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产品经理

数据分析

单图 | 最基础的可视化数据分析工具

对产品和运营来说，和数据打交道成了日常。总结下来，你的需求具体是什么呢？

1. 数据监控

每次听到老板说，今天浏览量掉了很多。你就心头一紧，老板都知道了你还不知道？

老板：不应该。

产品和运营一定要对网站每天的 PV、UV 等总体数据有一个直观的把握，包括它们的数值、趋势等。用 GrowingIO 的单图建立图表，能让信息传达更迅速、直观，一旦出现数据过高或过低的情况，就可以马上拆解，及时介入。再也不用等老板来告诉你今天数据又掉了。

2. 数据分析，拆解问题

数据掉了，什么原因呢？你又心头一紧，可能是这届用户不行？

老板：加上「可能」，就是你无能。

当一个总体数据出现异常，比如浏览量突然降低，原因可能有很多，产品本身问题、运营问题等等。这时候就需要对浏览量这一指标进行不同维度的拆解，比如各个访问来源的变化，各个浏览设备的变化等，GrowingIO 的单图提供多种指标和维度，能让你准确定位问题，迅速解决问题。

3. 可视化展示

来，给团队同步一下项目进展。你还是心头一紧，毕竟只有一堆冷冰冰的数字啊。

老板：hmmm，不是很想看。

在集体协作中，你需要将分析结果更友好地展示给其他人，比如写周报、项目进展汇报等。而如何更好地呈现你的分析结果呢？来，接下来我们看图说话

一、趋势图

趋势分析是最基础的图表分析，包括线图、柱状图、堆积图等多种形式。

1. 线图

线图可以观察一个或者多个数据指标连续变化的趋势，也可以根据需要与之前的周期进行同比数据分析。

2. 柱状图 & 堆积图

柱状图可以观察某一事件的变化趋势；还可以同时将整体拆分可以做成堆积图，同时观察到部分所占比重及变化趋势。

产品经理和运营人员通过趋势图分析流量的实时走向，如每日 PV、UV、DAU 等基本数量指标以及停留时长、平均访问页面数等质量指标，可以及时把握产品的变化趋势。一旦趋势周期对比发生异常（异常高和异常低），我们需要及时介入排查原因、解决问题。

二、频数图

根据业务需求对指标按照一定维度拆分，对比不同组别的频数，便于分清轻重缓急。

条形图清晰展示了用户在不同类别上的频数，并且按照数量从大到小排序。上图展示的是某产品用户使用浏览器的频数分布，在资源有限的情况下产品可以先适配 Chrome 和 IE 浏览器以提升绝大部分用户体验。

上面的双向条形图展示了某 B 端产品的客户平均停留时长极端情况（非常高和非常低），企业 1-5 非常活跃，可以让运营人员促进客户增购、续约，而企业 6-10 活跃度非常低，用户即将流失，需要运营人员立刻介入干预。

三、比重图

比重分析主要是用来了解不同部分占总体的比例。横向比较，扇形图、环形图可以满足这类需求；纵向比较，百分比堆积图可以显示不同部分所占比例的趋势变化。

1. 环形图

「环形图」显示了某节点访问用户来源渠道比例。

2. 百分比堆积图

「百分比堆积图」动态显示了不同渠道比例的变化趋势，市场或者运营人员可以据此动态优化我们的资源投放。

四、表格

表格信息密集，可以同时分析多维度、多指标数据，适合对数据敏感的人群使用。虽然表格能看到具体的数值，但是不能直观看到趋势、比重。

通过表格不难发现，移动端访问用户占了非常大的比例，但是跳出率非常高。这样的表格数据启示我们有必要优化移动端产品，提升整体访问深度。

五、其他表格

下面介绍的是气泡图，气泡图用来展示一个事件与多个维度之间的关系，如分析 B 端产品客户成单周期与客户活跃度、登录账号数量之间的关系。

除了上述常见的图表，还有散点图、箱线图、股价图、雷达图等图表，在此不一一赘述。

六、写在最后

不同的图表样式可以满足你不同的分析需求，你可以根据自己的目的来选取最合适的指标、维度和图表样式。工具的作用在于，让上手过程更快更顺畅一些，让更多更高级的需求能够被满足和呈现。

