值格式、开启数据条

开启数据条
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数据格式
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表格属性

可以在指标处复制指标
在图表配置区打开指标–选择颜色–指定字段（选择快速计算方式等）也可以把复制的指标拖拽到颜色中–选择颜色边上的设置–设置颜色预设
同样方式设置形状
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组件样式设置

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排序和过滤

针对不同的图表，排序方式有所不同

分组表过滤
维度中有排序在这里插入图片描述

明细表排序（表头排序）
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图表排序
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过滤的原理和全部（进阶）使用场景点击专题学习：过滤器进阶学习

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维度字段过滤
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指标字段过滤
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交叉表表头样式设计

选择交叉表在这里插入图片描述
拖入行维度和指标后，指标名称自动添加到列维度
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可以把商品类别拖拽到列维度在这里插入图片描述

图表以及常用的图表配置

查看 FineBI 支持的图表类型：点击查看

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从三种基础图表讲起 （理解作图原理）

①柱形图

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分类轴和值轴

分类轴是维度字段所在的轴，在大多数情况下都是横轴，可以设置轴标题和轴标签
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值轴是指标字段所在的轴，在大多数情况下都是纵轴，可以设置值的刻度范围、轴标签、轴标题等
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特殊显示和分析线

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图形属性（以柱形图为例）
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

组件样式

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②折线图

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调整线型
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③饼图

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饼图的图形属性

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自定义组合图
分区图

分区柱形图
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单击自定义图表
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选择指标聚合
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设置销售额的图形为线
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设置两个图采用不同的坐标轴
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设置销售额求和的颜色在这里插入图片描述
完成双轴的绘制
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有分区柱形图，其它图形完成后，可以添加一个维度，即变成了分区图

面线组合图

面线组合图用于计划于实际成本对比
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为了描述效果，基于销售额生成一个计划销售额
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选择折线图
横轴为时间-粒度为月
纵轴为销售额 和 计划销售额
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选择自定义图表
然后分别设置销售额为面积
计划销售额为曲线
设置二者的连线平滑和
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线+堆积柱形图的自定义图表

这种图表
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横轴为日期的年月
纵轴为销售额求和 和 销售额的环比增长率
设置销售额求和的图形属性为柱形图 坐标轴为左轴 把商品类别拖拽到颜色中，单击纵轴中销售额求和处的开启堆积
设置销售额的环比增长率的图形属性为折线图 坐标轴为右轴
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复制自定义图表

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参考：https://edu.fanruan.com/video/play/9302

地图

首先把省份转换为地理角色
拖到横轴和纵轴
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这个时候，也可以选择点地图，热力地图等
如果选择自定义图形，可以制作更为丰富的作品
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区域地图

上传客户维度表.xlsx到公共数据
把数据添加到分析主题
将待分析区域维度下的字段「省份」转化为地理角色
在图表类型下选择「区域地图」，将「省份（经度）」字段拖入横轴，「省份（纬度）字段」拖入纵轴。
将「记录数」拖入颜色栏中，点击「颜色」框体，渐变方案选择「生长」

其它设置
闪烁动画
图表富文本

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参考 参考：https://edu.fanruan.com/video/526 如何选择合适的图表：https://help.fanruan.com/dvg/doc-view-3.html 参考：https://help.fanruan.com/finebi/ 什么是GLAD原则：https://help.fanruan.com/dvg/doc-view-81.html …...

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编程日记 2025/8/9 20:33:35

Linux上位机开发实战（qt编译之谜）

【 声明&#xff1a;版权所有&#xff0c;欢迎转载&#xff0c;请勿用于商业用途。 联系信箱&#xff1a;feixiaoxing 163.com】 很多同学都喜欢用IDE&#xff0c;也能理解。因为不管是visual studio qt插件&#xff0c;还是qt creator其实都帮我们做了很多额外的工作。这里面最…...

编程日记 2025/7/31 11:22:52

SpringBoot3+Druid+MybatisPlus多数据源支持,通过@DS注解配置Service/Mapper/Entity使用什么数据源

在 Spring Boot 3 中结合 Druid 和 MyBatis-Plus 实现多数据源支持&#xff0c;并通过 DS 注解动态切换数据源&#xff0c;可以按照以下步骤进行配置&#xff1a; 官方文档&#xff1a;多数据源支持 | MyBatis-Plus 1. 引入依赖 在 pom.xml 中添加以下依赖&#xff1a; <…...

