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自动推荐图表、智能分析,这个新出的分析工具有点酷!

2018-12-24  本文已影响36人  帆软

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。

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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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