GrowingIO 的单图功能提供了很低的门槛，以及很高的自由度。数据分析小白可以用单图做各种基础的数据分析，生成各种报表；对数据分析有深刻理解的人，可以将各种维度指标组合，针对业务场景做出极具洞察力的数据报表。

注：文中所有图表，皆来源于硅谷新一代用户行为数据分析工具 - GrowingIO。

本文由 @GrowingIO 原创发布于产品壹佰，未经许可，禁止转载。

在处理数据时，为了能够达到直观的效果，通常的做法是将其做成数据图表，图表是工作型PPT中不可或缺的元素之一，而如何将这些数据通过图形化的方式表达显得尤为重要。

所谓一图胜千言，图表用的好，真的是会事半功倍的。但现实情况下，很多小伙伴遇到的问题是：网上那些所谓的美化教程，几乎一半都是错误的，如果用在正式的场合中，很有可能遭人喷。

所以，在这里，给大家分享一些通用的图表使用规范。

01.折线图

当使用折线图来表示趋势时，不要选择虚线，因为这会导致别人在数据阅读上存在障碍。正确的做法是使用实线。增强数据之间的连贯性。

02.面积图

在使用面积图时，为了能够确保看清所有数据的走势，要对面积图进行透明化处理。否则，就会看不清后面的数据。

03.立体图

如果对数据严谨性有要求的场合下，不要使用立体图表，而要选用平面图表。

04.数据差异小

如果数据间差异不大，而且还需要进行对比时，不要使用饼图，因为几乎看不出数据之间的差异性。正确的做法是使用柱状图来进行对比。

05、饼状图

在使用饼图时，一定要确保两点。一是将最大份额部分从12点钟方向开始，不能有丝毫偏差。二是尽量确保按照从大到小的份额进行排列。

06.气泡

在使用气泡来表示面积时，比如说 A 公司市场份额是 B 公司的2倍。一定要确保面积之间的倍数关系的准确性。

07.坐标

纵坐标的起始数据要从0开始。最好不要擅自修改起始数据，因为这样会在视觉上误导数据上的偏差。

08.柱状图

柱状图各分类之间的间距不能过大，也不能过小，保持在柱状图宽度的50%到80%之间即可。

09.图表信息

不要随意地删除图表所包含的内容。这样会造成别人读图表时产生困难。虽然网上有很多教程教你制作图表时要删删删，但我在这里要告诉你，那是错误的。

10.颜色

如果需要进行数据之间的比对，那么，最好使用不同的颜色来进行区分。

什么意思呢？在这里给大家解释一下。

如果我们想让系列1、系列2以及系列3与系列4进行对比，那么，我们可以将前3者换成同一色系，而将系列4换成对比色系，这样会让图表更具有对比性。

经常看到有些人在汇报时会拿出一大串的数据与图表，看着很高大上而且很有说服力。

但却没人告诉我那些数据与图表是如何获取的。

不告诉我又怎么样，我可以自己找啊！今天就将他们公之于众，看你们以后还怎么装！

举个例子，为了更好的说明，我们现在假设一个竞争对手“清风”，可别以为我被收买了。

首先我们可以通过百度指数查看竞争对手近期的大致状况。

这里，系统自动给出了几个峰值，但更重要的是低谷开始上升的时候，因为对手在低谷发了力，才会出现峰值。（这里我只截了一张图，在顶部标红线的地方还可以选择查看需求图谱、用户画像等内容）

当然，百度指数很好用，但还需要配合一个更高级的：微指数（大家不要着急，文章结尾我会将这些各种工具与使用方法打包给大家）

在这个图表中，点击每一个节点都可以看到波动原因。

然而仅仅靠这个来推测波动原因还是不够的，我们还可以在百度指数那一栏，点击资讯关注

也可以看到，每一次波动对应的数据，百度指数和微指数相结合，就差不多把握住大致方向了。

但仅仅做这些，还是有点low。

我们还可以用 百 度 新 闻 与微博搜索 （对手任何发动顾客做的事，都会在微博体现）， 网络 广 告 监 测 数 据 与 新 闻 监 测 数 据，以竞争对手品牌名为关键词搜索，看竞争对手用付费媒体做了哪些事，用用户口碑做了哪些事。

