FineBI图，如何解读与应用？

FineBI图是一种用于数据可视化的强大工具，它提供了多种图表类型，以满足不同数据分析和展示的需求，以下是对FineBI中常用图表类型的详细介绍：

1、柱状图（Bar Chart）

定义：使用一系列的柱状条形来表示数据，每个柱子代表一个类别的数据量。

优点：清晰性高，能够清晰地展示不同类别或时间段之间的数量或比较关系；直观易懂，容易被观众理解和接受；适用性广，可以用于展示各种类型的数据，如销售数据、人口统计数据等。

缺点：当展示的数据量过多时，柱状可能会重叠，导致图表杂乱无章，难以辨认；不能有效展示数据分布的形状，例如数据的峰度和偏度等信息。

适用场景：比较不同类别或组之间的数量差异，如销售额、市场份额等；显示不同时间段的数据变化，如销售额随时间的变化趋势。

2、折线图（Line Chart）

定义：通过点与点之间的连线展示数据的变化趋势。

优点：适用于展示随时间的连续数据变化，如销售收入、股票价格等；可以同时绘制多个折线图来比较不同产品、部门或市场的发展趋势。

缺点：对于离散数据的展示效果不佳。

适用场景：展示随时间的连续数据变化，如销售收入、股票价格等；比较多个数据系列的变化趋势。

3、饼图（Pie Chart）

定义：通过圆形的扇形区域来表示数据的比例，每个扇形的大小与其代表的数据量成比例。

优点：适合展示各部分占整体的比例关系，如市场份额、资源分配等；可以直观地看出各部分在整体中的相对重要性或比例。

缺点：不适合展示过多的数据类别，否则会导致图表复杂和难以解读；不易用于比较各部分的细微差别。

适用场景：分析市场份额、产品组成、人口比例等；比较不同类别之间的相对大小。

4、条形图（Column Chart）

定义：与柱状图类似，但通常用于比较不同类别之间的数量差异。

优点：当类别名称较长时，条形图可以更清晰地展示标签。

缺点：与柱状图类似，存在数据拥挤和缺乏分布信息的问题。

适用场景：与柱状图类似，适用于比较不同类别或组之间的数量差异。

5、散点图（Scatter Plot）

定义：显示两个变量之间的关系。

优点：可以用于发现销售收入与广告投入、温度与湿度等变量之间的相关性；识别数据中的模式或异常值。

缺点：对于单一变量的分布情况展示效果不佳。

适用场景：探索两个变量之间的关系，如销售收入与广告投入的关系。

6、地图（Map）

定义：展示地理位置相关的数据。

优点：可以用于显示不同地区的销售分布、人口密度等信息；按地理区域进行数据分析。

缺点：对于非地理数据的展示效果不佳。

适用场景：需要展示地理位置相关数据的场景，如不同地区的销售分布。

7、漏斗图（Funnel Chart）

定义：展示流程或转化过程中的各个阶段。

优点：适用于分析销售漏斗、用户注册流程等；比较不同渠道或产品的转化率。

缺点：对于非流程性数据的展示效果不佳。

适用场景：分析销售漏斗、用户注册流程等流程性数据。

8、仪表图（Gauge Chart）

定义：展示关键指标的当前状态和目标范围。

优点：常用于监控销售目标达成情况、网站流量等；可以通过设置阈值显示出正常范围和异常状态。

缺点：对于多维度数据的展示效果有限。

适用场景：监控关键指标的状态，如销售目标达成情况、网站流量等。

9、雷达图（Radar Chart）

定义：比较多个变量的综合表现。

优点：用于评估员工绩效、产品竞争力等多个维度的表现；可以发现不同变量之间的相对优势和劣势。

缺点：对于单一维度的深入分析效果不佳。

适用场景：评估多个维度的综合表现，如员工绩效、产品竞争力等。

10、组合图（Combination Chart）

定义：将多个图表组合在一起，同时展示和比较不同数据维度。

优点：可以综合分析多个指标之间的关系；更全面地呈现复杂数据。

缺点：图表可能较为复杂，难以一眼看清所有信息。

适用场景：需要同时展示和比较多个数据维度的场景。

11、箱形图（Box-plot）

定义：用作显示一组数据分散情况资料的统计图，因形状如箱子而得名。

特点：箱子的中间有一条线，代表了数据的中位数( Q2 )；箱子的上下底分别是数据的上四分位数（Q3）和下四分位数（Q1），这意味着箱体包含了50%的数据；上下边缘则代表了该组数据的最大值和最小值；超出最大值和低于最小值的点为异常值。

