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    我们直接步入正题:数据可视化在数据分析与展示有很强大的说服力,用这个展示给老板才能具有较好的说服力,这也是为什么数据现在这么重要的原因,一起都以数据说话。

    你一大堆报告之类的都无法打动老板,你用一个可视化东西让老板能非常直观地看到效果与管理重要性,这个比费N多口舌都重要。

    看似动态图表好像很简单,实际上轮播图、3D地图、动态时间齿轮图都用上了...

    就来说说最近很火的动态轮播条形图吧,通过动态轮播条形图可以清晰地看到每一项数据的变化趋势、速度以及在不同时期的排名。

    数据分析想要酷一点?这个超火的动态图表,你一定要学会

     

    所以这段时间经常有朋友来问小编,帆软的产品能做出这种效果吗?当然是可以的,其实FineReport早就已上线了这个图表模板,今天就来手把手教大家做一个动态轮播条形图。

    1、概述

    1.1 问题描述

    当数据源中包含分类、系列和时间维度时,希望按照时间从小到大依次轮播图表数据,如下图所示:

    数据分析想要酷一点?这个超火的动态图表,你一定要学会

     

    1.2 实现思路

    在 SQL 查询语句中设置时间参数过滤数据,时间参数的值会随着时间而变化,然后定时刷新图表。

    2、示例

    2.1 数据准备

    新建决策报表,创建数据集 ds1,数据库查询语句如下:

    SELECT

    货主城市,

    strftime("%Y-%m",订购日期) 年月,

    sum(运货费) 运货费

    FROM 订单

    where strftime('%Y-%m',订购日期)='${left(monthdelta("1997-01-01",mod((datetonumber(now())-datetonumber(a))/1000,12)),7)}'

    group by 货主城市,strftime("%Y-%m",订购日期)

    order by 运货费

    数据分析想要酷一点?这个超火的动态图表,你一定要学会

     

    2.2 报表设计

    (1)菜单栏点击模板>模板参数,新建一个默认值为=now的模板参数a。

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    (2)决策报表 body 组件的布局方式改为绝对布局,决策报表设计主体中拖入条形图,如下图绑定数据信息。

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    (3)条形图样式选择标题,勾选标题可见,标题内容填写公式UNIQUEARRAY(ds1.select("年月")),并设置悬浮位置 x 方向50%,y 方向50%,字符为36号字体。

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    (4)条形图样式选择图例,不勾选图例可见。

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    (5)条形图样式选择标签,勾选使用标签,文本勾选值,位置设置为外侧。

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    (6)添加定时刷新,条形图特效选择交互属性,开启后台检测,时间间隔为1秒。

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    2.3 效果预览

    (1)PC端效果如下图所示:

     

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    (2)移动端效果如下图所示:

     

    数据分析想要酷一点?这个超火的动态图表,你一定要学会

     

    这样简单几步,就完成了一个动态轮播条形图,是不是非常简单,感兴趣的朋友可以动手做起来了!

    等一下,是不是还觉得不够酷炫?还想要开头动图的背景?

    制作那样的大屏动效背景,采用插入动态 GIF 背景图的方式可能无法完美自适应,所以直接用 JS 代码来制作效果更好。

    今天就给大家送上几个动态背景。

    数据分析想要酷一点?这个超火的动态图表,你一定要学会

     

     

    数据分析想要酷一点?这个超火的动态图表,你一定要学会

     

     

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  • 目前就业形势比较严峻,但是招人形势更严峻,HR需要一边苦苦在外奔波招人一边还要时时跟踪内部员工的动态,防止人员不受控制地离职,为企业的正常运作产生影响。 领英发布的“第一份工作趋势洞察”中显示: 7...

    马云说现在的年轻人离职只有两个原因:要么钱少了,要么是心里不爽了。

    对于某些企业来说,员工就像是企业行走的资产,每天早上9点钟开始,几十亿的资产都坐在办公室里,下午5点半后公司的资产逐渐清0。

    目前就业形势比较严峻,但是招人形势更严峻,HR需要一边苦苦在外奔波招人一边还要时时跟踪内部员工的动态,防止人员不受控制地离职,为企业的正常运作产生影响。

    领英发布的“第一份工作趋势洞察”中显示:

    70后的第一份工作平均超过4年才换;80后则是3年半;90后骤减为19个月;95后平均7个月就离职......