然而我们忘了一件事……

微信！

不担心，这个直接用搜狗微信搜索就可以了

然后全部是公号文章，再加一个工具：新榜，直接就可以看出每篇文章或公号的影响力有多大，还可以实时监测操作、对比分析等。

然而以上这些学会了也没啥用，用这些工具得出来的东西于你而言顶多装一下格调！

土鸡瓦狗！

带不来实质性的改变与效果，下篇文章带大家在这些基础之上来一些更深层次的东西。

谢谢大家的阅读，我是王不留，一个营销人，致力于推动营销科学化、理性化。

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。

不知不觉，到了年中了，公司的销售数据，需要每天实时更新，那么作为图表的形式上报的报表，最好也能实时更新，这样就省去了每天重复性劳动和繁琐的操作。光说不练假把式，跟着步骤操作，一步一步的改变自己！高顿网校小编从Excel精英培训里挑选了几个Excel数据图表制作技巧，对各位一定有所帮助，马上行动起来！

原始数据：

看了原始数据后，很明显，仅仅是原始数据，是得不到我们所要期望的图表，那么，我们必须更改作图数据。一般这样的图表，我称之为：所见非所得。

Setp01：处理作图数据

数据解释：

1、整个图表里有5个图表系列，分别是主柱子，少于目标，大于目标，小于目标的下降标志，大于目标的上升标志

2、D4=IF(B4>=C4,C4,B4)【低于目标，显示为自己的销售额；大于目标，显示为目标】

3、E4=IF(B4

4、F4=IF(B4>=C4,B4-C4,NA())【如果达标了，显示为超标销售额，否则为#N/A】

5、G4=IF(E4>0,B4-10,NA())【未达标的标志，需要根据前面未达标的E列来判断】

6、H4=IF(F4>0,C4-10,NA())【同G4单元格一样】

PS：此处公式里减去10，是为了上升、下降标志不会和主柱子和达标、未达标衔接处重叠。

Setp02：插入图表

按主Ctrl键，分别选中A3：A10&D3：H10单元格，插入柱形图-堆积柱形图

得到结果为：

高顿财务培训《EXCEL在财务管理中的高级应用》

Setp03：格式化各图表元素

1、选中【达标三角】或【未达标三角】中的任意一个系列，右键，选择更改系列图表类型，并将之改为带数据标记的折线图：

同理，更改另外一个未选中的系列。得到结果为：

2、选中更改后的折线的任意一条，按Ctrl+1或鼠标左键双击，在跳出的对话框里设置：

同理，另外一条也作同样的设置，【亦可选中另外一条直接按F4键来重复上一步操作】。得到结果：

3、选中主柱子、达标、未达标系列中的任意一个，按Ctrl+1或鼠标左键双击，在跳出的对话框里设置，

4、隐藏纵坐标刻度线标识和线条，选中纵坐标，双击鼠标左键，得到对话框：

步操作完成后，就达到了我们要的隐藏效果，并删除网格线和图例：

5、插入上升、下降的小三角标志，并分别填充颜色，然后复制黏贴到相对应的上升、下降的XX标志，柱子的颜色和三角颜值一致；

PS:此处三角的大小就是插入图表的大小，如果插入的三角显示过大，请在此处设置，图表上是不能更改大小的。

6、最后，格式化横坐标、背景色、图表标题和单位、数据来源以及作图人，最总得到了我们前面所要的效果：

至于每天是数据更新，及图表的配套更新，请大家在原始数据里更改，看看会发生什么样的变动吧！

希望上述内容对各位有所帮助。更多内容可以关注财会学堂，回复"excel"获得更多干货。

▎感谢本文原创作者：图文/ExPPtLiuB（Excel精英培训）

小编又搞来一批新鲜出炉的可视化，与上一次不同，这次多数是更贴合实际应用的高级图表，都是由我们的开发者开发应用于FineReport的。

本文也是承接上一篇《配上这些可视化，领导再也不会吐槽报表丑了！》“第二弹”。

桑基图——能源、材料成分、金融等数据的可视化分析利器

桑基图是一种能量分流图，常用用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。在桑基图爱好者社区网站上写着这样一句话：“A Sankey diagram says more than 1000 pie charts”，意思是一张桑基图比一千张饼图描述的东西更丰富。

桑基图的应用很小众，并不广泛。但看似复杂的桑基图其实使用起来非常简单高效，譬如上面的能量流动图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小。

