本文为学习天善学院李奇老师用数据说话-Excel BI商业智能分析零基础精讲课程笔记。

　　Excel常用的可视化分析方法中有，对比分析、结构分析、透视分析、其他分析。

　　本文主要讲解第一对比分析，欢迎关注后续笔记。

　　常言道，不比不知道，一比吓一跳，对比分析可以帮我们达到“”知己知彼，百战不殆“”的目的，是商业分析中最为常见和重要的方法。对比分析主要有如下几种方式：

　　1、对比分析-纵向对比（时间序列的趋势分析）：时间序列分析，同一指标不同时间下的对比。

　　主要使用柱状图和折线图，选择取决于横坐标取值密集与否。

　　2、对比分析-进度分析：展现目标完成情况的分析方法。

　　常用图表如图：

　　3、对比分析 - 横向对比：在同一时间下，部分与总体，部分与部分或是对象与对象之间的对比。

　　横向对比与纵向对比的区别在于：纵向对比是不同时间条件下同一指标的对比，横向对比是同一时间条件下，不同指标之间的对比。

　　4、对比分析 - 与标准值、平均值及计划值之间的对比。

　　可选图表类型较多，根据自己需要组合（如图），折线图（趋势）、散点图、子弹图（平均对比分析）、簇状柱形图。

　　5、对比分析 - 同环比对比。同比：本期值与同期值之间的对比 / 环比：本期值与上期值之间的对比。一般使用簇状柱形图和折线图展现。注意：不要死套同环比定义，根据业务需求使用正确的时间值。

　　同比增长率=（本期值-同期值）/同期值*100%

　　环比增长率=（本期值-上期值）/上期值*100%

　　6、对比分析 - 预警分析：用KPI分析、预警色填充单元格等方式对关键指标进行预警，代表关键指标的健康程度，让报表阅读者第一时间了解到关键值的变化。

　　下一篇：Excel可视化分析方法（二）透视分析，欢迎大家关注。

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1

任务分解

任务分解是成功项目管理的第一步。也就是WBS。

如何进行WBS分解:目标→任务→工作→活动

/ WBS分解的原则 /

横向到边即百分百原则——指WBS分解不能出现漏项,也不能包含不在项目范围之内的任何产品或活动。

纵向到底指WBS分解要足够细,以满足任务分配、检测及控制的目的。

/ WBS分解的方法 /

至上而下与至下而上的充分沟通

一对一个别交流

小组讨论

/ WBS分解的标准 /

分解后的活动结构清晰

逻辑上形成一个大的活动

集成了所有的关键因素

包含临时的里程碑和监控点

所有活动全部定义清楚

总之，无论是使用excel，还是使用project，或者是其他工具，任务分解是第一步，学会分解任务,只有将任务分解得足够细，你才能心里有数，才能有条不紊地工作,才能统筹安排时间表 。

任务分解之后，你可以使用excel来自定义你需要展示什么信息。我的建议是至少展示以下信息：

1.任务定义：即使线下沟通过，但是在这里的撰写，还是要尽可能定义清楚，是“确认”还是“交付”，或者“完成”，在工作量上是不一样的概念。

2.最晚开始与截止日期：这里没有用“时长”和“开始时间”，而是用了“最晚开始”和“截至时间”的组合，是因为，截至时间是每项任务经过最终的deadline加上讨论得到的每项任务的“时长”倒退得到的。

所以，截止时间是每项任务必须要保证的。我只需要每个负责人知道这一点。而最晚开始时间是截至时间减去“时长”得到的。

但是最早开始时间我并不关注，他们什么时候都可以开始，但是我会根据这个最晚开始时间来发出提醒——根据你进行的资源评估，你再不开始就来不及了～

3.关联任务：设置前置和后置关联：对于任务之间的影响关系一目了然。A任务<：代表受前面a任务影响，若a任务不完成，我无法开始。>A: 代表本任务是下面A任务的前置任务，若本项任务不完成或有延迟，下面A任务会受影响。这个后面再细说。

4.当前状态：项目管理表需要每日检查，时时更新，并将重大变化时时通知给相关方。当前状态可以让每项任务的完成情况一目了然，并将延迟的任务重点标识出来。

5.负责人：每项任务都需要指定一个负责人，而时间点和交付物的标准已经得到了该负责人的正式确认。

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顺藤摸瓜的任务关联

当犀利哥来找你说，我的任务的截止时间点我不能保证，我要延后2天，通过这个后置关联，你能够马上给犀利哥解释说，你的截止时间如果要后延，会导致你的后置任务即1.8无法如期开始，当我们在看1.8任务时，又会发现1.8若有延迟，会影响2.6无法正常开工……因此，若要中途调整项目任务，就需要将相关方叫到一起，评估调整的可行性——一切都要保证最终的关键里程碑。

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花花绿绿的甘特图

虽然颜色是土了点，但是将甘特图标注不同的颜色，真的很实用。这个甘特图的颜色和“任务分解”部分的人名颜色是相关的。在一个小项目里，很容易为各种角色指定一个标志色。如此，他打开这个计划表，直接搜寻他的标志色，就对他的任务非常清楚。

——在项目经理排资源时，也很容易一眼看出某人的资源利用情况：有没有因为并行任务太多而导致某人资源过度饱和，有没有有效利用某人的资源等等。

在复杂的项目里，还可以借助excel的颜色筛选，直接将某个人的任务全部筛选出来：

【心得】

尽量确保资源得到最大的利用，通过甘特图的形象化展示，你可以对你的项目小组的人每个时间在做什么一目了然，基本上不会出现空白的阶段，如果不受其他项目的影响，所有人的资源都在这张图里了。

