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！

“ 本文中你将收获到：

01 什么是切片器？

切片器简单得说就是一个可视化的筛选工具。使用切片器后，你只需要点击相应的数据就能在数据透视表或者透视图表中筛选信息了。

比如这样：

02 怎样才能添加切片器呢？

在Excel 2010中添加切片器

由于在Excel 2010中，切片器只能用于数据透视表，因此有两种方式可以添加:

右键点击“数据透视表字段”中相应的字段，然后选择“添加为切片器”

在数据透视表工具栏中，点击“插入切片器”

在Excel 2013/2016中添加切片器

在较新的Excel版本中，由于切片器还可以用于普通的图表，因此在之前的两种添加方式基础上，还可以：

在插入工具栏中，选择“切片器”

03/04 切片器连接到透视表&图表

多个切片器连接到一个透视表

你可以给一个透视表添加任意多个切片器。当添加多个切片器之后，每个切片器都会影响最终的显示结果。

一个切片器连接多个透视表

除了给一个图表添加若干个切片器，一个切片器也能连接多个透视表。

1.先给多个透视表命名，这样会便于后续的操作。

2.右键切片器，选择“报表连接”

3.在弹出窗口中，勾选若干个需要关联的透视表

效果如下：

一个切片器连接多个图表

当然啦，一个切片器还可以连接多个图表，实现同时对多个图表进行动态显示的目的。

05 设置切片器格式

别以为微软大人没有给你自由展示的机会，我们的切片器也可以变化多端的：

Q：我的切片器中条目太多，怎么办？

Q：我不想显示切片器的标题怎么办？

Q：我完全不喜欢内置的那些个切片器式样，要怎么改？

听了一路的介绍，你是不是有点跃跃欲试了。赶紧打开你的Excel尝试一下切片器的作用吧！

当今，图表制作已经成了每一个职场人的日常，如果列个职场基本傍身技能排行榜，图表制作怕是前三了。虽说它是工作日常，虽说它很重要，但很多人还是做不好图表。

比如，我们想象中的图表可能是这样的：

做出来的图表却是这样的：

结果就是，本来想给老板展示成绩汇报工作来着，回应我们的却是一脸的嫌弃。

究其原因，不外乎两点。

第一，图表制作软件选的有问题，比较普遍的情况就是使用excel这种工具来弄，对的，excel是很强大，但是它的图表功能真的不强大，操作繁琐，图形简陋，用一个数据处理软件来制作图表，出发点就错了。

第二，自身的操作技能不到位，这个其实跟工具有很大关系，现代产品讲究的是用户体验，一个好的通用型工具，应该是不存在操作难度的。

工欲善其事，必先利其器啊小伙子，由此可见，在动手之初，选一个好的图表制作软件是多么的重要。

说到这里，小编最近接触了一个叫FineReport图表制作工具，在这里给大家重点安利，为什么推荐它？因为它简单、实时、酷炫。

第一大特性：操作简单

回想一下我们使用excel时的场景，复制粘贴数据、函数公式处理、生成表格图表、属性设置、格式调整等等等，是不是很繁琐？一通操作下来，半天都算快的。

使用FineReport图表制作软件只需3步，首先抓取数据，可以一键连接数据库，也可以一键导入excel或者txt中的数据源，然后根据数据自动生成图表或表格，最后再对生成的图表做下简单处理就OK了，其实软件默认的图表样式已经蛮好看的了。

第二大特性：实时呈现

图表制作中常常碰到的另一个问题，很多时候数据源是变化的，比如每天的销售额或每周的营业额，老板的需求是了解每周营业，下面做表的人就苦逼了，每周都要重新拉取整理数据，再重新制作生成图表，那么FineReport是如何应对这种问题的？

FineReport图表制作软件可以直接抓取数据库的数据源，这样一来，只要后端数据源发生变化，前端的图表自动变化，也就是说，当你制作营业额周报的时候，只需制作一次，后面再也不用动手了，因为都是自动更新的。

