使用 QuickBI 搭建酷炫可視化分析

隨着各行各業大數據的滲透，BI 類數據分析需求與日俱增，如何讓可視化更好的展示數據的價值，是 BI 類產品一直努力的方向。對此國內外的BI產品都有本身的方法，如國外大牌的 PowerBI、Tableau，還有國內的 FineBI、BDP、Quick BI 他們都提供了豐富度可視化能力，但對於新手而言，有了數據以後如何選擇合適的圖表？如何配置酷炫奪目的圖表？多個圖表如何組織有故事的報表？亦或是你想了解可視化背後的技術原理，本文將一一爲你解答。

圖表開發
要使用 Quick BI 作可視化分析，只須要簡單的三步（開啓試用後方可進入下方連接，點擊此處開始試用）

鏈接數據源，打開 http://bi.aliyun.com/workspac... 輕鬆配置。目前Quick BI已經支持包括 Mysql/PostgreSQL/SQL Server/Hive 在內的絕大多數數據源類型
新建數據集，打開 http://bi.aliyun.com/workspac... 選擇數據庫中一個表建立數據集，數據集也支持多個表之間雪花模型和星型模型關聯
建立儀表板，接下來就能夠開始選擇須要的圖表

首先看一下 Quick BI 圖表的種類：

如上圖，Quick BI目前共提供十三類三十多種圖表，如柱狀圖包含普通柱圖、堆積柱狀圖、百分比堆積柱圖、條形圖、堆積條形圖、百分比堆積條形圖6種，能涵蓋 BI 分析中的絕大多數場景。

Quick BI還能輕鬆構建線柱組合圖。以下圖，爲了分析服裝類目利潤和訪客數及銷量關係，利潤使用柱狀展現有利於突出主次關係。

鼠標hover到圖例上能高亮指定數據，適合維度過多狀況下單個維度分析。

此外，Quick BI 相對於其它圖表，會對大數據量場景作適配，避免文案覆蓋或展現不全。以下圖，當餅圖用例過多時，會對圖例自動開啓滾動條展現，Tooltip 顯示位置優化排布：

此外還有來源去向圖，適合分析頁面間調整和用戶行爲路徑：

QuickBI 提供這麼多圖表展現方式，但如何選擇合適的圖表類型能？這就須要根據數據特徵出發，掌握這一技能須要練習和經驗，對於新手，你能夠參考以下圖表選擇流程圖。

圖表實現原理
介紹完圖表類型和使用方法，若是你對圖表技術原理感興趣，能夠看接下來的圖表實現原理分析。

圖表框架從上到下共分爲4層：

1. 組件層

基於圖表展現方式的不一樣，交互有很大差異，所以將線圖、柱圖、面積圖、條形圖、餅圖等歸位基礎圖表，他們基於常規的笛卡爾座標系或極座標系構建；交叉表、矩陣樹圖、漏斗圖、來源去向圖等交互各異，須要針對性優化，歸爲富交互圖表；地圖須要基於LBS地理位置數據，目前內置中國省市縣地圖，能夠在不一樣級別上鑽和下鑽。最後一類是將來計劃上線的3D圖表。結合着目前VR/AR設備的興起，3D圖表在視覺效果上有更好的體驗，將來計劃發力。

1. 圖表交互層

靜態圖表是呆板的，靈活的交互就像讓圖表說話同樣提升數據分析的效率和體驗，對於OLAP類數據來講鑽取聯動跳轉是基本交互，這些全部支持類圖表能夠統一實現。座標軸Axis、圖例、提示框Tooltip在多個圖表都支持，封裝成通用模塊方式提供。對於大數據量而言，這3個通用模塊都須要解決小空間下如何展現大量文案的問題，Quick BI 內部基於不少算法來作展現優化，如當座標軸數量過多時，經過對比座標軸寬度和文案寬度，自動計算座標軸文案傾斜夾角，避免文案重疊。對於數據量過大狀況，實現自動抽樣展現。

1. 數據配置層

數據主要分爲兩類：『展現數據』和『圖表配置數據』。

展現數據是業務中的原始數據，不會由於圖表類型的不一樣而變化。

圖表配置數據又分爲『用戶產生的圖表配置』和『圖表默認配置』，最終圖表展現是以兩者合併以後爲準。

因爲上層圖表交互只負責展示，所以須要的數據結構也是爲了高效展示，接口提供的數據是爲了方便存儲，所以兩者不少狀況下不一致，因此就須要數據轉換層作數據格式適配。

這一層是整個數據處理的核心，並不只僅是轉換方法，數據結構的設計一樣是關鍵，須要兼顧到不一樣圖表類型橫向和將來擴展縱向的多重考量。

1. 底層依賴

因爲可視化圖表的多樣性，一套框架或繪製方法很難高效知足業務需求，所以底層基於G二、Three.js、Leaflet 三個基礎庫，這三者有不是現成的圖表庫，都須要具體實現圖表。相似於麪粉和麪條的關係，這三者至關於不一樣口味的麪粉，最終開發的圖表像麪條。

G2 是一套基於可視化編碼的圖形語法，以數據驅動，適用於基礎圖表；Three.js 是WebGL的封裝，提供高效API開發3D圖表；Leaflet 適用於開發交互式地圖類圖表。

總結
以上是 Quick BI 圖表的介紹、用法和技術原理。Quick BI 正是憑藉阿里巴巴在大數據領域多年的經驗，不斷打磨出來的一款 BI 產品。但願他能幫你從雜亂的數字轉換爲酷炫的圖表，幫你發掘數據背後的價值。

本文做者：supwdl

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