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基于条形图的例子，当我们需要用某一个维度来评价另一个维度时，或者要用两个度量来衡量一个维度，那并排柱形图就是一个非常好的选择。 基于条形图的例子，我们可以将“利润”字段拖到列，同时保留原设置（产品类别在列，销售额在行的设置），平台将自动生成度量值字段和度量名称字段 再移除“区域”字段，生成图形如下图3.1.5.1所示。 图3-1-5-1并排柱形图 另外，并排柱形图在智能推荐中的位置如图红框所指，如图3.1.5.2所示 图3-1-5-2并排柱形图入口 我们当然也可以直接通过选择好需要的字段后，直接点击【智能推...

饼图也是最常用的一种统计图表，一般只用来展示相对比例或百分比情况。使用饼图需要注意的是，饼块最多不要超过六块，如果超过六块，那就需要考虑别的图形了，比如，树状图等。 在某公司的销售数据中（数据源>Demo>DEFAULT>ls_limit_date)，如果我们想大致观察每种类别产品售额占总体的百分比情况，我们可以选择饼图。 将自助分析连接到数据源，同样是使用刚才的数据（源>Demo>DEFAULT>ls_limit_date），步骤如下： 按住ctrl键，从左侧数据选项卡中选中要展示的维度字段“产品类别”和度量字...

散点图通常是用在需要分析不同度量字段间是否存在某种关系的时候，例如，分析各类产品的销售额和运送到目的地的费用情况。通过散点图，可以有效地发现数据的某种趋势、集中度及其中的异常值，根据这些发现，可以帮助我们确定下一步应重点分析哪方面的数据或情况。 现在，我们来分析一下各类产品的销售额与运输费之间是否存在某种关系。步骤如下： 连接到数据源（如：数据源>Demo>DEFAULT>ls_limit_date），按住ctrl键，选中“产品名称”“销售额”和“运输成本”； 点击【智能推荐--2D图形】，从中点击“散点图”，得...

折线图也是最为常用的一种统计图表之一。折线图可以将独立的数据点连接起来，通过折线图，人们可以在大量连续的点之中发现数据变化的趋势。 折线图常用来展示数据随时间的变化趋势，从图形的曲线或是折线的程度来协助判断数值的离散程度。 现在来分析某公司近四年来的销售额变化趋势，各个类别产品各年的销售趋势又是什么样的。步骤如下： 连接到数据源（如：数据源>Demo>DEFAULT>ls_limit_date），按住ctrl键，分别选中“日期”、“销售额”，点击【智能推荐--2D图形】，选择平台推荐的折线图，并生成结果，如下图3....

面积图是折线图的另一种形式，只是线下面的区域会由颜色或纹理填满。要绘制面积图，首先标记各个数据点，再用线把它们连起来，最后把线下方的空间填满。跟折线图一样，面积图可显示某时间段内量化数值的变化和发展，常用来显示趋势。 在上述折线图中，我们有三条线，用面积图来对比三种产品的销售额情况会更直观一些。面积图是折线图的一种表现形式，当视图中有两条或以上线条时，就可以考虑用面积图来表示了。 在上述折线图的基础上，我们通过属性配置下的下拉菜单来选择“面”，便可从折线图的形式变化为面积图，如下图3.1.9.1所示。 sal...

直方图，又称质量分布图，它是由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布情况的统计图。用直方图可以直观地看出某个属性，如产品利润的数据分布状况。 我们可以通过这类图形，直观的了解度量字段的分布情况，如范围、哪里分布集中、哪里分布较少、分布规律如何。 比如，用直方图来观察一下某公司产品销售额的一个分布情况。步骤如下： 连接到数据源（如：数据源>Demo>DEFAULT>ls_limit_date），选中“销售额”； 点击【智能推荐--2D图形】,在下拉菜单中选择“直方图”如下图3.1.10.1所示。 图3-1-...