桑基图的特点如下：

1.起始流量和结束流量相同，所有主支宽度的总和与所有分出去的分支宽度总和相等，保持能量的平衡；

2.在内部，不同的线条代表了不同的流量分流情况，它的宽度成比例地显示此分支占有的流量；

3.节点不同的宽度代表了特定状态下的流量大小。

桑基图由流量、节点、边构成，适合节点数据集（可选），边数据集。数据权重映射到节点和边的宽度。桑基图需要保持能量守恒，不能在中间过程创造出流量，流失（损耗）的流量应流向表示损耗的节点。

桑基图插件在FineReport大屏中的效果展示：

平行坐标图——对大数据“降维攻击”

平行坐标图是一种用来呈现多变量，或者高纬度数据的可视化技术，用它可以很好的呈现多个变量之间的关系。虽然其中大量的线段最初看起来令人费解，但它们是理解多维数值数据集的一个非常强大的工具。

通常描述平行坐标的方法是讨论高维空间，以及这种技术如何平行地布置坐标轴而不是相互正交。下面是具体的数据表。表中详细描述了从1970到1982年间发布的汽车型号，包括它们的里程数（加仑）、气缸数、马力、重量以及它们被生产的年份等等。

现在想象一下，每一列都映射到上面图像中的垂直轴上。每一个数据值都会沿着直线的某个地方结束，缩放到位于底部的最小值和顶部的最大值之间。然而，纯集合的点不会非常有用，因此属于同一记录（行）的点与行连接，这就产生了平行线的特征混杂。

通过查看这个可视化，我们可以了解很多信息。气缸之所以突出，是因为它只有几个不同的值。气缸的数目只能是一个整数，这里不超过八个，所以所有的行都必须经过一个小的点。这样的数据和分类数据通常不适合平行坐标。但如果是一个或两个，这不是问题。

在每加仑汽油能行驶的英里数MPG和气缸之间，你可以看出，八缸汽车相对于六和四缸的一般有较低的里程。如果跟着线看它们是如何交叉的，可以发现很多交叉线是反向关系的标志，图形显示出这样的规律：越多的气缸，越低的里程。

汽缸和马力之间的相关性更为直接：汽缸越多就意味着更多的马力。当然，这里也有一些交叉线，所以更多的气缸并不总是意味着更多的能量，但总的趋势显然是存在的。在马力和重量之间，情况是相似的：马力越大一般意味着车越重，但当然也有一些价值的分散。还有一个例外，一个高马力八缸汽车是非常轻的。仔细找一找可以发现那个离群值。

最后，重量和年份之间的线交叉很多，这表明多年来汽车变得更轻了。你也可以很容易地看出，年轴只记录了少量不同的数值，类似于气缸。虽然这是一个非常简单的示例，但它显示了大多数数据集中的典型结构。

平行坐标可以做筛选互动。平行坐标系中的主坐标称为“刷”，看下面的图像应该很明显。为了做到这一点，我们来看看所有的轴。在这里，我们在年轴上刷了1980年到1982年的区间。结果是线条的一部分被刷成了黑色，其余部分仍然以灰色为背景。

在FineReport中，我们的开发者大江东通过封装某著名开源图表库，开发了支持基本平行坐标图与地图或散布矩阵的组合图。

平行坐标图插件在FineReport中的效果展示：

马赛克方块图表，“千万不要乱用”！

标准的、非均匀的马赛克图在现实生活中使用较少，多用于统计学领域，常用于SAS的某些模块。均匀的马赛克图在生活中常有应用，比较经典的例子是地铁站与站之间的票价图。

标准的马赛克图关注的数据维度非常多，一般的用户很难直观的理解。一般情况下，推荐使用均匀的马赛克图，对于非均匀的马赛克图，多数情况下可以拆解成多个不同的图表。

坐标轴均匀的马赛克图也是统计学领域标准的马赛克图，一个均匀的马赛克图包含以下构成元素：均匀的分类坐标轴、颜色均有含义的矩形块和图例。

从数据上看，均匀的马赛克图和热力图在连续数据上的含义非常相似，可以近似的理解相应的使用场景。但热力图表示第三维度的颜色是线性变化的，马赛克图表示第三维度的颜色是分类的。标准热力图要经过平滑算法，没有明显的边界，而马赛克图拥有清晰的边界。

Martin Theus在他的数据分析文章《理解基于区域的图表：马赛克图》中开宗明义的写道：马赛克图是分类数据显示的瑞士军刀。而条形图则停留在单变量的极限中，马赛克图及其变体充分展示了对多元分类数据的强大可视化能力。

