看似複雜炫酷的數據可視化大屏，學會這個工具輕鬆搞定

「今朝有酒今朝醉，報表不作不能睡，借問酒家何處有，報表還得編一宿」，這句帶有些許幽默感的打油詩背後，倒是我從業多年的心酸歷程，沒錯，我就是大家口中作報表的哥哥——表哥。

前些日子在和別人交流的過程當中發現，如今市場變化太快，不只用Excel作報表已經落後了，就連最後的數據都要以美觀、直接、酷炫的方式展示出來，我這個什麼都不懂又不想學並且只會用Excel的老油條，面對這個消息，不由爲本身的職業生涯捏了一把汗。

那到底怎麼呈現數據纔是大家所說的美觀酷炫，能讓人賞心悅目？我獲得了一個你們都認同的答案，數據可視化。

什麼叫數據可視化？

超大畫面、富有科技感、酷炫的呈現效果，當咱們一談到數據可視化時，就會想到這些特色。相比於傳統報表，數據可視化讓數據呈現更加直觀、快速、易於接收，下面讓咱們來看看數據可視化究竟是什麼樣。

我這個縱橫IT界多年的職場老手反正是被這種效果酷炫到了！我要是領導，招聘一個會這種的，還要什麼自行車？！

其實可視化圖表並不複雜，不少人推薦的Python、R語言、Tableau等專業數據分析工具幾乎都能很輕鬆的實現。可是，這只是對於專業的數據人或者精通這些專業工具的人來講的！像大學生、業務人員或者是常常要作報告的人，想要實現一些可視化分析的人，不可能拿出時間來研究python、Tableau、R這樣的專業工具，這些工具的學習成本和難度都是至關大的。

那麼有沒有適合徹底新手的可視化工具，只須要幾分鐘就可以上手，並且作出的效果既炫酷又實用的呢？固然有，好比我今天要推薦的FineReport。

Finereport是一款企業級的web報表軟件，解決的是企業數據查詢、展現、錄入的問題，而且能夠以拖拽的方式造成可視化大屏，簡單又便捷。傳統的報表，經常以表格的形式展示，它能突出數據自己，但並不利於閱讀者直觀的看出數據之間的關係等，而FineReport除了能實現複雜的表格樣式外，還具有極其豐富的圖表，可以知足多樣的數據可視化場景訴求。

如何使用Finereport作出可視化的效果？
1.排版佈局

大屏的目的是爲了讓領導和同事更加清晰的看到每個數據指標，因此首先須要分析哪些維度須要展示，好比：

時間維度：什麼時間節點的業務作得最好，各個時間之間的對比

地理維度：哪一個地區的項目作的最出色，各地區之間的差別

而後要將這些不一樣的維度須要展示的點都放在設計器中，再將左側的數據拖入每一個須要展示的點下面。

看似複雜炫酷的數據可視化大屏，學會這個工具輕鬆搞定
2.配色

一個酷炫的大屏，背景顏色很是重要，通常選用深色調的顏色或者圖片，能夠搭配一些帶有星空、條紋等效果的圖片可使大屏看起來更有科技感。具體操做：服務器—圖表預約義配色—添加新的預約義樣式—編輯圖表—系列配色選擇，偷偷告訴大家一個小技巧，預先設置好圖表預約義配色，就能夠統一給圖表系列更換配色。

3.點綴

細節會極大的影響總體效果，須要經過適當給元素、標題、數字等添加一些諸如邊框、圖畫等在內的點綴效果，能幫助提高總體美觀度。

4.動態可視化


萬丈高樓平地起，上面說的動態可視化還要得益於Finereport內置的各類組件，在這裏，咱們把FineReport中的數據可視化分爲三個大類：統計圖表、專一大屏的動效圖表、插件。

1、統計圖表

這裏首先給個建議：圖表樣式過多，會顯的大屏雜亂無章，通常在整個大屏中，柱狀圖所佔的比例應該要大一點。

一、種類

Finereport提供數十種統計圖，每類又包含多種風格樣式。

每種圖表的實際示例以下，因爲官方提供的樣式太多，如下爲部分示例。

2.個性化配置

產品內置了官方預約義的樣式，能夠根據須要選用。

除了官方的自定義樣式，還提供了選項讓用戶可自行調整，包括標題、標籤、圖例、背景、座標軸等。

2、插件

擴展圖表插件是基於webgl等技術開發，經過簡單拖拽便可實現自動播放、3D動畫特效等多種效果，且能夠根據圖表類型和數據提供「自動輪播」和「定時刷新」，知足用戶不一樣場景下的業務需求，在體現數據價值的同時讓大屏炫酷起來。

1.三維組合地圖

打開服務器>插件管理>安裝/更新擴展圖表，選擇擴展圖表—地圖類，輪播三維組合地圖，分別給四種地圖形態選取數據源，這樣子三維組合地圖就完成了。

2.3D特效組件

輪播gis點地圖，根據用戶預先錄入數據，按序播放各個地理點的相關信息，3D視角和跳轉動畫如同身臨其境。

3.動態指標卡

Finereport提供多種可選效果，如輪播、粒子技術器等，以'酷炫'和'簡潔'的方式展現最基礎的數據。


3、動態加載效果

Finereport經過組件加載動效，讓每一個組件模塊舞動起來，讓整個大屏界面化靜爲動。更爲重要的一點是，組件加載動效能夠與咱們的監控刷新功能相結合。從原始數據哪裏來、過期數據往那裏去到新數據怎麼進來，兼顧整個閉環的良好體驗。

4、鑽取、聯動

鑽取包括上卷與下鑽。上卷是經過在維級別中上升或經過消除某個或某些維來觀察更歸納的數據。下鑽是經過在維級別中降低或經過引入某個或某些維來更細緻的觀察數據。

想要篩選出感興趣的點進行全面瞭解，此時就可使用圖表聯動功能。好比在上面的可視化看板中，我想要知道浙江省的具體狀況，只需點擊地圖中的「浙江」，其餘圖表就會聯動起來：

總結：
也許你們還沉浸在傳統的數據處理方式之中，對這種可視化的大屏表示不能接受，認爲其華而不實，只會博人眼球。

新鮮事物不免會讓人產生懷疑，可是咱們要抓住問題的重點，即這種方式到底能不能讓數據產生價值？是否經得住業務部門的推敲？是否爲企業經營提供了幫助？

從酷炫的外表中走出來，以多維度進行分析，關注數據自己的價值，致力於用數據爲企業賦能，這也正是帆軟一直在作的事情：讓數據成爲生產力。