第三大特性：狂拽炫酷

现代的人都是视觉动物，如果图表的美观度较大，那也是大大的加分，所以视觉也是判断一个图表制作软件的重要因素。

话不多说，这里小编就直接放一些网友使用FineReport软件做出来的图表，美丑大家一看一比便知。

怎么样，是不是有种“还有这种操作”的感觉？好了，既然已经给你打开了新世界的大门，那就去拥抱它吧，享受这个简单、实时、酷炫的图表制作软件带来的便利和改观

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。

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

今天分享给小伙伴的是用excel制作的地图数据可视图的神器Powermap.先看看这个powermap 能做什么吧：

是不是很赞！

注意：不要在单位测试。单位为正版软件office2007

准备工作：

office 2016 就不用下载了，打开excel ---插入---Powermap图标

如果是office 2013 请在下面地址下载链接。

如果office 2010及以下版本，就不要再想了。没有这个功能。

2013插件地址：https://microsoft/en-us/download/details.aspx?id=38395

如果安装后工具栏还没有图标/或者是图标是灰色的，参照下图设置：

如果找不到菜单栏的”开发工具”请参照下图

使用步骤：（看不懂可看图）

打开excel的表单—选中----powermap新建演示选择图层数据调节视图类型，柱状图，直方图、热力图等等需要动画的小伙伴可以添加场景。截取预览！

完美！

好了，今天的分享就到这里！喜欢的小伙伴可以试试！

正能量分享：

凡是答应的事，就要尽心尽力办好！

同 享 网 络 安 全

共 治 网 络 社 会

广州网警巡查执法

数据可视化之初级篇

零编程工具

1. Tableau

Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形，表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决方案，可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。Tableau的客户包括巴克莱银行，Pandora和Citrix等企业

2. Infogram

Infogram的最大优势在于，让您的可视化信息图表与实时大数据相链接。只须三个简单步骤，您可以选择在众多图表，地图，甚至是视频可视化模板中进行选择。 Infogram支持团队账号。

3. ChartBlocks

ChartBlocks是一个易于使用在线工具，它无需编码，便能从电子表格，数据库中构建可视化图表。整个过程可以在图表向导的指导下完成。您的图表将在HTML5的框架下使用强大的JavaScript库D3.js创建图表。你的图表是响应式的，并且可以和任何的屏幕尺寸及设备兼容。 您还可以将图表嵌入任何网页中，分享在Twitter和Facebook上。

4. Datawrapper

Datawrapper是一款专注于新闻和出版的可视化工具。华盛顿邮报，卫报，华尔街日报和Twitter等媒体都使用了这一工具。Datawrapper非常容易使用，不需要任何编程基础。你只需要上传你的数据，便能轻松地创建和发布图表，甚至是地图。Datawrapper提供了众多的自定义布局及地图模板。

5. Plotly

Plotly帮助你在短短几分钟内，从简单的电子表格中开始创建漂亮的图表。Plotly已经为谷歌、美国空军和纽约大学等机构所使用。 Plotly是一个非常人性化的网络工具，让你在几分钟内启动。如果你的团队希望为JavaScript和Python等编程语言提供一个API接口的话，Plotly是一款非常人性化的工具。

6. RAW

RAW弥补了很多工具在电子表格和矢量图形（SVG）之间的缺失环节。你的大数据可以来自MicrosoftExcel中，谷歌文档或是一个简单的逗号分隔的列表。它最厉害的功能是可以很容易地导出可视化结果，因为它和Adobe Illustrator，Sketch 和Inkscape是相容的。

7. Visual.ly

Visual.ly是一个可视化的内容服务。它提供专门的大数据可视化的服务，用户包括了VISA，耐克，Twitter，福特和国家地理等。如果你想完全外包可视化文件给第三方。你可以使用非常简化的在线流程：你只需描述你的项目，服务团队将在项目的整个持续时间内和你在一起。 Visual.ly给您发送所有项目关键点的邮件通知，也将让你不断给出反馈。