关系图——支持力引导布局、笛卡尔坐标系、日历图

关系类的图表通常用可视化的方法显示数据之间相互关系，使用图形的嵌套和位置表示数据之间的关系，通常用于表示数据之间的前后顺序、父子关系以及相关性。

常见的桑基图、韦恩图都算作是关系图的一种表现形式。

我们的开发者smile通过整合国内著名的商用开源图表库，使得在“环形布局“之外，关系图插件支持了多种关系类的布局，例如关系数据与笛卡尔坐标系相结合，关系数据的力引导布局，以及与日历图相结合的关系数据，并且支持不同的交互动画和特效。

地图圈选——用鼠标画个圈圈就能看到对应的数据图表

地图圈选是一个特效，形象解释，就是用鼠标画个圈圈就能看到对应的数据图表。插件开发者行舟通过封装国内著名的商用图表库，为FineReport开发了普通的散点标记地图和条形图的结合图。

首先我们只需要按照传统的标记地图，为特殊选择地图配置点的名称、数值和位置数据。插件已经内置有中国主要城市的坐标，所以添加城市标记的时候，不需要单独定义坐标经纬度位置。

样式面板中支持引用fr内置的json地图数据，分为世界地图、中国地图和各省地图，方便各种场景下的使用。

重点来了哈，预览的时候，可以点击右上角的十字选择、自由选择、保持选择、清除等按钮，在地图区域标记显示。

最后

以上的可视化插件都是由帆软开发者团队成员开发，都源自自行开发或者一部分开源库，作为插件应用于FineReport的可视化图表和动效中。而FineReport是商用的数据报表工具，相关介绍：

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！

如果你是我们客户，有需求，想要定制FineReport插件；或者是感兴趣的个人开发者，想业余接项目，都可以参与到帆软的开发生态中来。

一个中奖名单的Excel表格，需要打印出来。

直接打印觉得有点单调，于是兰色添加了图片背景，打印预览面页中是下面这样的：

是不是觉得很漂亮，下面兰色教你一步步学会添加可打印的背景图片。

1、插入 - 图片，把准备好的背景图插入到Excel表格中

2、复制表格，右键 - 选择性粘贴 - 链接的图片

粘贴后，会出现一张图片式表格，内容和表格完全一样，而且图片中数据可以与表格同步变动。

3、把粘贴的表格式图片，移动到原背景图上面即可。

4、选取背景图片大小区域 - 页面布局 - 设置打印区域。

完成！最终效果如本文开始所示。来源：Excel精英培训

百家号-【袁帅数据分析运营】运营者：袁帅，会展业信息化、数字化领域专家。新社汇平台联合创始人，永洪数据科学研究院MVP。认证数据分析师、网络营销师、SEM搜索引擎营销师、SEO工程师、中国电子商务职业经理人。畅销书《互联网销售宝典》联合出品人。