    作为一个就职于传统汽车制造企业的HRBP,我的工作内容涉及HR各模块,如招聘、培训、人事管理(考勤)、绩效等。如何时时跟踪每个人的动态,及时应对甲今天一言不合就提离职、乙明天结婚、丙大后天又休产假这样的突发情况呢?

    我想到了一直被我们忽略的人力资源数据,每月产生的十几万的数据只是在汇报时使用,造成数据浪费,隐藏在数据中的价值未被发现,10分钟汇报,可能要花费2、3天去处理数据。

     

    人员离职数据表

    而且领导面对几十页的人力数据分析报告只是简单的翻几下,殊不知这是我花了多少心血制作的。那么如何将几十页的文字快速展示给老板,并且还能让他影响深刻呢?

    首先我想到了excel,但是excel的展示效果一般,若想做到图形及色彩丰富要费一番功夫,且每次数据更新都需要重新制作,不符合企业的数据应用场景。通过在网上搜索了解到,商业智能(BI)软件能够快速将数据可视化呈现,便于数据分析。

    目前市场上做的比较好的几款商业智能软件有Tableau、PowerBI、FineBI,详细了解了一下都很不错,高效且易上手,但是前两个都是收费的,不太适合我个人使用,FineBI个人版完全免费,于是我就本地下载安装了一个,简单用我们公司的人力资源数据进行数据加工,可视化展现

    下面我以HR手中最常见的人员信息、加班数据和离职记录三组数据为例,用FineBI对数据进行加工,并用仪表板进行展示。

    1.在职人员性别比例分析

    同样的一张数据表,我想要在女性各级别占比中,既体现出各年龄段的女性占比,又将各科室的人员数量差别体现出来,我尝试了finebi中的柱形图,Finebi有很多形式的柱形图选择:分区柱形图、堆积柱形图、多系列柱形图、百分比堆积柱形图等,官网的帮助文档中对每种图形都有应用举例。

     

    分析结论:

    从团队配合角度出发,男女比例应该控制在合适范围内。同时随着二胎政策开放,所以企业需要实时关注各团队适龄女性(22-35岁)的占比。适龄女性占比过高,长期休假产生的人员短缺风险也会增高。

    试想,目前工程师级别22-35岁的女性占比很高,若大量不受控制的长期休假,则会对企业生产造成严重影响。因此在对相应岗位进行人员调整与制定招聘计划时,要有所侧重与调整,提前做好人员储备。

    2.加班数据分析

    加班数据是最能反映问题的数据,究竟是加班管理制度不规范,管理层面出现问题,还是真的企业运作人力需求大,投入与产出成正比,都是一个良性企业要把控的点。

    对于现有的加班数据,我同样采用了堆积柱形图来展示,把各月份各部门的加班人数进行对比、各年龄阶层各部门加班情况进行对比展示,同时使用finebi中的仪表盘组件对每个月的劳动负荷强度进行展现,便于时刻关注员工的劳动强度变化。

     

    加班数据分析展示

    分析结论:

    对于加班人员,要关注超过45岁同事加班负荷如何,是否应减少加班,在易引起心血管疾病的季节是否应增加职业健康体检,同时还要具体看导致“大龄人员”加班的原因,是公司用人紧张,还是“后继无人”缺少技术能手,前者要结合生产计划觉得是否增加、调配人手,后者要进行人员盘点,设定培训计划。

    从劳动负荷仪表盘中我们看到,6月的员工劳动负荷强度上升,整体劳动强度负荷应控制在低水平,过高对员工士气也会有影响,所以需考虑安排员工活动,释放压力,这些通过FineBI的数据可视化展示出来,结果一目了然。

    3.离职情况分析

    离职数据是企业常见却又敏感的数据,之前每个季度都会将该季度的离职数据拿来进行分析,并与历史数据进行比对,此处我用到了FineBI的柱形图、饼图、堆积柱形图从离职人员级别、离职原因、离职去向和组织调整前后离职对比进行分析展示,最后使用分组表展示了各个科室员工的量化和满意度情况。

     

    分析结论:

    离职增多,组织调整后离职人员比之前增加了16%,因福利、发展机会原因离职比例增加,组织调整后尽管薪资未改变,但变化带来的影响仍增加了离职比例,员工更关注此方面;主管级以上人员离职成倍增加,组织调整后主管层级离职加剧,较调整前增加了2倍以上,而经理层级也增加了1倍。