数据可视化之开发展篇

JavaScript库

8. D3.js

毋容置疑D3.js是最好的数据可视化工具库。D3.js运行在JavaScript上，并使用HTML，CSS和SVG。 D3.js是开源工具，使用数据驱动的方式创建漂亮的网页。 D3.js可实现实时交互。这个库非常强大和前沿，所以它带有没有预置图表也不支持IE9。

9. Ember Charts

Ember Charts – 顾名思义是一种基于Ember.js框架和使用d3.js的可视化工具。Ember Charts以绘制时间序列图，柱状图，饼图和散点图为主。它非常优易于扩展。同为Ember.js开发团队，Ember Charts聚焦于图形互动性。它有极强的错误处理能力，当你遇到坏数据时，系统也不会崩溃。

10. NVD3

NVD3运行在d3.js之上, 它可建立可重用的图表组件。该项目的目标是保持所有的图表整洁和可定制性。 NVD3是d3.js之上的简单的接口，保持了d3.js的所有强大功能。 NVD3由Novus Partners前端工程师开发和使其保持了图表技术洞察力。

11. Google Charts

Google Charts 以HTML5和SVG为基础，充分考虑了跨浏览器的兼容性，并通过VML支持旧版本的IE浏览器。所有您将创建的图表是交互式的，有的还可缩放。Google Charts是非常人性化和他们的网站拥有一个非常好的，全面的模板库，你可以从中找到所需模板。

12. FusionCharts

FusionCharts是最全面的JavaScript图表库，包括90个图表和900种地图。如果你不是特别喜欢的JavaScript。FusionCharts可以轻松集成像jQuery库，Angularjs和React框架以及ASP.NET和PHP语言。 FusionCharts支持JSON和XML数据，并提供许多格式图表：PNG，JPEG，SVG和PDF。

13. Highcharts

Highcharts是一个JavaScript API与jQuery的集成，全球最大的100家公司中有61家正在使用它。图表使用SVG格式，并使用VML支持旧版浏览器。它提供了两个专门的图表类型：Highstock和Highmaps，并且还配备了一系列的插件。你可以免费使用它，而如果你想建立付费的应用，只须支付少量牌照费用。此外，你还可以使用Highcharts云服务。

14. Chart.js

对于一个小项目的图表，chart.js是一个很好的选择。开源，只有11KB大小，这使得它快速且易于使用，它支持多种图表类型: 饼图，线性图和雷达图等。

15. Leaflet

你是否专注于专业的大数据解决方案？无需饼图和条形图？Leafleft 基于Open Street Map数据，使用HTML5 / CSS3绘制互动式可视化图。您可以使用他们的扩展插件库添加热点图（heatmaps）和动画标记。 Leaflet 是开源和只有33 KB大小。

16. Chartist.js

Chartist.js的开发社区一直致力于打败所有其他JavaScript图表库。它使用了Sass的个性化风格，它的SVG输出是响应式的。

17. n3-charts

N3-charts是一种基于AngularJS框架的工具。它建立在D3.js之上，帮助您创建简单的互动图表。 N3-charts是一种小型化的图表工具，不适用于大型项目。

18. Sigma JS

Sigma JS 是交互式可视化工具库。由于使用了WebGL技术，你可以使用鼠标和触摸的方式来更新和变换图表。Sigma JS同时支持JSON和GEXF两种数据格式。这为它提供了大量的可用互动式插件。Sigma JS 专注于网页格式的网络图可视化。因此它在大数据网络可视化中非常有用。

19. Polymaps

Polymaps是一款地图可视化一个JavaScript工具库。 Polymaps使用SVG实现从国家到街道一级地理数据的可视化。您可以使用CSS格式来修改你的样式。Polymaps使用GeoJSON来解释地理数据。它是创建heatmap热点图的最好的工具之一。您创建的所有地图都可以变成动态图。

20. Processing.js

Processing.js是一个基于可视化编程语言的JavaScript库。作为一种面向Web的JavaScript库，Processing.js是您能够有效进行网页格式图表处理。这使得它成为了一种非常好交换式可视化工具。 Processing.js需要一个兼容HTML5的浏览器来实现这一功能。

