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这篇文章给大家介绍如何使用QuickBI搭建酷炫可视化分析，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
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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？
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)
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：
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。
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。
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。
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
关于如何使用QuickBI搭建酷炫可视化分析就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。