使用 QuickBI 搭建酷炫視覺化分析
隨著各行各業大資料的滲透，BI 類資料分析需求與日俱增，如何讓視覺化更好的展現資料的價值，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視覺化能力，但對於新手而言，有了資料之後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？亦或是你想了解視覺化背後的技術原理，本文將一一為你解答。
圖表開發
要使用 Quick BI 做視覺化分析，只需要簡單的三步（開啟試用後方可進入下方連結，點選此處開始試用）
連線資料來源，開啟 http://bi.aliyun.com/workspac... 輕鬆配置。目前Quick BI已經支援包括 Mysql/PostgreSQL/SQL Server/Hive 在內的絕大多數資料來源型別
新建資料集，開啟 http://bi.aliyun.com/workspac... 選擇資料庫中一個表建立資料集，資料集也支援多個表之間雪花模型和星型模型關聯
建立儀表板，接下來就可以開始選擇需要的圖表
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還能輕鬆構建線柱組合圖。如下圖，為了分析服裝類目利潤和訪客數及銷量關係，利潤使用柱狀展示有利於突出主次關係。
滑鼠hover到圖例上能高亮指定資料，適合維度過多情況下單個維度分析。
此外，Quick BI 相對於其它圖表，會對大資料量場景做適配，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使用者行為路徑：
QuickBI 提供這麼多圖表展示方式，但如何選擇合適的圖表型別能？這就需要根據資料特徵出發，掌握這一技能需要練習和經驗，對於新手，你可以參考如下圖表選擇流程圖。
圖表實現原理
介紹完圖表型別和使用方法，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：
- 元件層
基於圖表展示方式的不同，互動有很大差別，因此將線圖、柱圖、面積圖、條形圖、餅圖等歸位基礎圖表，他們基於常規的笛卡爾座標系或極座標系構建；交叉表、矩陣樹圖、漏斗圖、來源去向圖等互動各異，需要針對性優化，歸為富互動圖表；地圖需要基於LBS地理位置資料，目前內建中國省市縣地圖，可以在不同級別上鑽和下鑽。最後一類是未來計劃上線的3D圖表。結合著目前VR/AR裝置的興起，3D圖表在視覺效果上有更好的體驗，未來計劃發力。
- 圖表互動層
靜態圖表是呆板的，靈活的互動就像讓圖表說話一樣提高資料分析的效率和體驗，對於OLAP類資料來說鑽取聯動跳轉是基本互動，這些所有支援類圖表可以統一實現。座標軸Axis、圖例、提示框Tooltip在多個圖表都支援，封裝成通用模組方式提供。對於大資料量而言，這3個通用模組都需要解決小空間下如何展示大量文案的問題，Quick BI 內部基於很多演算法來做展示優化，如當座標軸數量過多時，通過對比座標軸寬度和文案寬度，自動計算座標軸文案傾斜夾角，避免文案重疊。對於資料量過大情況，實現自動抽樣展示。
- 資料配置層
資料主要分為兩類：『展示資料』和『圖表配置資料』。
展示資料是業務中的原始資料，不會因為圖表型別的不同而變化。
圖表配置資料又分為『使用者產生的圖表配置』和『圖表預設配置』，最終圖表展示是以二者合併之後為準。
由於上層圖表互動只負責展現，因此需要的資料結構也是為了高效展現，介面提供的資料是為了方便儲存，因此二者很多情況下不一致，所以就需要資料轉換層做資料格式適配。
這一層是整個資料處理的核心，並不僅僅是轉換方法，資料結構的設計同樣是關鍵，需要兼顧到不同圖表型別橫向和未來擴充套件縱向的多重考量。
- 底層依賴
由於視覺化圖表的多樣性，一套框架或繪製方法很難高效滿足業務需求，因此底層基於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。類似於麵粉和麵條的關係，這三者相當於不同口味的麵粉，最終開發的圖表像麵條。
G2 是一套基於視覺化編碼的圖形語法，以資料驅動，適用於基礎圖表；Three.js 是WebGL的封裝，提供高效API開發3D圖表；Leaflet 適用於開發互動式地圖類圖表。
總結
以上是 Quick BI 圖表的介紹、用法和技術原理。Quick BI 正是憑藉阿里巴巴在大資料領域多年的經驗，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，幫你發掘資料背後的價值。
本文作者：supwdl
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