来源：数据分析

精彩回顾

图解：建设网络强国，习近平在网信工作会上提出这些重大论断！

朋友圈这样发很危险！但这些事很多人不知道……

他们正在微信朋友圈窃取你的信息，赶紧拉黑！

偷信息！偷钱！手机有这10个APP赶紧删！

一、什么是数据透视表？

数据透视表是一种可以快速汇总大量数据的交互式方法。如果两个数据表中含有一列相同属性的值，就可以用数据透视表把这两个数据表的数据综合起来。拿我们竞价数据来说，本文从后台和商务通分别下载关键词报告和搜索词报告，那么这两个表中关键词和搜索词是具有相同属性的，就可以把这两个表里的数据利用数据透视表来综合起来。

二、数据透视表怎么用？

例1：如果不止一个账户，并且账户中或者计划里面有一部分关键词是重复的，该怎样不分账户，不分计划统计每个关键词的消费和点击量？如下：

比如说，以上是分别从账户1和账户2的关键词报告中下载的数据，然后关键词报告中关键词、消费、点击量和展现量几列数据整理出来，然后如图中所示，把数据放在一个表中。

创建数据透视表，直接点确定。然后会出现如下界面：

然后注意看右侧，要把右上的字段列表中的关键词拖到行标签里面，把消费、点击量和展现量拖到数值里面。

完成之后，是这个样子的，然后你就能看到左侧的已经整合过的每个关键词的消费、点击量和展现量了。如下图：

这个数据透视表是一个整体，没有办法直接操作，需要把数据复制到另外的工作表中再进行进一步的整合和分析。

例2：后台关键词报告和商务通搜索词报告的交互

首先，我们只选择需要的数据，把两个表的数据放在一个表里。黄色的代表后台的数据，绿色的代表商务通的数据。数据这样子来放：

放好之后，选中数据，同样建一个数据透视表：

然后数据透视表中右侧，把字段里面的关键词拖到行标签，把字段里面其他的项全拖到数值里面。

这时候注意，这个数据透视表跟前面那个讲的不太一样，这个数值里面项都是计数项。所以再左侧表里的数据看着是不对的。看：

双击你能看到的每个计数项，会出现以下选项，把计数改成 求和。

改成求和项之后，你就可以看到每个关键词的消费点击展现和对话量了。

把数据复制到另外的工作表中，就可以进行筛选和排序操作了。按照有效对话进行降序排列，如图所示：

表中，消费、点击、展现量为空的关键词是商务通搜索词中有对话但是账户里面没有的关键词，对话为空的关键词是账户里面有消费有点击但是没有对话的词。然后怎么进行操作，大家都懂的。

附：数据透视表动画教程

End.

来源：百度文库

大部分时候，图表比文字的说明性更强。无论是正在写毕业论文的学生，还是要在老板面前作报告的上班族白领——大家对 Excel、PowerPoint 里的图表功能都不陌生。

但在数据可视化的能力上，Excel 和今天我要介绍的这款软件之间，差了好几百个 PPT……

软件的名字叫做 ，由微软开发。BI 的全称是 Business Intelligence（商业智慧），如果你的工作属于数据可视化范畴，可能跟 Power BI 打过交道，它最早是 Excel 的一个数据可视化插件，2016 年成为一款独立软件。这几天在西雅图的数据科学峰会 (Data Insight Summit) 上，微软推出了 Power BI 的全新版本，让数据可视化变得超级容易。Power BI

有多容易？

作为一名没有任何数据科学和编程经验的文科生，我边看教程边自己操作，半个小时就做出了两个互动数据图。

气候学界有一个很著名的“曲棍图表”(Hockey Stick chart)，讲的是地球过去一千年里的气温变化一直比较稳定，有升有降，到了 20 世纪突然逐年升高，形成了一个横放的棍球杆。