尽量保证一个人的资源不会在多条任务里并行，除非是两个任务都是50%的资源投入，且必须要一个人同时做——比如上图里的犀利哥的任务时间，出现了并行，就是不太合理，需要被规避的。

使用不同的颜色来标注任务，让多人协作时，只看颜色就清楚自己的时间点是什么。

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关键里程碑

所谓关键里程碑是一个阶段工作必须要保证的时间点，而这个时间点的顺利完成与否，决定了里程碑以后的各项工作能不能也保证顺利进行。如果关键里程碑都无法保证，将意味着里程碑以后的各项任务要重新调整。

将关键里程碑标注为醒目的红色，并加上里程碑说明，是一个不错的办法。

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强大的筛选功能

excel提供了强大的筛选功能，让你在管理复杂的任务时，也能够游刃有余。

/ 按负责人来筛选 /

/ 按当前状态来筛选 /

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冻结窗格，让软件更加像project

我们也期望excel做出来的计划表，能够在拖动查看视图时，日期行和任务行能够锁定在原地不动。使用excel的窗格冻结功能能够轻而易举达到目的。如图所示：点击你期望冻结的窗格交叉点窗格，点击冻结窗格，即达到目标。

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与Project相比的不足之处

1. 甘特图不能够自动生成，需要手动去填充颜色。每次去更改和调整时间，都需要去重新填充一下甘特图。

2. 无其他project提供的高级功能（鉴于我确实没有深入研究过，所以也不清楚，但是貌似目前也不需要那些功能）

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如何制作

/ 做法 /

Step1：预留左侧6列

Step2：将其余列选择足够多，然后“右键”选择“列宽”，将列宽改成1.8-2.5之间即可

Step3：预留以上3行，左侧6列以上3行用以写项目名称以及任务分解字段名，右侧被改变列宽的头部3行，用来填充日期。

Step4：日期与星期填充，excel其实有强大的自动完成功能，不过日期目前我还没找到自动从今日开始填充的方式，星期的填充，你可以输入一，二后直接使用自动填充工具完成。

Step5：输入已经确认的任务分解结果，输入已经排好的日期，并根据这些填充甘特图

Step6：适当美化，保存分享

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小功能

1.自动填充真实的日期（星期是已经实现了，但是日期到了30，31号不能够自动从1开始填充）

实现办法：在第一个日期的单元格（假设该单元格是A1）中填入起始日期，比如2010/12/01，在其后的单元格中输入公式=A1+1，然后横向拖曳即可。

同时为了使2010/12/01显示为“1”，可右键选择“设置单元格格式”，在自定义类型中输入d

2.每次打开软件，将当日的列自动标注红色

假设日期在A1单元格中，选择格式菜单中的“条件格式”，选择公式，然后输入= IF（A1=today（）,true,false)，将底色设置为红色即可（heidi目前没有实现整列标注红色，只是单个单元格标注成了红色，以后再研究研究～）

当然，软件和工具只是软件和工具，计划如果不在日常工作中时时检查，仍然就只是计划，不能真正发挥价值。

excel来做项目管理的好处是一般人的电脑上都会安装excel，便于你共享项目计划，但是依然要不断地进行“过问”，及时更新项目每项计划的进度，才能够真正发挥出项目管理的作用。

来源：Heidi格物志

在小白们眼里，大神们的数据分析报表基本上是这样的……

要么就是像这样的……

而大部分人，差不多是这样的……

啊多么痛的领悟……

怎样才能又快又好地做出一份高颜值的数据报表呢？带着立志要把这样的图表从癞蛤蟆脱胎成白天鹅的坚定和悲壮，这里搜集了5个笔者之前用过，用户评价不错，用起来还顺手的可视化数据平台。

话不多说，直接上正文。如果你也有推荐的平台，欢迎留言分享~

- 1 -Echarts

没想到这个第一次用就惊艳到我的产品竟然是国产，而且还来自百度，简直堪称良心。先上几张用Echarts制作的效果图。

貌似很多小伙伴喜欢用Echarts制作地图类的可视化效果……毕竟酷炫……

除了这些惊艳的地图，Echarts同样可以运用于散点图、折线图、柱状图等这些常用的图表的制作。

如果你需要展示实时变化的数据，相信Echarts里的动态接口会对你十分有帮助。

Echarts的优点在于，文件体积比较小，打包的方式灵活，可以自由选择你需要的图表和组件。而且图表在移动端有良好的自适应效果，还有专为移动端打造的交互体验。

- 2 -Highcharts

这个也是很多小伙伴在使用的一个平台。完全不用担心找不到参考的样图，因为已经有很多中国区的用户在上面更新并维护着很多实例，你往往能从这些丰富的例子找到类似的表达样图。

它的图表类型自然也是很丰富啦，线图、柱形图、饼图、散点图、仪表图、雷达图、热力图、混合图等类型的图表都可以制作，也可以制作实时更新的曲线图。

Highcharts对非商用免费，对于个人网站，学校网站和非盈利机构，可以不经过授权直接使用 Highcharts 系列软件。Highcharts还有一个好处在于，它完全基于 HTML5 技术，不需要安装任何插件，也不需要配置 PHP、Java 等运行环境，只需要两个 JS 文件即可使用。

- 3 -帆软报表（FineReport）

FineReport的可视化效果虽然没有上面两种那么酷炫，因为定位是报表软件。但是赢在操作相当简易，不会上面那些复杂的代码也没关系。它采用类似于Excel的编辑器，只需要点选拖拽等操作，拖动数据列绑定至对应单元格，简单设置就可以在web端查看数据展示。

