使用 QuickBI 搭建酷炫可视化分析

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
智能商业分析 Quick BI,专业版 50license 1个月
简介: 随着各行各业大数据的渗透,BI 类数据分析需求与日俱增,如何让可视化更好的展现数据的价值,是 BI 类产品一直努力的方向。对此国内外的BI产品都有自己的方法,如国外大牌的 PowerBI、Tableau,还有国内的 FineBI、BDP、QuickBI 他们都提供了丰富度可视化能力,但对于新手而言,有了数据之后如何选择合适的图表?如何配置酷炫夺目的图表?多个图表如何组织有故事的报表?亦或是你想了解可视化背后的技术原理,本文将一一为你解答。

随着各行各业大数据的渗透,BI 类数据分析需求与日俱增,如何让可视化更好的展现数据的价值,是 BI 类产品一直努力的方向。对此国内外的BI产品都有自己的方法,如国外大牌的 PowerBI、Tableau,还有国内的 FineBI、BDP、Quick BI 他们都提供了丰富度可视化能力,但对于新手而言,有了数据之后如何选择合适的图表?如何配置酷炫夺目的图表?多个图表如何组织有故事的报表?亦或是你想了解可视化背后的技术原理,本文将一一为你解答。


图表开发

要使用 Quick BI 做可视化分析,只需要简单的三步(开启试用后方可进入下方链接,点击此处开始试用

  1. 连接数据源,打开 http://bi.aliyun.com/workspace/datasource 轻松配置。目前Quick BI已经支持包括 Mysql/PostgreSQL/SQL Server/Hive 在内的绝大多数数据源类型
  2. 新建数据集,打开 http://bi.aliyun.com/workspace/schema 选择数据库中一个表创建数据集,数据集也支持多个表之间雪花模型和星型模型关联
  3. 创建仪表板,接下来就可以开始选择需要的图表


首先看一下 Quick BI 图表的种类:

如上图,Quick BI目前共提供十三类三十多种图表,如柱状图包含普通柱图、堆积柱状图、百分比堆积柱图、条形图、堆积条形图、百分比堆积条形图6种,能涵盖 BI 分析中的绝大多数场景。


Quick BI还能轻松构建线柱组合图。如下图,为了分析服装类目利润和访客数及销量关系,利润使用柱状展示有利于突出主次关系。


鼠标hover到图例上能高亮指定数据,适合维度过多情况下单个维度分析。


此外,Quick BI 相对于其它图表,会对大数据量场景做适配,避免文案覆盖或展示不全。如下图,当饼图用例过多时,会对图例自动开启滚动条展示,Tooltip 显示位置优化排布:


此外还有来源去向图,适合分析页面间调整和用户行为路径:


QuickBI 提供这么多图表展示方式,但如何选择合适的图表类型能?这就需要根据数据特征出发,掌握这一技能需要练习和经验,对于新手,你可以参考如下图表选择流程图。

参考至 Andrew Abela 博士的图表建议(http://extremepresentation.typepad.com/blog/2006/09/choosing_a_good.html


图表实现原理

介绍完图表类型和使用方法,如果你对图表技术原理感兴趣,可以看接下来的图表实现原理分析。


图表框架从上到下共分为4层:

1. 组件层

基于图表展示方式的不同,交互有很大差别,因此将线图、柱图、面积图、条形图、饼图等归位基础图表,他们基于常规的笛卡尔坐标系或极坐标系构建;交叉表、矩阵树图、漏斗图、来源去向图等交互各异,需要针对性优化,归为富交互图表;地图需要基于LBS地理位置数据,目前内置中国省市县地图,可以在不同级别上钻和下钻。最后一类是未来计划上线的3D图表。结合着目前VR/AR设备的兴起,3D图表在视觉效果上有更好的体验,未来计划发力。

2. 图表交互层

静态图表是呆板的,灵活的交互就像让图表说话一样提高数据分析的效率和体验,对于OLAP类数据来说钻取联动跳转是基本交互,这些所有支持类图表可以统一实现。坐标轴Axis、图例、提示框Tooltip在多个图表都支持,封装成通用模块方式提供。对于大数据量而言,这3个通用模块都需要解决小空间下如何展示大量文案的问题,Quick BI 内部基于很多算法来做展示优化,如当坐标轴数量过多时,通过对比坐标轴宽度和文案宽度,自动计算坐标轴文案倾斜夹角,避免文案重叠。对于数据量过大情况,实现自动抽样展示。

3. 数据配置层

数据主要分为两类:『展示数据』和『图表配置数据』。

展示数据是业务中的原始数据,不会因为图表类型的不同而变化。

图表配置数据又分为『用户产生的图表配置』和『图表默认配置』,最终图表展示是以二者合并之后为准。

由于上层图表交互只负责展现,因此需要的数据结构也是为了高效展现,接口提供的数据是为了方便存储,因此二者很多情况下不一致,所以就需要数据转换层做数据格式适配。

这一层是整个数据处理的核心,并不仅仅是转换方法,数据结构的设计同样是关键,需要兼顾到不同图表类型横向和未来扩展纵向的多重考量。

4. 底层依赖

由于可视化图表的多样性,一套框架或绘制方法很难高效满足业务需求,因此底层基于G2、Three.js、Leaflet 三个基础库,这三者有不是现成的图表库,都需要具体实现图表。类似于面粉和面条的关系,这三者相当于不同口味的面粉,最终开发的图表像面条。

G2 是一套基于可视化编码的图形语法,以数据驱动,适用于基础图表;Three.js 是WebGL的封装,提供高效API开发3D图表;Leaflet 适用于开发交互式地图类图表。


总结

以上是 Quick BI 图表的介绍、用法和技术原理。Quick BI 正是凭借阿里巴巴在大数据领域多年的经验,不断打磨出来的一款 BI 产品。希望他能帮你从杂乱的数字转换为酷炫的图表,帮你发掘数据背后的价值。

相关实践学习
阿里云实时数仓实战 - 用户行为数仓搭建
课程简介 1)学习搭建一个数据仓库的过程,理解数据在整个数仓架构的从采集、存储、计算、输出、展示的整个业务流程。 2)整个数仓体系完全搭建在阿里云架构上,理解并学会运用各个服务组件,了解各个组件之间如何配合联动。 3 )前置知识要求:熟练掌握 SQL 语法熟悉 Linux 命令,对 Hadoop 大数据体系有一定的了解   课程大纲 第一章 了解数据仓库概念 初步了解数据仓库是干什么的 第二章 按照企业开发的标准去搭建一个数据仓库 数据仓库的需求是什么 架构 怎么选型怎么购买服务器 第三章 数据生成模块 用户形成数据的一个准备 按照企业的标准,准备了十一张用户行为表 方便使用 第四章 采集模块的搭建 购买阿里云服务器 安装 JDK 安装 Flume 第五章 用户行为数据仓库 严格按照企业的标准开发 第六章 搭建业务数仓理论基础和对表的分类同步 第七章 业务数仓的搭建  业务行为数仓效果图  
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