【1】数据可视化分析方法

一、数据可视化分析方法分类体系

二、对比分析类

1、纵向对比（时间序列趋势分析）

• 定义：同一指标在不同时间下的变化趋势分析，又称时间序列分析。
• 图表选择原则：
  • 柱状图适用场景：横坐标取值松散（如不同年份、季度）
  • 折线图适用场景：横坐标取值密集连续（如连续日期、小时）
• 示例说明：展示月份变化用柱状图，展示连续日期变化用折线图。

 2、横向对比 

• 对比维度：同一时间下部分与总体、部分与部分、对象与对象间的对比。
• 适用图表：
  • 饼图/环形图（展现占比）
  • 条形图（展现部分间差异）
  • 分段折线图（对象间对比

与纵向对比区别：纵向是不同时间同一指标对比，横向是同一时间不同指标对比。

 3、进度分析

• 核心功能：展现目标值达成情况。
• 常用图表：
  • 仪表盘（指针指向反映进度）
  • 图标图（如五星填充状态）
  • 温度图/游标图/方块图等变体图表

4、差异分析 

5、预警分析

• 实现方式：KPI分析、预警色填充单元格、图标集设定等。
• 核心目的：突出显示关键值变化，帮助快速掌握指标健康程度。

6、标准值、平均值、计划值对比

• 图表选择灵活性：可根据需求灵活组合图表类型。
• 典型应用：
  • 折线图+散点图组合（标准值对比，如60分及格线、85分优秀线）
  • 子弹图（平均值对比，宽柱形表示平均值，窄柱形表示实际值）
  • 簇状柱形图（计划值对比，适用于非定值指标）

7、同环比对比 

定义：

• 同比：本期值与同期值对比

• 环比：本期值与上期值对比

可视化形式：簇状柱形图或折线图，增长率可用三色箭头图标集预警（红箭预警、黄箭持平、绿箭增长）

业务适配原则：不要死套时间定义，需根据业务特性调整（如餐饮业应按星期对比而非日期）

三、结构分析类

1、构成分析

• 展现形式：漏斗图、瀑布图、滑珠图、饼图、环形图等。
• 分析重点：展示部分与整体间的构成关系。

2、杜邦分析 

数据分析模型 - 杜邦分析 - 《有数BI用户手册-V9.8》

• 起源：杜邦公司发明的树形结构分析方法。
• 发展：从财务指标分析扩展到有关键结构关系的业务分析。
• 特点：展现指标间相互作用关系。

四、透视分析类

透视图表分析、不同维度筛选、上卷下钻分析、不同汇总规则计算

• 核心工具：数据透视表/图。
• 分析维度：支持多维度、多层次、多汇总规则下的指标观测。
• 业务价值：通过多角度洞察理解指标背后的实际业务情况。

五、其他方法类

1、变化分析

• 分析对象：同一指标或多指标的状态及数值变化。
• 图表选择：组合图表、指标构成图等动态展现形式。

2、分组分析

• 核心概念：组距=(最大值−最小值)/组数
• 典型工具：直方图展现指标在不同区间内的分布。

3、增维分析  

• 实现方法：将不同类型图表嵌套使用（如折线图+环形图）。
• 分析价值：增加信息展现维度，扩展观测广度。

六、知识小结

可以参考：可视化分析 - 图表类控件 - 《有数BI用户手册-V9.8》