    通过研究人员去向、离职原因、级别比例构成数据等,我发现了企业现有运行状态下一些隐藏的问题。从上图的离职去向中可以发现很大一部分人都去了竞争对手那里,通过离职访谈发现,竞争对手的薪资政策高于公司,这时就要思考公司的薪酬政策是否已跟不上市场节奏。

    同时可以从图中看到组织机构调整后人员离职率升高,是政策有偏颇还是管理者能力问题,值得我们与用人部门配合探究本质。

    已在离职路上的人员,我们无法挽回,但基于历史数据,通过FineBI能预测未来有离职风险的人员,有针对性地进行干预,最大可能为企业留住人才。

    总结

     

    数据时代,当面对一堆数据焦头烂额,不知如何物尽其用,发挥数据价值时;当公司生产运作出现问题亟待优化却无从下手时;想向领导指明问题所在却不知从何说起时,你是否想过借数据之口说出事实真相?

    或许你也可以像我一样尝试用FineBI进行简单的拖拽操作,迅速将数据进行可视化呈现,从中获得意想不到的惊喜。

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  • 工作中我们常常会遇到各种各样的数据,为了分析这些数据,往往会将其可视化。 数据可视化的第一步就是选择合适的图表。...而且,对于这种传统图表的展示形式,数据分析统计的人员来说往往会存在这样一些问...

    工作中我们常常会遇到各种各样的数据,为了分析这些数据,往往会将其可视化。

    数据可视化的第一步就是选择合适的图表。

    怎么做图表?从Excel时代起,大家固有的思维就是按:有几个“分类”,分几个“系列”去填充数据。选择能直观展现结果的图表来展现。这个过程其实是先有大致的数据分析结果,后用图表来表达,我们称之为可视化1.0。而且,对于这种传统图表的展示形式,数据分析统计的人员来说往往会存在这样一些问题:

    a.可视化效果取决于工具所提供的有限的图表类型

    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。

    b.理解 “分类”/ “系列”等一系列人为定义的属性,本身就有很大的使用难度

    这个小编深有体会,每次用excel做图表,我都不懂何为分类,何为系列,各种抓瞎点击。虽然excel 2013版本之后能自动出图表,但维度一多,免不了各种调试。其实“分类”,“系列”等概念,对于初步接触分析的用户来说,还是要花点时间深入理解的。

    c.不知道用什么图表,为了做图而做图

    从大部分想要数据分析的用户调研来看,有59%的用户表明“采用什么图表分析展示数据,是用户面临的最大问题。”

    所以,现如今数据分析盛行且极有可能在未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,我们称之为可视化2.0时代。

    市面上的可视化工具大多是1.0,能辅助分析思路,可视化展现图表的工具并不多,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,可动态展现的特性,也同样值得推荐。

    自动推荐图表、智能分析,这个新出的分析工具有点酷!

     

    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(除支持自由设置之外还支持与字段绑定动态展现)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现能力。

    智能图表推荐展现

    FineBI能够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现。

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    如上图所示,从此以后再也不用纠结用饼图做好还是用折线图做好了。

    FineBI可视化效果:

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    分析性图表

    图表是追随于数据分析思路的。

    比如“分面展示”其实是提供了一种将多项指标并列分析的数据观察视角。比如我想同时观察温度和衬衫销售的数据趋势,这个时候就可以使用分面分析来进行数据统计观察。通过分面,可以分析不同指标的相关性,从而发现数据的潜在关联。

    列举一个简单的例子,我们使用分面展示模式来观察不同学历对加班时长和收入的影响(非实际数据):

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    不同年份的销量与增长值之间的关联(非实际数据):

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    Dashboard——构建数据分析故事

    通常我们在做一些数据报告性质的场景下,需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之外,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维逻辑,让你拥有独到的洞察性数据见解,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

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    多角度销售可视化数据分析故事

    ——何时何地应该出售什么?儿童服装、女士服饰、男士服饰?

    ——哪种品类销量最好?

    ——哪个区域销量最好?

    ——哪个门店销量最好

    ——哪个品牌销量最好

    ——哪一天销量最好?

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    图表自适应

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    除了丰富的图表呈现心态之外,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。

    整体适应:横纵向填充满当前展示组件.