目前，它有普通报表、聚合报表和决策报表三类报表设计模式，基本可以满足企业各类日常数据分析的情景需求。

数据的可视化与交互效果也很不错。最牛逼的可以做高大上的动态报表

还有一个比较强大的地方，就是它的数据填报。区别于传统意义上只能做数据展示的报表，FineReport允许用户对数据库的增删改。而且，它填报报表的流程非常简单，只要四步：报表设计、控件添加、设置填报属性和填报录入，这样，填报工作就能轻松搞定啦~

- 4 -数说立方

数说立方是大数据应用与服务提供商“数说故事”旗下一款面向数据分析师的在线商业智能产品。在数据的可视化呈现方面，操作比较简便，即使是非数据分析的专业人员，也能轻松实现。

同时，它的实时数据可视化引擎也能让使用者可以第一时间获得数据的可视化反馈，直观地了解到数据的变化情况。

- 5- Power BI

Power BI是微软发布的一款可视化BI工具，类似Excel升级版的大表哥。一改以往excel需要数据透视表，写大量函数的复杂特点，这款工具拖拖拽拽操作起来十分简单。

推荐一些简单的，日常工作能实际应用，或者个人学习数据分析、可视化有必要的工具。

希望大家能真的用起来！

推荐顺序：

能中文版的，尽量不推荐没汉化的，密密麻麻我也头疼；

能“傻瓜式”使用的，尽量不写代码，怕把你们吓跑；

能免费的尽量不付费，破解咱不提倡哈。

本文章提要：

纯可视化图表生成（3个）可视化报表类（1个）商业智能分析（3个）数据地图类（2个）可视化大屏类（3个）数据挖掘编程语言（2个）

纯可视化图表生成类——适合开发，工程师

Echart

一个纯Javascript的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或网页的统计图表模块。可在Web端高度定制可视化图表，图表种类多，动态可视化效，各类图表各类形式都完全开源免费。能处理大数据量和3D绘图也不逊色，据说结合百度地图的使用很出色。

Echart还是多用于一些开发场景的，但它也衍生了一个0代码的图表生成器—“百度图说”，我体验了下，操作基本上就是选择图标，把数据复制过去，然后生成图表，保存为图或者代码嵌入。

AntV

AntV又是蚂蚁金服出品（阿里系）的一套数据可视化语法，貌似是国内第一个采用The grammar Of Graphics这套理论的可视化库。antv带有一系列的数据处理API，简单数据的数据归类，分析的能力，被很多大公司用作自己BI平台的底层工具。

Highcharts

说道Echarts，都会拿来与Hicharts对比，两者有点像WPS和OFFICE的关系，倒不是说Echarts怎样，日常图表动效Echarts完全够了。

Highcharts同样是可视化库，只不过是国外的，商用的话需要付费。其优势是文档详细, 实例也很很详细，文档中依赖哪些js脚本，css都十分详细，学习和开发都比较省时省力，相应的产品稳定性较强。

可视化报表类——适合报表开发、BI工程师

FineReport

一个报表软件，企业级的应用。用于系统的开发业务报表，数据分析报表。也可集成在OA，ERP，CRM等应用系统内，做数据报表模块，也可以开发成财务分析系统，就看你如何驾驭数据了。

两大核心功能是填报和数据展示，但我觉得比较惊艳的一点是，它内置了大量的图表和可视化动效，可视化很丰富，完全没有印象中做报表那种古板的风格。多以它能做出格式各样的dashboard、甚至是可视化大屏，一点不虚。

我之前工作有段时间拿finereport，感触最深的是开发报表很省力，10张门店报表以往做10张excel的，在他里面就是一个参数查询，然后批量导出，用一个模板。

所以有号称：

工作用小屏，决策用大屏。办公用微软，经营用帆软。

商业智能分析——适合BI工程师、数据分析师

Tableau

几乎是数据分析师人人会提的工具，内置常用的分析图表，和一些数据分析模型，可以快速的探索式数据分析，制作数据分析报告。

因为是商业智能，解决的问题更偏向商业分析，用 Tableau可以快速地做出动态交互图，并且图表和配色也非常拿得出手。

FineBI

自助是BI工具，也是一款成熟的数据分析产品。内置丰富图表，不需要代码调用，可直接拖拽生成。可用于业务数据的快速分析，制作dashboard，也可构建可视化大屏。

有别于Tableau的是，它更倾向于企业应用，从内置的ETL功能以及数据处理方式上看出，侧重业务数据的快速分析以及可视化展现。可与大数据平台，各类多维数据库结合，所以在企业级BI应用上广泛，个人使用免费。

PowerBI

软继Excel之后推出的BI产品，可以和Excel无缝连接使用，创建个性化的数据看板。

数据地图类

很多工具都能实现数据地图，比如上面提到的Echarts、finereport、tableau等。

这里强烈安利的Power Map 2016，可以快速体验一把爽。

还有比较快速的，地图慧

内置的是百度地图，选择模板、上传数据、保存地图很简单的3步。

可视化大屏类

阿里DataV

天猫双十一大屏就用DataV做的，是阿里云的拖拽式可视化工具，主要用于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，像一些展览中心，企业管控中心用。

不需要编程，通过简单的拖拽配置就能生成可视化大屏或者仪表盘。

FineReport

上面提过，这个工具它也能做可视化报表，也能做大屏。

因为后端通常连接业务系统数据，所以可以实时连接业务数据，做企业的一些经营数据展示。比如展览中心、BOSS驾驶舱，还有城市交通管控中心、交易大厅等。

数字冰雹

产品技术不了解，也只是有幸在一次活动上见过。

专注于做数据图像、三维处理、数据分析等相关业务，通过图像可视化方式呈现数据分析，在智慧城市、工业监控用的比较多。

就是商业的，不过官网上有很多大屏设计，可以提供灵感。

数据挖掘编程语言——适合技术性数据分析师、数据科学家

典型如R和Python

R-ggplot2

Python

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早期的数据小魔方用户大概都知道，我最初也是从学习Excel起步的，只是学习的深入了之后，才开开慢慢的迁移到R语言。