（虽然看起来只是几条折线在一起，但其实曲棍图表是一个相对比较复杂的数据可视化项目，包括了前 900 年的模型重建温度数据、模型重建配套的误差值、后 100 年的仪器观测数据，需要用重建温度数据去加减误差值算出误差上下限……）

幸运的是，原始数据在网上都有公开，用 Power BI 导入这些数据之后，还可以用内置的公式工具去计算和生成新的数据。以下是我花了 15 分钟左右，用 Power BI 复现出来的曲棍图表——可互动的：

关于这张表，再废话几句：上下两条灰线代表的是误差区间，也即气候学家对那 900 多年里气候变化不确定的程度。区间的面积越大，意味着不确定性越高，不知道未来几十年内会继续升温还是降温，没有一个明确的套路；到了最近 100 年，不确定性越来越低，意味着气候学家非常确定未来只会越来越热……所以你看，无论再怎么强调“气候变化是真的”，都显得很苍白，不如放一张图表的说服力更强。

其实这也是数据新闻 (data journalism) 诞生的原因。数据可视化非常有利于媒体呈现故事、发现新的线索。像《华盛顿邮报》、《经济学人》、ProPublica 等知名媒体品牌和机构一直在推动着数据新闻的前进，而随着计算机技术进步，Power BI、INZight、Tableau 等软件的问世，让数据新闻不再是那些人多势众大媒体的专利——是的，就算不会编程、不懂数据也不懂设计，你也能成为数据可视化专家，一个人做出优质的数据新闻报道。

KING5，美国华盛顿州西雅图的地方电视台，在去年的总统大选初选期间首次尝试了用数据可视化的方式来呈现实时的票选结果，除了台前的主播之外，后台的团队只用了两三个人。该电视台跟微软合作，用 Power BI 从云端的选票数据源实时抓取华盛顿州各郡的票选结果，呈现在演播间里的 Surface Hub 上。过去，从来没有一家地方电视台能够在大选报道中呈现出如此高级别的实时程度和数据细节。

初选当天有上百万人观看 KING5 的实时分析节目，但其实要开发出这个实时演示，只需要几十分钟。以下是我用后期汇总的数据制作的演示程序，注意到在地图上每点击一个郡，右边就会出现郡的名字和两个参选人在该郡的具体得票数：

制作时间是 20 分钟，其中 10 分钟花在调颜色上。我的数据源是已经打包好的，而当时节目里的数据来自计票机构的实时数据接口，开发难度可能会更高一些，本质上没有区别。

从云端接口获取数据实时更新图表的能力，也是 Power BI 的优势之一。微软自己就在用 Power BI 实时收集和呈现每个团队各自的数据，比如产品的实时访问数、新增用户量、服务器负载等等。“办公室里到处都是各种图表和显示器，每天用 Power BI 的员工比用 Office 365 的还多，Power BI 和 Outlook 应该是员工用户量最高的微软产品。”该公司数据商业部门首席架构师埃米尔·奈兹告诉我。

他指出，随着技术进步，相关产品的使用难度降低，更多的人将具备一定的数据可视化能力，而更多行业将因数据可视化获得帮助。比如在新闻行业，Power BI 不仅能把数据呈现出来，还能通过机器学习技术从数据中自动“挖掘”出亮点，而这些亮点对于记者而言很可能意味着是一个新的线索。本文里展示的这两个数据可视化项目，曲棍图表和华州初选结果，开发起来都很容易，有一定计算机软件基础的人都可以在的帮助下完成————数据新闻其实并没有很多人想象得那么难。教程

即便你只是学生，或者每天做报表的白领，一个对数据可视化需求很低的普通用户，Power BI 的优势也很明显。用它制作的数据图表可以生成 iframe 代码，嵌入到网站上，也可以导出到 PowerPoint 和 Excel 里，最重要的 Power BI 生成的不是静态的死图表，互动性比 Excel、PPT 图表更强。如果你也像我一样，对数据感兴趣但又完全没有基础，Power BI 可能是一个入门的好帮手。

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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