上周的推送的末尾中，出现了一张动态数据报表，大家都在留言里直呼很高级！

回顾地址Excel表格美化很麻烦？其实一键就能搞定！

今天就给大家分享基础版的动态图表。

01.微信动态图表，厉害了！

日常工作中会接触到很多数据记录表，就拿运营公众号来说，每天都要去看看粉丝关注人数。

但是，这样的密密麻麻干巴巴的数据，看起来一点意思没有。

就在前几天，微信突然发布了一款叫做「公众号数据助手」的小程序。通过手机就能实时查看当天和历史数据。

我瞬间就被这个清新、优雅的动态图表吸引了！

点击左上角的【粉丝总数】，可以方便地切换统计类型，下面的折线图，也会同步发生变化，好酷炫！

02.让 Excel 里的图表也动起来

你有没有想过，如果在你的工作报告里，也能用上这种动态图表会怎样？

如果我们的 Excel 报表里面，也用类似的曲线来呈现产品的生产、销售等信息，可以随意切换，动态刷新图表，岂不是很酷炫？

于是，我就自己在 Excel 里摸索，咔咔咔，还真让我给做出来了。看看下面我在 Excel 里模拟出来的图表，相似度 90% 有木有。

03.三步做出动态图表

漂不漂亮？喜不喜欢？想不想知道怎么做的？

下面就看登叔怎么一步步做出来的。大致可以分为下面 3 个步骤：

创建动态数据区域制作下拉菜单创建动态图表

第一步：创建动态数据区域

最终呈现的图表中，只有 1 个折线图，这个折线图会根据「统计类型」，动态发生变化。这就是所谓的动态图表。

为了制作这个动态图表，我准备了一份表格。这份表格里已经有了最近7天的粉丝数据，包括新关注人数、取消关注人数、粉丝总数等 4 个项目。

但是，一次只需要展现一个折线图，所以我们要准备一个动态的数据源。在此基础上制作图表。实际上，动的不是图表，而是数据源。

怎么从上面的原始数据中动态提取需要的数据，作为图表数据源呢？

这里需要用到一个函数：VLOOKUP，根据统计名称，自动得到相应都是数据。以粉丝总数为例，在 B7 单元格输入下面的公式，就能自动得到所有日期的粉丝总数：

动图看不清楚函数公式？没关系，看下面的图片：

B7 中 COKUMN 函数的结果是 2。于是 B7 中公式的含义是：在红色区域中的第一列中查找「粉丝总数」，找到以后，返回同一行中第 2 列的数据作为结果，0 表示精确匹配。

将 B7 的 VLOOKUP 公式向右填充以后，COLUMN 的结果会依次变成 3、4、5……于是 VLOOKUP 返回的结果也依次返回第 3、4、5……列的数据填入第7行中。

这样，我们在修改 A7 单元格中的统计类型时，数据就会动态的发生变化了。比如，将粉丝总数改为取消关注人数：

第二步：制作下拉菜单

通过手动的方式，修改 A7 单元格中的统计类型，效率太低，也显得很 low。这个时候，我们可以使用 Excel 的「数据有效性」功能，添加一个下拉菜单。在下拉菜单中，点击即可快速切换「统计类型」，而不用每次都自己输入。

我们在将要制作图表的区域设置下拉菜单，因为要最终实现下拉选择的位置在图表区域。

制作方法如下面的动图所示：

4 个步骤可以搞定：

选中 J10 单元格； 【数据】-【数据验证】（2010 以前的版本叫数据有效性）； 验证条件允许【序列】； 选择 A2:A5 作为序列来源后，确定。

就这样下拉菜单就生成了，逼格立马跑到珠穆朗玛上去了。

注意，还有最后一步，把下拉菜单位置的数据和动态数据源中的统计类型关联起来。实现联动效果。方法很简单，直接在 A7 单元格输入下面的公式即可：=J10。

第三步：输入公式及联动效果如下

（忽略 J10 下边的图表，录制的时候是已经做好了图表，重做好麻烦的~）

第四步：创建图表

数据实现了轻松的切换，接下来就是创建图表了：

点击【插入】-【折线图】；选中图表，在【设计】选项卡中，点击【选择数据】，设置图表的数据区域，即第 7 行的辅助行；设置图表坐标轴，搞定。

最后，修改一下折线的颜色，标记改成圆圈，一个高大上的动态折线图，就呈现在你眼前了。

这回，我可以在后宫佳丽中，独得老板恩宠啦

你有数据，你有问题。你知道那里有一个图表或图表会显示你想要查看的数据，但是在没有一些试验和错误的情况下知道哪个图表适合你并不容易。

本文中厦门艾科思移动报表平台将图表与您正在分析的数据类型以及您想要回答的问题进行配对，以帮助您找到适合您需求的图表。

那么，哪张图表适合你？将数据转换为有效的可视化（任何类型的图表）或仪表板是让数据产生影响的第一步。以下是进行有意义的视觉分析的一些最佳做法：

1.条形图

条形图是最常见的数据可视化之一。借助它们，您可以快速分辨类别之间的差异，清楚地显示趋势和异常值，并一目了然地显示历史高点和低点。条形图在您可以将数据分成多个类别时尤其有效。

