自動推薦圖表、智能分析，這個新出的分析工具備點酷！

工做中咱們經常會遇到各類各樣的數據，爲了分析這些數據，每每會將其可視化。

數據可視化的第一步就是選擇合適的圖表。

怎麼作圖表？從Excel時代起，你們固有的思惟就是按：有幾個「分類」，分幾個「系列」去填充數據。選擇能直觀展示結果的圖表來展示。這個過程實際上是先有大體的數據分析結果，後用圖表來表達，咱們稱之爲可視化1.0。並且，對於這種傳統圖表的展現形式，數據分析統計的人員來講每每會存在這樣一些問題：

a.可視化效果取決於工具所提供的有限的圖表類型

工具提供的圖表類型是有限的，而分析的需求是無限的。設想一旦分析的結果是多維的，手中的圖表就那麼幾個，那數據可視化就很受侷限。

b.理解 「分類」/ 「系列」等一系列人爲定義的屬性，自己就有很大的使用難度

這個小編深有體會，每次用excel作圖表，我都不懂何爲分類，何爲系列，各類抓瞎點擊。雖然excel 2013版本以後能自動出圖表，但維度一多，免不了各類調試。其實「分類」，「系列」等概念，對於初步接觸分析的用戶來講，仍是要花點時間深刻理解的。

c.不知道用什麼圖表，爲了作圖而作圖

從大部分想要數據分析的用戶調研來看，有59%的用戶代表「採用什麼圖表分析展現數據，是用戶面臨的最大問題。」

因此，現現在數據分析盛行且極有可能在將來成爲必備技能的時代，圖表更應該輔助分析，在龐大、雜亂無序的數據中講信息精簡出來，伴隨分析思路，幫助探索式分析，咱們稱之爲可視化2.0時代。

市面上的可視化工具大可能是1.0，能輔助分析思路，可視化展示圖表的工具並很少，Tableau是先驅。而最新出來的FineBI 5.0版本，除了探索式數據分析的體驗，帶有數據挖掘屬性，可動態展示的特性，也一樣值得推薦。

FineBI V5.0的可視化分析是基於著名的圖形語法(The Grammar Of Graphics)設計，由此提供了無限的圖表推薦，不限制屬性映射效果以及全新的分析功能。

它取消了圖表類型的概念，以「形狀「和對應的「顏色「，「大小「，「提示「，「標籤「等屬性（除支持自由設置以外還支持與字段綁定動態展示）進行圖表類型替代，這樣一來FineBI也就擺脫圖表類型對可視化效果的限制，從而達到無限制圖表類型的展示能力。

智能圖表推薦展示

FineBI可以根據用戶拖入的字段（維度類型/個數、指標個數、數據週期性）進行智能圖表類型推薦，用最適合的形態進行當前的數據統計呈現。

舉個簡單的例子，你拿到一串數據，比方說講「月份」「銷量「兩個維度拖到面板彙總，就會自動選擇用柱形圖來展示。

如上圖所示，今後之後不再用糾結用餅圖作好仍是用折線圖作好了。

FineBI可視化效果：

分析性圖表

圖表是追隨於數據分析思路的。

好比「分面展現」實際上是提供了一種將多項指標並列分析的數據觀察視角。好比我想同時觀察溫度和襯衫銷售的數據趨勢，這個時候就可使用分面分析來進行數據統計觀察。經過分面，能夠分析不一樣指標的相關性，從而發現數據的潛在關聯。

列舉一個簡單的例子，咱們使用分面展現模式來觀察不一樣學歷對加班時長和收入的影響（非實際數據）：

不一樣年份的銷量與增加值之間的關聯（非實際數據）：

Dashboard——構建數據分析故事

一般咱們在作一些數據報告性質的場景下，須要利用數據創造出吸引人的、信息量大的、有說服力的故事。而FineBI除了提供無限的圖表分析以外，儀表板還可供用戶進行靈活地數據圖表佈局分析，輕鬆構建出你的數據圖表思惟邏輯，讓你擁有獨到的洞察性數據看法，進而達到有效溝通或者數據彙報的目的。

地產銷售可視化數據分析故事

——銷售額逐年逐月上漲

——各市房地產銷售額均較高

——高層賣的好，銷售面積遙遙領先

——住宅的銷售在各年份都處於領先地位

多角度銷售可視化數據分析故事

——什麼時候何地應該出售什麼？兒童服裝、女士服飾、男士服飾？

——哪一種品類銷量最好？

——哪一個區域銷量最好？

——哪一個門店銷量最好

——哪一個品牌銷量最好

——哪一天銷量最好？

圖表自適應

除了豐富的圖表呈現心態以外，FineBI中提供四種圖表內部的自適應模式，包括：

標準適應：內置算法，當橫縱向數據較多時，圖表內部自動生成對應方向的滾動軸。

總體適應：橫縱向填充滿當前展現組件.

寬度適應：橫向填充滿數據，縱向根據數據狀況，判斷是否出現內部滾動軸。

高度適應：縱向填充滿數據，橫向根據數據狀況，判斷是否出現內部滾動軸。

四種適應模式，知足用戶dashboard設計時，不一樣的佈局需求。同時，FineBI還支持用戶手動調整座標軸元素寬度，知足更多的自定義展現需求。

動態圖表呈現

除了靜態的圖表展示以外，FineBI還支持用戶增長圖表註釋以及閃爍動畫，可由用戶自由定義條件進行動態展現，打破了傳統圖表靜態呆板的呈現形式，讓用戶體驗更加生動的數據圖表展示效果。

大數據圖表性能

此外，FineBI提供的圖表大數據模式，依靠前端性能，可支撐百萬以上數據量的圖表展現。

數據分析人員的新利器——數據挖掘

FineBI這個數據分析工具，目前支持時間序列算法、聚類算法、分類算法等三類數據挖掘方法，還支持和R語言的集成。

若是你想預測將來的銷售額，你想智能的給用戶羣分類，或者你想知道短信發給哪一個用戶得到的反饋可能性比較大，這些在FineBI中都將會成爲現實。

此外，FineBI還將時間序列算法和聚類算法，和圖表分析相結合，也就是你們不止能夠實現預測和聚類，更進一步，只須要簡單的拖拖拽着就能夠當即看到預測和聚類的結果，讓數據挖掘不止於能用，更要易用。

最後

因爲篇幅限制，本文所講的圖表只是FineBI工具的冰山一角。其本質既是一個數據分析可視化工具，又是能夠協助企業數據分析的工具。感興趣的同窗們能夠到FineBI官網激活試用（我的免費）。但願這款BI工具可以幫助你們提升平常工做中的數據分析效率。