适用场景：反映原始数据分布的特征，可以进行多组数据分布特征的比较；观察数据是否有偏向性、是否对称、数据是否有异常值、数据分布是否太过密集等。

12、桑基图、树图和关系图

定义：这些图表类型能够清晰地展示数据间的流向和关联。

优点：帮助用户洞察数据间的复杂联系。

缺点：对于简单关系的展示可能过于复杂。

适用场景：需要展示复杂数据关系的场景。

FineBI还提供了一些高级图表类型，如玫瑰图（极坐标柱状图）、堆积柱形图、百分比堆积柱形图、瀑布图等，以满足更多样化的数据分析需求。

表格示例：FineBI图表类型及其适用场景对比

图表类型	定义	优点	缺点	适用场景
柱状图	使用一系列的柱状条形来表示数据，每个柱子代表一个类别的数据量	清晰性高、直观易懂、适用性广	数据拥挤、缺乏分布信息	比较不同类别或组之间的数量差异；显示不同时间段的数据变化
折线图	通过点与点之间的连线展示数据的变化趋势	适用于展示随时间的连续数据变化；可以比较多个数据系列的变化趋势	对于离散数据的展示效果不佳	展示随时间的连续数据变化；比较多个数据系列的变化趋势
饼图	通过圆形的扇形区域来表示数据的比例，每个扇形的大小与其代表的数据量成比例	适合展示各部分占整体的比例关系；可以直观地看出各部分在整体中的相对重要性或比例	不适合展示过多的数据类别；不易用于比较各部分的细微差别	分析市场份额、产品组成、人口比例等；比较不同类别之间的相对大小
条形图	与柱状图类似，但通常用于比较不同类别之间的数量差异	当类别名称较长时，条形图可以更清晰地展示标签	与柱状图类似，存在数据拥挤和缺乏分布信息的问题	与柱状图类似，适用于比较不同类别或组之间的数量差异
散点图	显示两个变量之间的关系	可以用于发现变量之间的相关性；识别数据中的模式或异常值	对于单一变量的分布情况展示效果不佳	探索两个变量之间的关系，如销售收入与广告投入的关系
地图	展示地理位置相关的数据	可以用于显示不同地区的销售分布、人口密度等信息；按地理区域进行数据分析	对于非地理数据的展示效果不佳	需要展示地理位置相关数据的场景，如不同地区的销售分布
漏斗图	展示流程或转化过程中的各个阶段	适用于分析销售漏斗、用户注册流程等；比较不同渠道或产品的转化率	对于非流程性数据的展示效果不佳	分析销售漏斗、用户注册流程等流程性数据
仪表图	展示关键指标的当前状态和目标范围	常用于监控销售目标达成情况、网站流量等；可以通过设置阈值显示出正常范围和异常状态	对于多维度数据的展示效果有限	监控关键指标的状态，如销售目标达成情况、网站流量等
雷达图	比较多个变量的综合表现	用于评估员工绩效、产品竞争力等多个维度的表现；可以发现不同变量之间的相对优势和劣势	对于单一维度的深入分析效果不佳	评估多个维度的综合表现，如员工绩效、产品竞争力等
组合图	将多个图表组合在一起，同时展示和比较不同数据维度	可以综合分析多个指标之间的关系；更全面地呈现复杂数据	图表可能较为复杂，难以一眼看清所有信息	需要同时展示和比较多个数据维度的场景
箱形图	用作显示一组数据分散情况资料的统计图，因形状如箱子而得名	反映原始数据分布的特征，可以进行多组数据分布特征的比较；观察数据是否有偏向性、是否对称、数据是否有异常值、数据分布是否太过密集等	对于简单关系的展示可能过于复杂	需要反映原始数据分布特征的场景
桑基图、树图和关系图	清晰地展示数据间的流向和关联	帮助用户洞察数据间的复杂联系	对于简单关系的展示可能过于复杂	需要展示复杂数据关系的场景

FAQs

问：FineBI中的柱状图和条形图有什么区别？

答：柱状图和条形图都是用于比较不同类别之间的数量差异，但它们的区别在于条形图通常用于当类别名称较长时，因为条形图可以更清晰地展示标签，而柱状图则没有这个限制，可以用于任何需要比较数量差异的场景。

问：在FineBI中如何选择合适的图表类型？

答：选择合适的图表类型需要考虑数据的特点和分析目标，如果需要展示随时间的连续数据变化，可以选择折线图；如果需要比较不同类别之间的数量差异，可以选择柱状图或条形图；如果需要展示各部分占整体的比例关系，可以选择饼图，还可以根据数据的复杂性和分析需求的深度来选择更高级或更具体的图表类型。

小编有话说

FineBI作为一款强大的商业智能工具，提供了丰富多样的图表类型以满足企业用户在数据可视化方面的复杂需求，从基础的柱状图、折线图到高级的桑基图、树图等，每种图表都有其独特的优势和适用场景，在使用FineBI进行数据分析时，我们应根据数据的特点和分析目标来选择合适的图表类型，以更精确、更有效地传达数据故事，也要注意避免过度装饰和误导观众的情况发生，确保图表的清晰性和准确性。