我往R语言转型并不代表自己开始放弃Excel或者觉得Excel不适合做可视化，只是想体验一下Excel外围的可视化世界是什么样子的，毕竟在这个大行业内，还活跃着太多可视化领域的佼佼者，譬如 PowerBI、Tableau等。

当然，这些软件各有特点，但是在要划分一个类别的话，我觉得可以划分为三类：

Excel（以及寄生于Excel平台的各种辅助软件dashboard、Think-cell-chart）

桌面端可视化工具（以Tableau、PowerBI等）

编程工具。（以R语言、Python以及各种js开源可视化库）

但若要继续对其进行简化分类的话，我觉得其实可以分为两类：

Excel家族；

非Excel家族。

也许这里的分类大家会觉得摸不着头脑，我的理由是，数据可视化很重要的一步即是对原始业务数据结构的理解，而在Excel的图表库中，微软所设计的图形库是基于二维表的。（因为Excel自由灵活的表结构不限制变量类型，不识别因子变量（即用于构造模型或者用于图形映射））。

也许以上解释并不能令你满意，这里我只强调一点，同样制作一个多分类的柱形图（或者条形图），假若你获取的原始数据是三个字段，一个门店名称，一个季度标签，一个销售额，那么这种数据结构你是无法对其进行图表化呈现的，你需要借助Excel的数据透视功能，对其进行维度交叉透析，进而使用汇总表（二维表）进行多分类图表构建。

以上就是Excel中图表构建原理的大致过程，而除Excel之外的数据可视化产品，基本上都是使用一维表结构（长数据）来构建可视化图形的。其中因子变量（即通常意义上的分类变量）充当着至关重要的作用。

这也是用惯了Excel的小伙伴儿，如果想要迁移到其他可视化工具上，迈出的第一步往往无比艰难（也不能一概而论，假如你经常使用Excel的数据透视表功能，并且对数据库有所了解，对于数据的长宽转换应该早就烂熟于心了，这道坎不会困扰你太久）。

二维表有二维表的好处，即所见即所得，因为二表已经具备一定的图形化特征，而不单单是表了，但是二维表作图在效率上有着天然的劣势，即你会淡化对数据数据结构的理解，会被Excel的这种作图理念所吞噬，进而被绑架。（纯属个人愚见）

又扯远了，今天的主角仍然是Excel，我使用自己学习以来的案例来说明，Excel仍然是一款不折不扣的优秀可视化工具。

学习的第一步当然是模仿，所以才有了这些积淀很久的案例：

模仿可以快速提升你的“图感”，然后你会更大胆的去挑战高难度动作：

等有了足够的经验和技巧积累，尝试着自己找案例去做：

实习是很好的锻炼机会，可能你不需要做高难度高复杂度的工作，但是你能学到如何平衡技能与实际业务数据，融合并凝练细节。

Excel的强大远不止于此，如果你能习得名称管理器、开发工具与高级查询函数，那么制作动态仪表盘是分分钟的事儿，再将平时里积淀的优秀版式、配色方案等融入其中，那么你的工作价值一定会呈指数级增长。

本文作者：天善智能社区 EasyCharts

原文链接：https://ask.hellobi/blog/EasyCharts/8591

以往我们做报表，都是用基础的excel，进阶一点用数据透视表做个分析，甚至会写几个VBA宏就已经很高大上很能提高效率了。

比如以前小编在市场，需要汇总13个中国大区的销售和客户数据，汇总，做销售分析表，月度的，季度的。最后还要做一个类似dashboard的可视化贴到PPT中，合着我就是一个做报表和PPT的，无论是个人还是这个岗位的价值都无处体现。

其实，在做报表的过程中其实我也在偷偷学习着业务。譬如我发现华中地区每个月末月初，都有个销售低点，呈现一种“月初放松，月末刹车”的状况，数据走势与其他地区显然不同，想和领导反映，但领导关注的只是当月当季度的总结果，期间的数据从无关心，其实，数据分析是可以追踪销售细节的。

一直想做的事到之后一家公司有了体现。公司的信息化相对完善，有正规的报表系统。常规业务报表交由信息部开发，做成固定报表，自动导出发送邮件。一张报表如果做了参数查询功能的话能抵几十张手工作业报表，这解决了以前大量手工做报表的通病。

但是，经常要费很多时间去和IT沟通业务逻辑，这个数据字段代表什么，数据缺失怎么办。当时已经了解到市面上有另外一种自助式的可视化产品BI，在做数据报表方面更加便捷，比方说Tableau、FineBI、PowerBI等等。

但最后考虑到我们没有ETL的技能，而且数据上面还有一些规范化的操作，所以数据处理的工作还得交由IT搞定。多数工具中也只有FineBI有数据和报表管理的权限，更加适合我们的情况，于是选择了FineBI。IT部门准备数据，给我开放数据权限，拿到数据我自己做分析。

那FineBI是什么？

这是一个可视化的自助式BI工具，整个操作就是导数据/连数据库——处理数据（可视化ETL）选择图表——拖数据字段——可视化展现&美化，操作简单上手快。长久以来，对于个人，我一直是拿他当可视化报表工具，其实用得好，它可以对接企业大数据平台，做企业数据运营分析用。

