2.1 對比分析（比大小）

2.1.1柱狀圖

放好離散、連續屬性的位置就行：

2.1.2條形圖

在柱狀圖的基礎上，轉置，排序：

可創建分層結構：實現數據鉆取

右鍵創建分層，就可以展開了（用完了可以右鍵移除分層結構）

添加篩選器：實現數據選取

離散屬性可以設置單選、多選等，數量和日期都是拉動選擇范圍。

2.1.3 熱力圖

熱力圖=突出顯示表

門店數據按門店名稱等展開，突出顯示GMV，最后直接將度量值GMV拖拽至顏色

2.1.4氣泡圖

度量值區分氣泡大小，維度區分顏色和顯示標簽就行，這個貌似沒有坐標軸。

2.1.5詞云

在氣泡圖的基礎上改“圓”——“文本”

2.2 變化分析（看趨勢）

2.2.1折線圖

兩種類型的日期，還是有點迷迷瞪瞪？

連續的月份可以預測：

也可以設置趨勢線：

2.2.2面積圖

●??? 使用場景

有內部累計關系的值隨時間變化

不強調趨勢，強調絕對值

●??? 圖表邏輯

???????? 在折線圖的基礎上選擇面積作為視覺影射

如：要看每天每個平臺的GMV差異

2.3 構成分析（看占比）

2.3.1餅圖

門店——GMV占比：

【維度】代表各扇區的顏色，【度量】代表餅圖中各扇區角度的大小。

【度量】和【維度】拖拽至標記顯示數值，但餅圖一般不標記絕度值，只標記百分比。

●??? 【快速表計算】

右鍵標簽度量選擇快速表計算，合計百分比計算各數值的百分比占比

最后右鍵標記的數值設置格式，區，第一個，設置為為1位數百分比

幫助右下角可以調整視圖的顯示方式

2.3.2 樹堆圖

在餅圖的基礎上，切換為“方形”。

2.3.3堆積圖

堆積圖=看內部占比

對數值進行百分比計算，看每個門店各平臺的實際占比：編輯表計算

對坐標軸也進行百分比計算：

可以又看相對又看絕對：

2.4 關系分布（看位置）

2.4.1散點圖

●??? 使用場景

分析某一【維度】變量在兩個【度量】下的分布和變量之間的相關性

產品的銷售額和所得利潤之間的關系（正相關、弱相關、不相關）

●??? 圖表邏輯

???????? 橫縱軸各代表一個【度量】，【維度】中的變量則作為一個點，根據橫縱軸上的度量值大小確認位置

如：看各門店在cpc總費用和GMV下的相關性。

如下是各門店的投入產出比：

如下是每天、各平臺的投入產出比：

趨勢線越陡峭，說明投入產出比越高。

2.4.2聚類分析

此處使用“群集”功能：

●??? 分析-群集即可對變量進行聚類分析，具有相同分布特征的變量會被分為一類

●??? K-means聚類算法，基于歐式距離計算

門店：根據投入產出比，將門店分為黃色、藍色2類

日期：根據投入產出比，將日期分為黃色、藍色2類。

可以看出后期投入產出比更高？

不大懂啥意義。。。

2.4.3直方圖

直方圖 = 數據桶 = 對數據進行分類再計數

●??? 使用場景

???????? 查看單一度量下的數據分布

???????? 常見分布：

???????? ???????? 2/8法則

???????? ???????? 馬太效應

???????? ???????? 40-20-10

如果你想讓你的APP保持增長勢頭，那么你的新用戶次日留存率，7天留存率和30天留存率應該分別維持在40%、20%和10%左右

●??? 圖表邏輯：將度量下數據分組計數

方法1：直接偷懶用智能推薦

下圖說明訂單金額主要集中在40-50比較多。

方法2：右鍵創建——數據桶——拖入坐標

下圖說明用戶實付金額主要集中在15-20比較多。

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2.4.4地圖

●??? 使用場景

基于地理位置的數據分析

●??? 圖表邏輯

以地理位置為店，用點大小、顏色展示度量值大小等特征

圖像放縮問題！！！已經成功可視化了看到只是一個點，放大說不定內容就出來了！！！！！！

下面這個經緯度確定的門店位置，但是顏色表示的距離不對，可能存在多個訂單重合的情況。

其中：主鍵是自己創建的計算字段

綜合幾個獨一無二的信息屬性進行可靠的區分。

可以看出顏色最淺（距離最近）的地方就是這個經緯度確定門店位置。

數據下載:

鏈接:https://pan.baidu.com/s/1HSPTOZshZW0NED3TelpvSg?pwd=4pr4?
提取碼:4pr4