编程日记 2025/8/11 6:46:17

Java学习------内部类

1. 定义 定义在一个类中的类 2. 使用时机 当一个类需要用到另一个类&#xff0c;并且两个类的联系比较密切时就需要使用内部类内部类可以访问外部类的私有成员&#xff0c;这样可以将相关的类和接口隐藏在外部类的内部&#xff0c;提高封装性匿名内部类是没有名字的类&#…...

编程日记 2025/8/10 5:56:09

【QA】建造者模式在Qt有哪些应用

#设计模式 #Qt 一、QDomDocument&#xff08;XML 文档构建&#xff09; 模式角色&#xff1a; Builder&#xff1a;QDomDocument 本身Product&#xff1a;XML 文档对象Director&#xff1a;用户代码通过 QDomDocument 逐步构建文档结构 示例代码&#xff1a; QDomDocument…...

编程日记 2025/8/6 7:41:54

uniapp 多环境配置打包，比较优雅的解决方案，全网相对优解

uniapp 多环境配置打包&#xff0c;比较优雅的解决方案&#xff0c;全网相对优解 读取.env.[development|test|staging|production]配置文件进行打包&#xff0c;最终效果如下图可以看到多个环境&#xff0c; 并且我们可以自定义更多的环境配置 前言 由于uniapp的hbuilder开发…...

编程日记 2025/8/8 4:48:03

【量化科普】Liquidity，流动性

【量化科普】Liquidity&#xff0c;流动性 &#x1f680;量化软件开通 &#x1f680;量化实战教程 在金融市场中&#xff0c;流动性&#xff08;Liquidity&#xff09;是一个至关重要的概念。它指的是资产能够以多快的速度被买入或卖出而不显著影响其价格的能力。高流动性的…...

编程日记 2025/8/10 12:37:09

qt介绍图表 charts 一

qt chartsj基于Q的Graphics View框架&#xff0c;其核心组件是QChartView和QChart.QChartView是一个显示图表的独立部件&#xff0c;基类为QGraphicsView.QChar类管理图表的序列&#xff0c;图例和轴示意图。 绘制一个cos和sin曲线图&#xff0c;效果如下 实现代码 #include…...

编程日记 2025/8/12 3:56:58

如何图像去噪？（一）

喜欢可以在我的主页订阅专栏哟&#xff0c;至少更新6年~~&#xff0c;更到我上大学也可能会继续更~~ 第一章 图像去噪的基础知识与核心概念 1.1 图像噪声的数学模型与物理成因 定义扩展&#xff1a; 图像噪声是信号采集、传输或存储过程中引入的随机干扰&#xff0c;其本质为…...

编程日记 2025/8/11 10:48:40

【数据库】Data Model（数据模型）数据模型分析

理解图片中的 Data Model&#xff08;数据模型&#xff09;是学习数据库设计和应用程序开发的重要一步。作为初学者&#xff0c;你可以通过比喻和简单的解释来理解这些概念以及它们之间的联系。以下是对图片中数据模型的详细分析&#xff0c;以及如何理解它们之间的关系。 1. 数…...

编程日记 2025/8/5 11:55:21

win10 c++ VsCode 配置PCL open3d并显示

win10 c VsCode配置PCL open3d并显示 一、效果图二、配置步骤2.1 安装vscode2.2 pcl-open3d配置2.3 vscode中设置 三、测试代码四、注意事项及后续 一、效果图 二、配置步骤 2.1 安装vscode vscode下载链接 下载中文插件、c相关插件 2.2 pcl-open3d配置 1&#xff09;下载…...

编程日记 2025/8/6 18:43:58

Flask多参数模版使用

需要建立目录templates&#xff1b; 把建好的html文件放到templates目录里面&#xff1b; 约定好参数名字&#xff0c;单个名字可以直接使用&#xff1b;多参数使用字典传递&#xff1b; 样例&#xff1a; from flask import render_template # 模板 (Templates) #Flask 使用…...

编程日记 2025/8/12 9:08:27

python中a is None 和 a==None有区别吗

在 Python 中&#xff0c;a is None 和 a None 的区别如下&#xff1a; 1. a is None 这是身份&#xff08;identity&#xff09;比较&#xff0c;用于检查 a 是否就是 None 这个对象。None 是 Python 的单例对象&#xff0c;意味着在 Python 运行过程中&#xff0c;所有 No…...

编程日记 2025/8/8 3:32:55