用了将近两个月，令人惊艳的是它的效率，对得起“自助”这个词。让我即使是一个菜鸟小白，也不怕做不出好看实用的可视化报表，开发一个模板也再也不需要花一个上午，最快的完成一张分析模板不过5分钟。

今天在这里主要分享5个关于finebi快速做可视化报表的心得，学会这5招，即使你刚接触数据分析，刚接触可视化，也能够在短时间内“套”出自己想要的好看实用的报表。他的高效自助性主要体现在这4个方面……

一、依法炮制

推荐场合：单报表开发

推荐技能：组件复制、指标复制

1、指标复制

推荐指数：★★★★☆

最开始，我并不懂得怎么做数据分析报表，只会按着领导的要求把指标陈设好，但是有时碰到类似下面这些指标的时候，就很头疼。下面的指标大家看着都很熟悉，对比分析是我们在数据分析时经常用到的分析方法，希望比较某指标和昨日值、同期值、年初值、环期值或者目标值之间的差值及其变化率，但是传统的报表开发通常需要反复添加同一个指标，如下面的”当日存款金额（万）“，然后再对该指标做不同日期过滤得到结果。

作为一个爱（会）上（偷）进（懒）的小白，自然是学点技能节约开发时间。对于这种简单重复的工作，则可以用”指标复制“这一功能快速复制已有指标及过滤条件，简单修改过滤条件，就可以轻松提高开发效率。

2、组件复制

推荐指数：★★★★★

单个图表组件的效率提升之后，自然我就开始琢磨着怎么提高不同图表组件的开发效率。有的时候会碰到不同组件但是极其类似的分析需求，以下面为例。

我们想做公司下属三个大区的趋势分析，放在一起做比较。现在费了九牛二虎之力做好了“南部大区的趋势分析”，并结合实际业务对其中一些关注的关键因素做了以下处理：

①只希望看到南部大区的相关数据

②起租金额最高的日期进行奖牌标记

③在起租金额平均值以下的日期进行字体标红警示

④起租金额在130~150范围内的日期进行标蓝处理

⑤格式与数量级优化，数据标签优化等样式优化

个人对这个南部大区的趋势分析感到满意，接着需要再对东部大区和中西部大区做同样的趋势分析以及对关键因素进行标记。这时不需要把以上5个步骤再设置一遍，只要用上“组件复制“这一神技，然后更换下过滤条件，10秒钟就完成了东部大区的趋势，完全省去了以上一系列繁琐重复的工作，简直不能更便捷！

我们甚至可以直接用“组件复制”的这个神技分分钟开发出下方这个酷炫屌炸天的租赁大屏，美滋滋。

二、移花接木

推荐场合：多报表开发

推荐技能：组件复用、指标复用

后来，我进阶了，又开始了进一步的学（偷）习（懒）之旅。

当我们开发了多张报表后，通常在新开发的报表中需要对某些指标反复使用（尤其是计算指标或者做了很多条件限制的复杂指标），同时对某些指标也总是需要重复进行相似的分析。这个时候我们会特别希望能够直接把已经开发的报表的指标或者分析图表拿过来，直接在新开发的报表中使用。换句话说，我们希望对于任何指标的相同条件过滤、计算或者分析，我们都只要进行一次，就可以达到一劳永逸的效果，不用再做任何重复的工作。这么美妙的功能，就可以通过组件复用和指标复用实现。

举个例子，管理员在公司系统挂出了一个十分酷炫的互联网大屏驾驶舱，这么欧气的分析模板，我们自然是要沾沾光的。正好领导要我做一个关于流量的渠道分析，我是一脸懵逼，不知道应该用哪些数据进行分析，也不知道该怎么进行分析，自然而然地想借鉴下驾驶舱中对流量的渠道分析部分，当然能直接拿过来用就更好了。嗯，好了，且看我怎么分别用组件复用和指标复用两种方法快速地套出我的报表。

3、组件复用

推荐指数：★★★★★

我需要用到驾驶舱中的折线图”浏览量趋势“、饼图”一级渠道“、饼图”二级渠道“以及雷达图”城市访问/跳出“，秀的时间到了，我花了30s做出下面这个”流量-渠道分析“模板。

只需要在组件复用中把”互联网大屏驾驶舱“模板中对应的四个组件拖入到现在的模板，就可以自动生成新的分析图表。爽歪歪。

4、指标复用

推荐指数：★★★★

再后来，我的数据分析思维提高了，觉得驾驶舱中对于用户流量的分析不够到位，我有一番我的分析见解，可以拿着相同的指标做更好的分析，但是我又不知道这些指标是存放在数据库的哪里，我该去哪里才能找到它们。

这个时候就能用上指标复用了，在我想做的分析图表中，将驾驶舱中的指标拖过来直接用，马上就生成了另外一个分析图表。像下面的气泡图，比驾驶舱中的还要酷炫。

具体操作的过程如下：

三、他山之石

推荐场合：跨用户开发

推荐技能：模板复用

毕竟数据分析是个长期的事情，有时因为数据分析思维的局限导致了我实在对做报表束手无策。隔壁部门的“陈独秀”前辈在可视化数据分析方面是个有多年经验的老手了，经常在会议上看到他做报告时逻辑严谨，可视化报表也做得令人啧啧称赞。抱着虚心学习的态度请教了他，他也毫不吝啬地把他认为很有价值的分析报表通过“模板复用”直接分享让我学习同时让我瞻仰一下：“好东西就是要拿来分享啊”。精辟！膜拜！