条形图适用于：

比较跨类别的数据。条形图最适合于可以分成几个组的数据。例如，不同大小的衬衫数量，网站流量以及部门开支的百分比。

提示：

在仪表板上包含多个条形图。同时比较多个条形图要比试图在多个幻灯片上查找模式要容易得多。

为图表添加色彩以添加辨识度，可以轻松进行深入比较。

使用堆叠栅格或并排栅格。堆叠式和并列式条形图使您可以进一步细分数据，从而为您的分析提供更多深度。

将条形图与地图组合在一起。地图是一种强大而直观的数据可视化方式。使用地图作为过滤器，观众可以深入了解并找到详细的答案。

绘制沿同一轴的正面和负面数据点使趋势和异常值脱颖而出。

通过结合条形图和表格计算来尝试帕累托分析。使用表格计算创建帕累托图表，显示多个类别的积累。

折线图

折线图或曲线图是另一种用于显示数据的熟悉方法。它连接了几个不同的数据点，将它们呈现为一个持续的演变。结果是一种简单直接的方式，可以将一个值相对于另一个值的变化可视化。

折线图适用于会随着时间的推移有某种趋势的数据。折线图通常用于显示随时间变化的数据，但不限于此。任何维度日期类型，时间间隔和其他序数据都可以用作横轴。例如，五年内的股价变化，一个月内的网站浏览量以及四分之一的收入增长。

提示：

将折线图与条形图组合在一起。条形图和折线图能有效地相辅相成。在同一轴上显示两种信息可为数据增加强大的数据关联。

根据线条阴影区域。根据折线图阴影区域提供了一个直观的数量视觉提示，并且可以改善图形的外观和感觉。当您的图形包含多行时，请使用多种颜色显示每一行对整体的相对贡献。

饼形图

饼图对于向其他可视化添加细节功能强大。单独一个饼图不能让观众快速准确地比较信息。由于观看者必须自己创建上下文，因此您的数据中的关键点会被忽略。不要将饼图作为仪表板的焦点，而是尝试使用它们深入研究其他可视化。这种方法使用饼图的简单性来添加信息，而不会从大图中分散注意力。

饼图适用于：

用于向其他类型的图表和图表添加信息时，饼图的影响力最大。

深入研究其他可视化。这种方法使用饼图的简单性来添加信息和关联性，而不会从大图中分散注意力。

提示：

限制种类数量。如果您有太多的比例可供比较，观众可能无法从图表中获得意义。同样，将仪表板限制为小数量的饼图。

覆盖饼图在地图上。饼图可以进一步分解数据中的地理趋势，创建引人注目的可视化。

地图

无论是邮政编码，省市地区，国家名称还是您自己的自定义地理编码，地图对于任何类型的位置信息的可视化都是不费吹灰之力。地图以每个人都知道和理解的格式突出显示地理趋势。

地图适用于显示地理编码数据。如果您的地理信息与您的数据相关联，则地图是一种简单而有说服力的方式，可以显示位置与数据趋势之间的关系。例如，各省市的保险索赔，各国的产品出口目的地，邮政编码的车祸以及自定义销售区域。

提示：

使用地图作为其他类型的图表，图表和表格的过滤器。地图提供了直观的方式来深入了解您的数据。用户可以一目了然地看到大趋势，并使用筛选器操作快速进一步调查。

地图上的图层数据点。标记可以叠加在地图上以更精确地显示单个数据点。尝试改变它们的大小，为分析添加更多视觉细节。

将数据放在单独的静态图中会限制您可以解决的问题的数量和深度。让你的分析成为企业的核心，用它来加速勘探。组合相关的图表，添加地图，提供过滤器以深入挖掘。它的影力响？那就是直接的业务洞察力和对实际推动业务决策的问题的答案。

有时候我们需要更直观的图表来表达表格中的数据。

如下面的数据表格转换称图表。

原始数据表格

转换成的图表

1、全部选中表格， 工具栏选择插入——柱形图——簇状柱形图。会自动生成下图的图表。

2、我们需要对自动生成的图表改进。全部选中图表中的平均数，工具栏会出线图表工具。然后选择设计——更改图表类型，弹出更改图表类型选择框。

3、选择折线图——带数据标记的折线图。

自动生成下图图表。

4、鼠标选中生成的“平均数”线条，右键选择设置数据系列格式。

5、在弹出的设置数据系列格式选框中，选择系列选项——次坐标轴，数据标记选项——无。生成下图图表，会在右边生成次坐标轴。

6、选中左边的主纵坐标，右键选择设置坐标轴格式，然后坐标轴选项：最小值设置为20，最大值设置为200，主要刻度单位设置为20。左边的次坐标轴相同的设置。（数值的设定根据自己的需要）

我们想要的图表就生成啦。

当我们改动表格里的数据时，图表也会跟着自动改变。