    宽度适应:横向填充满数据,纵向根据数据情况,判断是否出现内部滚动轴。

    高度适应:纵向填充满数据,横向根据数据情况,判断是否出现内部滚动轴。

    四种适应模式,满足用户dashboard设计时,不同的布局需求。同时,FineBI还支持用户手动调整坐标轴元素宽度,满足更多的自定义展示需求。

    动态图表呈现

    除了静态的图表展现之外,FineBI还支持用户增加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示,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现效果。

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    大数据图表性能

    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示。

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    数据分析人员的新利器——数据挖掘

    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。

    如果你想预测未来的销售额,你想智能的给用户群分类,或者你想知道短信发给哪个用户获得的反馈可能性比较大,这些在FineBI中都将会成为现实。

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    此外,FineBI还将时间序列算法和聚类算法,和图表分析相结合,也就是大家不止可以实现预测和聚类,更进一步,只需要简单的拖拖拽着就可以立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。

    最后

    由于篇幅限制,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,又是可以协助企业数据分析的工具。感兴趣的同学们可以到FineBI官网激活试用(个人免费)。希望这款BI工具能够帮助大家提高日常工作中的数据分析效率。

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    做数据分析,一定会用到的12类实用图表

    “辅助线画的花里胡哨,题目做不出来就是白搭。”

    放在职场上也是一样。

    漂亮≠好。数据可视化的本质就是为了有效地传达信息,所以对于数据分析来说,图表的实用性永远在第一位。

    一、基础图表

    饼图、柱状图、指标图、条形图、折线图、明细表。

    基本图表的组合

    不同类型的图表有不同的呈现方式,表达的重点内容也不一样。

    一般来说,数据通常包含五种相关关系:构成、比较、趋势、分布及联系。

    • 构成——主要关注每个部分所占整体的百分比,如果你想表达的信息包括:“份额”、“百分比”以及“预计将达到百分之多少”,这时候可以用到【饼图】
    • 比较——可以展示事物的排列顺序是差不多,还是一个比另一个更多或更少呢?“大于”、“小于”或者“大致相当”都是比较相对关系中的关键词,这时候会首选【条形图】
    • 趋势——关心数据如何随着时间变化而变化,每周、每月、每年的变化趋势是增长、减少、上下波动或基本不变,这时候使用【折线图】更好地表现指标随时间呈现的趋势
    • 分布——是关心各数值范围内各包含了多少项目,典型的信息会包含:“集中”、“频率”与“分布”等,这时候使用【柱状图】
    • 联系——主要查看两个变量之间是否表达出我们预期所要证明的模式关系,比如预期销售额可能随着折扣幅度的增长而增长,这时候可以用【折线图】来展示,用于表达“与……有关”、“随……而增长”、“随……而不同”变量间的关系。

    二、衍生形式

    因为应用场景的不同,在基础图表又衍生出更多形式,给不同的数据关系以更丰富的表达。例如:
    柱状图、堆积图
    从柱状图到堆积图,我们不难发现堆积图在柱状图的基础上中展现了份额关系。
    折线图、曲线图、面积图、面积堆积图
    面积图强调数量随时间而变化的程度,引起人们对总值趋势的注意。面积图也可“堆积”,增加份额的概念。
    折线图、散点图、气泡图
    观察折线图到散点图,散点图到气泡图的变化过程,可以发现散点图有更大的空间去表达数据的维度。于是,气泡图中“散点”的范围可变了。
    饼图三件套

    三、其他场景下更加具象的图表

    以地图为底本展现区域动态分布:
    大家都熟悉的疫情图
    项目/任务管理中十分常用的一种图表类型——甘特图。
    甘特图
    如图示,通过活动列表和时间刻度表示出特定项目的顺序与持续时间,是项目管理一把手。

    横向对比,展现不足的雷达图:
    雷达图

    四、图表搭配

    各类的图表功能强大,通过合理地搭配,更有奇效:

    柱状图+折线图

    通过两种形式展现数据关联。双轴图

    细圆环饼图+指标图

    在表现占比的同时,放大其中的重要指标。
    在这里插入图片描述

    地图+气泡图

    展现全球各区域疫情严重情况。
    世卫组织发布的全球疫情图局部

    综上所示,指标图、柱状图、条形图、雷达图等搭配使用,能够多维度展现数据分析成果。

    到这里,图表就变得越来越清晰,也越来越有趣了。

    不过,我还是要提醒大家,不要过度追求美化,而要多多实践。了解图表知识最好的方式就是多看、多用、多练。

    文中部分疫情图片来自网络,侵删。
    文中图表制作所用工具:简道云

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空空如也

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动态图表分析报告