5、模板复用

推荐指数：★★★★★

学会这招之后，我好长时间不做模板了，嗯，时不时就去“陈独秀”那里拿些模板（开个玩笑：D）。

写在最后

上面5个技能能大幅度节约我们开发的效率，很快地套出我们要的模板，可以最大程度地利用和共享已经做好的资源和报表，。不过，对于刚入手的小白们来说，最重要的还是要慢慢提高自己数据分析的技能和思维，这才是根本啊。

文不如表，表不如图，一图胜千言。但有一个前提，那就是：标准。

Excel版商业图表

Excel中有多种图表可供选择，但常常无法选出我们真正需要的，这里给出从简单图表到专业图表的“三条黄金规则”，从此便可以把几乎任何数据转换为专业的商业图表。

三条黄金规则是：

方向(Orientation)：是否在显示与时间相关的数据？意图(Task)：想要传达什么信息？形状(Shape)：想要对什么类型的数据进行可视化？

下面详细讲解每一步的操作细节。

第一步:判断作图方向

黄金规则一：时间用横向图，类别用纵向图。大部分商业图表可归为横向或纵向两大类。所以首先确定应该从什么方向来显示数据。是横向还是纵向。先从最常见的商业图表开始，例如柱状图和条形图，折线图和区域图，点图以及针形图，瀑布图，差异图等。有了合适图才能做出决策。

时间型：横向图

时间型分析使用水平方向图表，如下:

构成型：纵向图

包括构成型在内的非时间型情况使用垂直方向图表，如下:

时间型：水平方向图表如果数据类别是年份、季度、月份、周、天或者时间值，那就使用这类时间型图表。时间总是从左到右表示，禁止从上到下，这是符合常人理解的基本原则。当然可以对其他类别数据也使用水平方向图表，但可能会带来的问题是多标签及X轴水平标签间隔过密等。除非只是表示少量类别数据，否则应该尽量遵守本规则。如下所示：

构成型：垂直方向图表对离散数据对象（如：类别及构成型的产品、客户、账户等）使用垂直方向图表。如：垂直条形图、垂直点图、垂直瀑布图或垂直泡图等。相对于水平方向图表，垂直方向图表有两大优势：

可以更容易显示数据类别标签。可以嵌入到表格数据中，从而建立“表格-图表”融合式报表。

如下所示：

其他图表方向图表还有不容易用方向来划分的，如：饼图、雷达图等；再有就是表示多维度信息的图表类型，如：散点图或气泡图等。以下是常见按方向划分的图表类型及使用场景：

只要可能，应尽量避免使用圆形（多极）图表，如：饼图、环形图以及雷达图。除非类别很少（2~3个），可以考虑使用饼图。

第二步 明确表达意图

黄金规则二：选择合适的图表表达信息。大多数BI/报表/可视化工具都会提供大量图表可供选择。所以必须提前深刻理解并遇见读者在阅读时可能产生的分析行为及思维来选择。这就要充分考虑想要传达的意图。例如：想简单传达一种时间趋势，或是比较不同产品的销售额，或者表达实际与预算的差异，同比增长，特定产品对整体的影响等。这里给出一个常规参考：构成分析(类别比较)构成分析是最基础的分析类型，读者通过直观观察图表数值来比较不同类别。如下：

这种类别比较通常遵循以下规则：

找到特定数值(如：找到特定产品的销售额)比较不同类别的值排序(根据值建立不同类别的排列顺序)高亮显示数据 (如：异常值、特别值等)

每当按此显示类别时，要重点考虑类别的顺序问题。通常需要按值大小排序，一些特别的情况会按照类别重要度、自然顺序排列。注意尽量不要按照字母顺序排列，除非是手机通讯录可以例外。时间序列 (趋势)分析时间序列（趋势）分析与构成分析类似，只是用时间型数据表示类别（如：年份、季度、月份、周、日期或时间）。依据不同情形，读者将视下面不同的图表为特定的分析类型：1. 找到特定值(如：最后一个月的销售额)2. 比较两个值3. 观察数据趋势 (如：线性增长，季节性趋势等)如下所示：

部分-整体比较

如果需要评估部分与整体的关系(如：爆款产品占全部产品的销售额).这种分析有利于迅速发现每种组成部分相对于整体的重要性。使用条形图即可(当然，如果类别很少也可以使用饼图)，如下：

差异分析

差异分析是商业报表的基础。理解距离目标或预算的差异以及相对增长率是几乎所有企业的核心需求。使用“加减”图来显示这些差异（基于构成或时间的均如此），如下：

使用“综合差异”图来显示实际值与差异，也正是因为实际值与差异同时显示，人们可以同时获悉不同差异的显著性以及差异相对实际的幅度，如下：

提示：差异图是成功的商业报告的核心要素。应该始终关注变化与差异。(分析其实就是从差异中发现问题)

贡献度分析

贡献度分析是部分-整体分析的一种特殊情况，其又可分为两种：（1）差异贡献度以及（2）类别贡献度。对于贡献度分析，使用瀑布图。贡献度分析通常回答的商务问题是：为什么总体发生变化，以及怎样的变化。下面是4个典型的例子：

上述四个案例分别从不同角度给出了诠释，至少我们看到瀑布图绝不是只有一种，也绝不是只有一种语义。

提示：瀑布图是贡献度分析的最佳可视化选择。

相关性分析

相关性分析用来评估两个变量是否有相关性，还可用来定位异常点。通常使用散点图进行相关性分析，如下所示：

注意：两个变量之间存在相关性并不意味着他们构成因果关系。

组合分析

对于3个变量的组合式分析（如：产品、客户、供应商、工厂等），使用气泡图：

第三步 选择恰当形状

黄金规则三：同类图表中选择最佳的图形。

一旦确定了正确的图表和可视化方案，接下来做出最后一步：在这类图表中具体用哪种形式呢？人们常常不严谨考虑要表达的是什么数据，如果用柱形图，也总是使用默认形式的柱状图。其实应该针对不同的值类型选择不同的形式，这通常称之为：同类图表选型。如下所示：