箱线图又称为盒须图或箱形图，是一种用来显示一组数据分布情况的统计图形，因其形状如箱子而得名。使用箱线图很容易观察到多组数据集的分布情况。 下面，我们用箱线图来分析一下各类产品的销售额是怎样分布的。通过箱线图，可以迅速发现每类产品有多少个订单是分布在哪一个销售额度内的。步骤如下： 连接到数据源（如：数据源>Demo>DEFAULT>ls_limit_date），将“产品类别”、“销售额”分别拖放于列、行上，如下图3.1.11所示。 图3-1-11-1箱线图 滑动【大小】框下方的滑条，将视图中“圆圈”调至适当大...

类似交叉表的需求，当我们需要区分和对比两组分类数据时，使用热力图就是非常好的一种方法。热力图，可以迅速地将纷繁的数据交叉表转变为生动、直观的可视图。通常，若靠浏览各行各列的数据来发现表中某些信息如最大、最小值将会非常的吃力，因为这要求我们记住所有浏览的数据并将其做对比。而使用热力图，将数据用颜色或者某种形状的大小来表示，就极大地简化了上述的浏览过程，在做数据挖掘的过程中也会习惯用热力图批量探索多个字段之间的两两相关性，如敏捷挖掘模块中相关节点的视图。 还是使用刚才的数据，若使用热力图迅速发现哪类产品在哪个省的销售额...

子弹图，从其本质上来说，它是条形图的一种变形。子弹图的目的主要是是用来追踪分析任务的实际执行与预设目标的对比情况。用子弹图，就可以弥补用一张仪表、度量计所实现不了的功能，后者用某一张表不能显示足够的信息以达到分析的目的。 下面，我们将自助分析连接到“sales”，我们要分析的是各类产品的实际销售额是否达到了预定目标。我们决定用子弹图来分析实际销售额和预计销售额之间的差异，步骤如下： 连接到数据源（如：数据源>Demo>DEFAULT>sales） 按住Ctrl，分别选中“产品子类别”、“预计销售额”和“销售额”，...

树状图也是一种非常好的图形，为了从众多的点当中迅速发现某种重要或异常情况时，采用此图会很有效果。某种程度上，树状图有点类似饼图和词云。我们先来看一下最后生成的树状图效果，其制作步骤如下： 连接到数据源（如：数据源>Demo>DEFAULT>ls_limit_date），按住ctrl键，依次选中字段“产品子类别”、“销售额”； 点击【智能推荐--2D图形】，在其下拉菜单选项中选中并点击“树状图”，则结果如下图所示； 图3-1-14-1树状图 也可以将“产品子类别”拖入详细信息，再将利润字段拖入颜色，显示如下图3...

词云是一种非常好的图形展现方式，这种图形可以让我们对一个网页或者一篇文章进行语义分析，也就是分析同一篇文章或者同一网页中关键词出现的频率，对于竞争情报监测尤其是声望监测十分有帮助。这里，我们仅用词云来分析一下各类产品的销售情况，通过该词云视图，一眼就可看出哪些销售产品是关键产品。 制作词云非常得简单，选择一个代表词的维度字段和词表现的度量字段，点击【智能推荐--2D图形】中的词云，图形结果即现。 按住ctrl键，并选中“产品子类别”和“利润”字段，点击【智能推荐--2D图形】中的词云，结果显示如下图3.1.15....

关系图一般由圆圈和箭头组成。箭头则由原因指向结果，由手段指向目的。通过关系图，看出数据之间的关系。 关系图常用来展示数据之间存在的关系，从图形曲线和折线连接来判断值之间的关联关系。下面我们来通过一个例子，来了解一下关系图的绘制方法。 利用某公司部门关系表来绘制一张表示公司部门的关系图（参考数据：数据源>Demo2020>DEFAULT>公司部门），其中包含3个字段：“上级ID”、“部门ID”, ”部门名称”。 首先选中“上级ID”、“部门ID”, ”部门名称”这三个字段，在【智能推荐--2D图形】下选中“关系图”...

