使用 QuickBI 搭建酷炫可视化分析
隨著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現數據的價值，是 BI 類產品一直努力的方向。對此國內外的BI產品都有自己的方法，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，但對于新手而言，有了數據之后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后的技術原理，本文將一一為你解答。
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圖表開發
要使用 Quick BI 做可視化分析，只需要簡單的三步（開啟試用后方可進入下方鏈接，點擊此處開始試用）
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還能輕松構建線柱組合圖。如下圖，為了分析服裝類目利潤和訪客數及銷量關系，利潤使用柱狀展示有利于突出主次關系。
鼠標hover到圖例上能高亮指定數據，適合維度過多情況下單個維度分析。
此外，Quick BI 相對于其它圖表，會對大數據量場景做適配，避免文案覆蓋或展示不全。如下圖，當餅圖用例過多時，會對圖例自動開啟滾動條展示，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為路徑：
QuickBI 提供這么多圖表展示方式，但如何選擇合適的圖表類型能？這就需要根據數據特征出發，掌握這一技能需要練習和經驗，對于新手，你可以參考如下圖表選擇流程圖。
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圖表實現原理
介紹完圖表類型和使用方法，如果你對圖表技術原理感興趣，可以看接下來的圖表實現原理分析。
圖表框架從上到下共分為4層：
1. 組件層
基于圖表展示方式的不同，交互有很大差別，因此將線圖、柱圖、面積圖、條形圖、餅圖等歸位基礎圖表，他們基于常規的笛卡爾坐標系或極坐標系構建；交叉表、矩陣樹圖、漏斗圖、來源去向圖等交互各異，需要針對性優化，歸為富交互圖表；地圖需要基于LBS地理位置數據，目前內置中國省市縣地圖，可以在不同級別上鉆和下鉆。最后一類是未來計劃上線的3D圖表。結合著目前VR/AR設備的興起，3D圖表在視覺效果上有更好的體驗，未來計劃發力。
2. 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一樣提高數據分析的效率和體驗，對于OLAP類數據來說鉆取聯動跳轉是基本交互，這些所有支持類圖表可以統一實現。坐標軸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。對于大數據量而言，這3個通用模塊都需要解決小空間下如何展示大量文案的問題，Quick BI 內部基于很多算法來做展示優化，如當坐標軸數量過多時，通過對比坐標軸寬度和文案寬度，自動計算坐標軸文案傾斜夾角，避免文案重疊。對于數據量過大情況，實現自動抽樣展示。
3. 數據配置層
數據主要分為兩類：『展示數據』和『圖表配置數據』。
展示數據是業務中的原始數據，不會因為圖表類型的不同而變化。
圖表配置數據又分為『用戶產生的圖表配置』和『圖表默認配置』，最終圖表展示是以二者合并之后為準。
由于上層圖表交互只負責展現，因此需要的數據結構也是為了高效展現，接口提供的數據是為了方便存儲，因此二者很多情況下不一致，所以就需要數據轉換層做數據格式適配。
這一層是整個數據處理的核心，并不僅僅是轉換方法，數據結構的設計同樣是關鍵，需要兼顧到不同圖表類型橫向和未來擴展縱向的多重考量。
4. 底層依賴
由于可視化圖表的多樣性，一套框架或繪制方法很難高效滿足業務需求，因此底層基于G2、Three.js、Leaflet 三個基礎庫，這三者有不是現成的圖表庫，都需要具體實現圖表。類似于面粉和面條的關系，這三者相當于不同口味的面粉，最終開發的圖表像面條。
G2?是一套基于可視化編碼的圖形語法，以數據驅動，適用于基礎圖表；Three.js 是WebGL的封裝，提供高效API開發3D圖表；Leaflet 適用于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 正是憑借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。希望他能幫你從雜亂的數字轉換為酷炫的圖表，幫你發掘數據背后的價值。
原文鏈接
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的使用 QuickBI 搭建酷炫可视化分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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