例如：表示价格的柱形图比表示收益的柱形图要细。这是很符合直觉的：收益通常比价格要大很多，而表示收益率则可用针形图（就是常说的“棒棒糖”图）。考虑到收益率是一个比率，没有任何单位，所以其图形使用没有宽度的针形。思考下无宽度的针形表示比率，细的表示价格，正常的表示销售额或收益。当读者看到商业报告的图形时，不用看标签就是在看的是什么，这就是专业级报告。这尤其适用于那些不断重复的过程，如月度报告中。

提示：拒绝千篇一律地默认一种柱形图，根据不同的KPI值类型使用不同的柱状类型。

与柱形图的同类图表选型类似，还可以使用相同的模式应对实际、预算、预测、去年同期。如：

有关如何有效的表达，参考IBCS（国际商务交流标准）获得更多信息。

商业图表的一致性至关重要！

如果商业报告里只有一个图表也就不存在一致性的问题了，问题就在于通常一份商业报告中含有很多商业图表，才能充分传达信息给到读者。通常一份商业报告由多页构成，一个BI仪表板也很能是多屏的，这就导致一致性问题变得非常重要。正如红绿灯总是同样的颜色和形状表示始终如一的含义一样，商业报告中的元素也必须是一致的。也就是说，应该使用同样的形状、颜色、模式等来表示始终如一的含义。

提示：正如红绿灯的同样颜色和形状总是意味着同样的含义，商业报告、仪表板也应该保证这种一致性。

如何强调某个值或趋势

人类视觉认知心理学已经印证，图表本身其实已经确定了人们理解图表的方式，不同的图表形状将传达不同的信息。例如有些图表适合强调单个值，而有些则适合显示趋势，如下所示：

虽然从此图也能看出趋势，不过每个柱形的高度以及清晰的间隔则更容易引导我们去比价这些值（例如比较七月和八月）。当时间区间不多且能图形显示可充分容纳列和X轴各类别标签时可采用此图。

此图的线性趋向明显地反映了趋势，即使各个标记点也标识了不同的单个值。此图相对于能够显示单值的不同，更容易引导理解值的变化趋势。

此图已经没有能支撑单值比较的明显迹象，想要比较相邻月份的值差异变得很难。现在只剩下一条能够反映趋势的线。

提示：使用柱形进行值的比较，使用线形揭示变化趋势。

因此，不同的形状从视觉认知上直接影响人们的感知。从纵向的柱形到渐渐水平线形，如下：

还是不知道如何进行选择？这里有两个技巧可以参考：

如果单值重要性更高，选择上述靠左的图形 (如：年度或月度销售额) 以及当你希望读者来比较彼此的值时(如：月度环比)。需要注意的是图形外观上应该足够大，至少能显示出所有列和X轴各类别标签。如果宏观趋势更重要，选择上述靠右的图形。另外，如果没有足够的空间显示列或X轴各类别标签，应尽量选择线形图。

小结

图，以酷炫吸引眼球，但大道至简，商业需要的是在瞬间获取价值，而不是淹没在信息中。这些图在Excel中没见过对吗？那他们都是Excel做的，而且我们只需要有限的几种商务图表就可以表示几乎所有商业标准信息(而不是追求酷炫，何况这也已经很酷炫了)。

超级圈，连接一切可能

前天给大家介绍了一款APP叫Chartistic，可以生成图表作为图片。当时有人留言问，有没有一款软件，能够导入数据生成分析图表呢？

圈姐看到大家的需求后，立马在各大渠道找了老半天，居然发现了这个免费的无敌神器：

Power BI

先让我哭三秒钟，因为这款神器，真的是太！屌！了！

微软Excel出了许多可视化插件，最后干脆整了个合集版的Power BI。Power BI 可以将数据进行转换、分析和可视化的工具，还具备共享、建立数据模型等逆天功能哟~

官方下载：https://powerbi.microsoft/zh-cn/

产品介绍

Power BI 的逻辑很简单，直接导入你的Excel图表，然后通过简单的数据配置，便可以生成一份颜值逆天的图表~

准备图表：首先将你需要做成图表的Excel表格准备好，然后导入到 Power BI 里面。

导入：点击「获取数据」，再点击「Excel」

可视化处理：打开后，在右侧可选择相对应的选项和图表类型，进行数据的可视化处理。

泰来是一家业务辐射全球的食品分销公司，目前公司有10多名销售人员，销售100多个产品品牌，在全球各地有100多家客户。

近来，泰来公司正在着手制定食品分销制度，而制定制度的依据来自于两家销售分公司的销售交易历史记录的数据。

集团秘书没有足够的时间把Excel数据导入数据库中，所以这些数据存储在独立的一张张Excel表格中，而不是放在公司的数据库里面。

而原始的Excel报表，杂乱无序，整理起来十分困难，这让集团秘书犯难了？

今天，魔方君就教大家一个新技能，简简单单，就能让复杂的Excel报表，实现华丽丽的变身—高颜值可视化的动态分析看板！

那Excel表格是如何华丽丽的变身的呢？

打开数据设计器，建立模型名称：泰来demo

2.添加数据源，选择Excel数据源；

3.搭建表间关系：通过简单的拖拉拽方式，将字段进行关联；

4.构建，发布到本地的ElastiCube服务器；

5.打开报表页面设计器，进行可前台报表页面的开发；

6.大功告成（一叠Excel报表，变身成了一张可视化的动态分析看板~~）

通过这张动态可视化的分析看板：

我们可以直接查看到：

1.全球各类产品的销售情况，包括月度、年累计、去年同期销量和销售额，以及月度销售趋势；

2.并通过交互式操作——钻取和联动，自助式地动态查询每类产品的具体产品名称的销售情况，以及分析各类/各具体产品的消费客户所在国家、城市等信息，进而分析各销售人员的销售情况。