点地图，也称为点示分布图或点示密度图。点地图在地理区域上放置相等大小的圆点，旨在检测该地域上的空间布局或数据分布。非常适合用来查看物件在某地域内的分布状况和模式，而且容易掌握，能提供数据概览。 我们利用平台完成销售额在全国各省的数据图展示，具体步骤如下： 连接到数据源（如：数据源>Demo>DEFAULT>ls_limit_date ） 设置地理角色：将左侧数据选项卡中的“省份”字段的类型更改为地理类型，操作方法是在该字段的右键，如下图3.1.17.1所示，选择“省/市/自治区”即可。 图3-1-17-1更改...

地区分布图通常用来显示不同地理分区或区域与数据变量之间的关系，并把所显示位置的数值变化或模式进行可视化处理。 我们在地图上每个区域以不同深浅度的颜色表示数据变量，例如从一种颜色渐变成另一种颜色、单色调渐进、从透明到不透明、从光到暗，甚至动用整个色谱。这种图形展示十分直观。但我们同样要了解，使用颜色的其中一个缺点是无法精确把握不同区域数值的差距。此外，较大的地区会比较小区域更加显眼，影响读者对阴影数值的感知。 下面，我们利用平台完成销售额在全国各省的数据图展示，只需两三步就搞定了，具体步骤如下： 连接到数据源（如：...

关系地图即利用直线或曲线连接地图上不同地点的一种图表。 虽然连接地图非常适合用来显示地理连接和关系，但我们也可使用单一连接链路来显示地图路线。此外，通过研究关系地图上的连接分布或集中程度，我们也可以用它来显示空间格局。 在绘制关系地图时，是基于点地图的，并且需要内容一样的两个独立数据。通常的做法是在数据管理中，复制现有数据并另存为一个新的数据。并利用不同数据分别用于点地图的定义和关系地图的定义。下面我们来通过一个例子，来了解一下关系地图的绘制方法。 利用某航空公司航线数据来绘制一张表示飞机航线的地图（参考数据：数据...

雷达图，又可称为戴[布拉](https://baike.baidu.com/item/%E5%B8%83%E6%8B%89" \t "https://baike.baidu.com/item/%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E5%9B%BE/_blank)图、蜘蛛网图、或星图。是用来比较多个定量变量的方法，可用于查看哪些变量具有相似数值，或者每个变量中有没有任何异常值。此外，雷达图也可用于查看数据集中哪些变量得分较高/低，是显示性能表现的理想之选。 每个变量都具有自己的轴（从中心开始）。所有的轴都以径向排列，...

平行坐标系能显示多变量的数值型数据，最适合用来同一时间比较许多变量，并展示它们之间的关系，常用的场景如：比较具有相同属性的一系列产品（比较不同型号的计算机或汽车规格）。 在平行坐标系中，每个变量都有自己的轴线，所有轴线彼此平行放置，各自可有不同的刻度和测量单位；我们绘制一系列的直线穿越所有轴线来表示不同数值。 轴线排列的顺序可能会影响读者如何理解数据，其中一个原因是相邻变量之间的关系会比非相邻的变量容易进行比较。因此重新排列轴线可以帮助了解不同变量之间的模式或相关性。 利用我们的示例数据来举例说明，操作步骤如下： ...

顾名思义，漏斗图的样式与我们生活中的漏斗很相似，上大下小，上宽下窄，通过它，我们可以了解展示的数据间大小顺序关系，各值按由大到小顺序依次往下排列，处于顶端为最大，低端为最小。若在各个层级有层次递进关系时，应用漏斗图再合适不过。 在某公司的销售数据中，如果我们想大致观察每种子类别的销售额的大小关系，我们可以选择漏斗图。 将自助分析连接到数据源，还是使用：（数据源>Demo>DEFAULT>ls_limit_date） 步骤如下： 按住ctrl键，从左侧数据选项卡中选中要展示的维度字段“产品子类别”和度量字段“销售额...