报表开发知识大全（19）：数据可视化报表

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本帖最后由 Lenka.Guo 于 2016-4-13 14:21 编辑

1. 什么是数据可视化
数据可视化是报表解决方案和数据分析中常用的功能。图表和图形以及更高级的数据可视化工具，能够帮助用户更好的理解业务数据，提供更直观更明确的视图，在比较数据时尤其有用。
从广泛的扁平化图表如折线图、饼状图、条形图，堆积条形图等，到高级的三维可交互的图表，或是功能性的热点图、GIS地图等都是数据可视化的表现形式，数据可视化功能是以一种有形的有影响力的方式来呈现数据信息，让用户更直观的获取关键信息。
如图2011财年销售报表所示从统计数据中，很容易就会看出12月份销售额最高，1月饮料销售额最高等关键数据。从图2 地图中看出红色越深，地区人口数量越大。

图1 2011财年销售报表

图2各省市地区人口分布报告

2. 数据可视化的好处
数据可视化能够帮助用户理解数据业务，给用户更直观的体验。在当今快节奏的商业环境中，通过逐行的扫描数据不仅费时而且不切实际，因此需要采取数据可视化的方法直观的为用户呈现关心的数据。

1. 便捷，高效，直观；帮助用户更准确的获取关键业务信息或者发现异常信息，以便快速采取应对措施。如图3所示，呈现的视图简单明了，完成百分比

图 3 电话销售中心控制台

2. 对重要数据高级概括；使用明确定义的标识符来呈现信息如根据形状，大小，颜色定义标识符，用户一目了然，轻松获取业务发展趋势。

图4 每月产品销量图

3. 具有较强的说服力；例如同样的数据以表格和图表的方式来呈现，图表会更吸引人更直观，更具有说服力。如图5所示，用户更会被图表吸引。

图5 销售统计表

3. 数据可视化的实践技巧
1. 有选择的呈现数据；数据可视化是分析突出关键项的可视化窗体，如果可视化窗体中呈现过多的数据，就会失去可视化功能的作用和影响。
2. 根据呈现的信息类型选择最合适的可视化工具；例如饼状图适合数据占比分析，折线图适合表示数据发展趋势等，如图6所示。

图 6 销售收入统计

4. 报表中常用的数据可视化方法
数据可视化旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。因此一款优秀的报表解决方案为适应BI解决方案的需求，必须为用户提供易用的，全面的，新颖的可视化手段。为企业提供洞察力的数据，帮助企业分析业务数据。
报表解决方案常用的可视化手段：
图表：图表是呈现数据分布和发展趋势的最常用的方法，报表解决方案一般需要提供流行的常用的二维和三维图表类型，如XY图表和财务图表等。

地图：地图是现代BI中常用技术手段，用以解决有关地理信息的呈现问题，是报表呈现数据不可或缺的辅助工具。一款强大的报表解决方案通常支持多种地图数据如支持ESRI, Bing, Google, OpenStreet, Mapquest地图数据等。

迷你图：对于显示工作表数据的趋势非常有用，特别是在信息共享时非常有用。使用迷你图（单个工作表单元格内的微型图表）可直观地表示和显示数据趋势。迷你图可以通过不同颜色吸引对某些内容（如季节性增加或降低或经济周期）的注意，并突出显示最大和最小值。迷你图可以通过在表格单元格中直接插入折线图/柱形图/盈亏图实现。如下图所示。

数据条：迷你图和数据条是较小的简单图表，它们可以在很小的空间中传递很多信息，并且常常与文本并排，数据条可表示多个数据点，常用于显示关键性能指标（KPI）。如下图所示。

图标集：以直观的形式提供单个数据值的状态的最小化仪表，最常用于表或矩阵中以便形象地展现行或列中的数据；报表解决方案通常提供的图标集包括箭头/形状/信号灯/等级如图所示。

数据高亮：报表中通常包含大量的数据，因此需要突出显示特殊数据，数据高亮就是常用的手段，将具有特殊含义的数据使用不同的颜色进行突出显示。如下图所示红色数据表示警告，销售记录过低，绿色数据表示销售良好。

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