高效地利于泰来企业制定合理的全球销 售制度，合理规划产品市场布局规模， 完善KPI考核机制。

很多读者看到漂亮的图表都会问“这个怎么做”，“用什么工具实现”。制作漂亮的可视化一般有这样几个方式：

利用Excel内置的图表做一些常规的统计图。高级复杂的譬如动态图表，图表的筛选展示可以通过写VBA来实现。通过R、Python一类的数据分析语言，调用图表功能包，呈现可视化的数据，数据分析常用。借助Echarts、HighCharts、D3.js等开源的可视化插件，嵌入代码，开发成插件包，可视化工程师和前端开发常用。

可视化最实用的场景就是做报表。既然这次的主题是可视化，那小编今天就细细地讲一下酷炫的可视化报表是怎么做的？有哪些基础和高级的可视化图表？代码开发是怎么一回事？大屏又是如何操作？

代表工具FineReport，此前介绍过FineReport的使用场景和功能。大家若不熟悉，可自行和Excel绑定对比。

你用过Excel，却不知还有一款神器“FineReport”这款效率远超Excel的表格工具，没用过就可惜了！

基础图表+表格

柱形图、折线图、饼图、气泡图、散点图等能满足常规的数据统计。拿到数据后，先分析要展示几个维度，选用什么样的图表，需要几个图表展示等。

如何选择图表的类型？

基础图表的制作流程

在FineReport中，图表的操作流程类似Excel，数据准备——插入图表——选择图表类型—选择分类轴、系列名称和系列值——选择图表样式。

各式各样的表格

表格主要在于文字、数字、格间的美感，以及整体的色彩搭配和谐，这些在FineReport中都可通过自定义来是实现。

高级图表

高级图表都是在基本图表的基础上展开来一些新特性。

饼图类：等弧度玫瑰图、不等弧度玫瑰图…

柱形图类：堆积柱形图、百分比堆积柱形图…

条形图类：堆积条形图、百分比堆积条形图…

折线图类：堆积折线图、面积图…

仪表盘类：多指针的仪表盘360度、多指针的仪表盘180度、百分比圆环仪表盘、百分比刻度槽型仪表盘、试管型仪表盘…

雷达图类：普通雷达图、堆积柱形雷达图…

气泡图类：普通气泡图、力学气泡图、十字象限气泡图…

地图类：区域地图、点地图、大数据流向地图…

还有各种组合图，比如“柱形图—折线图、柱形图—面积图、堆积柱形图—折线图、自定义地图”…

其他，还有漏斗图、甘特图、词云、框架图等等。

这些图在FineReport都是现成使用的。在其他工具或其他使用场景中，可由交由可视化工程师开发。

为了高度结合数据分析的过程，更好的理解数据背后的业务意义。可视化图表除了形态还有动态展示部分，就是所谓的动态可视化。

例1：地图的钻取和联动

例2：图表联动

例3：点击词云跳转链接

例4：图表切换

过去这些动态特效和交互属性都要写代码开发，这个在FineReport都已经封装成一个个功能，还有图表缩放、自动刷新、数据提示。再复杂点，就是设动态参数加超链。

利用开源插件开发

就是用市面上开源的数据可视化工具， 譬如Highcharts、D3.js、百度Echarts、蚂蚁金服AntV、GoogleCharts、Raphael.js、Sigma.js、three.js等。

像在7月，我们举办了一场可视化插件开发大赛上，很多开发者开发了令人心动的图表插件。

譬如下方的3D城市全景地图，作者Little使用Echart-GL开源库和MapBox，与地图结合，基于真实地图和基本建筑数据构造都市圈级别的宏大场景，适用于政府部门、连锁企业、LBS提供商等对真实经纬度和展现区域范围敏感的用户。插件的底层是WebGL（Web Graphic Library），它是一个 JavaScript API，用于在任何兼容的 Web 浏览器中渲染 3D 图形。WebGL 程序由用 JavaScript 编写的控制代码和用 OpenGL 着色语言（GLSL）编写的着色器代码构成，这种语言类似于 C 或 C++，可在 GPU 上执行。

比如滚动报表图。传统的决策报表块是静态的，列表不会滚动，数据必须一次性展现，在大屏中效果不够酷炫，无法自动获取最新的数据，除非编写大量的js代码，对一般人来说就只能望洋兴叹。

而插件安装后，可以用图表的形式展现报表，通过设置数据集，显示成类似报表块列表，零代码获取数据库信息并配置自动更新时间，支持通过字段名称配置表头，支持自定义颜色配置等多种丰富的配置项，这样制作的决策报表效果也更酷炫。

数据大屏

大屏展现作为数据可视化的一个典型使用场景，涵盖的知识太多。一个完整的大屏项目从开始调研到实施交付可能需要开发工程师、项目经理、视觉工程师、UI工程师、硬件工程师等等众多专业人员的参与。

于数据大屏设计美学：大屏做成这样，领导不重用你都难！数据大屏的具体制作：4步教你玩转可视化大屏设计｜内附实际操作

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最后，12月28日晚上20：00，帆软将在知乎上举办 “如何成为企业需要的数据分析人才” Live 直播，教大家如何找到数据职业生涯的破局点，欢迎大家参加！