怎么将两个漏斗图合并到一起

1、先复制想要用漏斗图来可视化的度量（客户、收入、访问）；

2、将两个度量放在列上，使两个度量轴中的其中一个倒序，可以通过双击X轴找到该选项；

3、将要用于拆分漏斗的维度（销售阶段、步骤、页面类型等）放置到到行上；

4、不要忘记通过设置格式以消除所有行之间的空隙，尤其是列分隔符和零值线，否则漏斗图会被分成两部分。

Tableau Software致力于帮助人们查看并理解数据。Tableau帮助人们快速分析、可视化并分享信息。无论是电子表格、数据库还是Hadoop和云服务，任何数据都可以轻松探索。

小编还为您整理了以下内容，可能对您也有帮助：

如何将egger回归分析图和漏斗图合并在一起

1.漏斗图(funnel plot) 2.线性回归法(egger’s ...的效应量为横坐标,样本含量为纵坐标做的散点图。...1)选择治疗的效应量或合并分析的方法; 2)纳入/排

如何在excel表格中制作漏斗图

漏斗图：漏斗图是用于单流程的数据分析，在数据间有逻辑关系且依次减少时适用。

介绍一种简单的制作漏斗图的方法：

1、  进入BDP个人版界面后，点击上传数据，将记录活动数据的Excel表格上传至BDP内，再回到工作表内，选择你刚刚上传的数据，点击右上角的新建图表，就可以开始制作仪表盘啦！

2、上传所需要分析的数据后，点击该表右上角的新建图表

3、进入到编辑图表界面后，将活动流程（包含类似网站注册人数、活动页面参与人数、分享次数、新用户下单人数等）拖入维度内，将人数或金额拖入数值栏内，再在右侧图表类型内选择漏斗图，各个环节的转换情况就可以准确的显示在仪表盘内啦！

根据数据情况，可以选择按顺序放置需要展示的几个数值字段，或者放置一个维度和一个数值字段哦～

Excel教程 如何制作漏斗图

比方说出产一个商品从开端出产到结尾的上市经过环环筛选之后所定下来的上市数量，接下来，我们拿一组实例来讲解一下吧!

漏斗图是通过条形图结合辅助列制作出来的，具体操作步骤可以分为以下几步：

1、创建占位辅助列;

2、插入堆积条形图;

3、将占位填充为无颜色。

操作步骤

1、首先启动Excel表格，简单制作一个5行3列的表格，包含环节、数量和占位一些内容，在C3单元格输入公式，由于漏斗图看起来是按居中方式分布的，所以这里先用第一个环节(B2)的数量减去下一个环节的数量，算出差别是多少，然后在除以2，这样当将占位辅助列的柱子设置为无填充的时候就会出现居中分布的效果。

2、利用单元格填充的方法将表格中剩余的数据填充完整，选中表格区域，单击插入--条形图--二维条形图，选择第二种。

3、图表插入之后，鼠标右键单击坐标轴，选择设置坐标轴格式。

4、弹出设置坐标轴格式对话框，在坐标轴选项标签中，勾选逆序类别，标签与坐标轴的距离设置为100，单击确定。

5、然后右击图表空白区域，从右键菜单中单击选择数据。

6、选择数据源界面中，先点击向下的箭头，将图表数据区域中的数量移到下方，确定。

7、此时发现图表发生变化，鼠标选中这些红色矩形部分，右击，设置数据系列格式。

8、切换到填充标签，勾选无填充，这样红色的部分会变为无填充色，关闭界面。

9、右击上方的坐标轴，从右键菜单中单击设置坐标轴格式。

10、在坐标轴选项标签中，最大值勾选固定，输入100.

11、最后，删除一些图例不需要的部分，漏斗图就制作好了。

谁说菜鸟不会数据分析

转自Lilac'Blog- 谁说菜鸟不会数据分析

最近阅读了《谁说菜鸟不会数据分析》一书，作为一本入门级的数据分析书，该书将数据分析相关的基本概念、流程、方等内容采用对话的方式通俗易懂地介绍开来，非常适合对数据分析感兴趣，却又不知该从何入手的新手，可以在阅读完此书后就书中内容做进一步的深入研究。

三字经

学习 ：先了解，后深入；先记录，后记忆；先理论，后实践；先模仿，后创新；

方法 ：先思路，后方法；先框架，后细化；先方法，后工具；先思考，后动手；

分析 ：先业务，后数据；先假设，后验证；先总体，后局部；先总结，后建议。

数据分析 是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结地过程。

数据分析步骤：明确数据分析目的和思路、收集数据、处理数据、分析数据、展现数据、撰写报告/指导实践

数据分析方与数据分析法的区别

数据分析方主要从宏观角度指导如何进行数据分析

数据分析方法表示具体的分析方法，如对比分析、交叉分析等，主要从微观角度指导如何进行数据分析

数据分析方的作用：

数据分析方是一套从宏观角度提供数据分析思路，指导数据分析实践的框架，通常采用营销、管理等方面的理论模型，以尽量确保数据分析维度的完整性、结论的准确性和有效性。

常见的数据分析方有：

常见方应用场景：

数据表设计要求 ：

数据处理步骤 ：

定义 ：将两个或两个以上数据进行比较，分析他们的差异，从而揭示这些差异所代表的事物发展变化情况和规律性

特点 ：可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距，并且可以准确、量化地表示变化或差距的大小

分类 ：

实践运用 ：

注意事项 ：用于对比的指标的统计范围、计算方法、计量单位必须一致；对比的对象需具备可比性；对比的指标类型必须一致。

分组的 目的 是为了便于对比，把总体中具有不同性质的对象区分开，把性质相同的对象合并在一起，保持各组内对象属性的一致性，组与组间对象属性的差异性，以便进一步运用各种数据分析方法来解构内在的数量关系，因此 分组法必须和对比法结合使用 。分组分析法的 关键在于确定组数与组距 。

结构分析法是指被分析总体内的各部分与总体之间进行对比的分析方法，即 总体内各部分占总体的比例 ，属于相对指标。

运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平。

平均指标包含算术平均数、几何平均数、调和平均数、中位数和众数。

作用 ：

​ 1、利用平均指标对比同类现象在不同地区、行业、类型单位等之间的差异程度，比用总量指标对比更具说服力；

​ 2、利用平均指标对比某些现象在不同历史时期的变化，更能说明其发展趋势和规律。

交叉分析法通常用于分析两个(或以上)变量(字段)间的关系，即同时将有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表内，使各变量值成为不同变量的交叉结点，形成交叉表，从而分析交叉表中变量之间的关系，也叫交叉表分析法。

基本思想 ：将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行分析评价的方法

步骤 ：

​ 1、确定综合评价指标体系，即包含哪些指标，是综合评价分析法的基础和依据；

​ 2、收集数据，并对采用不同计量单位的数据进行标准化处理；

​ 3、确定指标体系中各指标的权重，以保证评价的科学性；

​ 4、对经处理后的指标进行汇总，计算出综合评价指数或综合评价得分；

​ 5、根据综合评价指数/分值对参评单位进行排序，从而得出结论。

特点 ：

​ 1、评价过程不是逐个指标顺次完成，而是通过一些特殊方法将多个指标的评价同时完成；

​ 2、在综合评价过程中，一般要根据指标的重要性进行加权处理；

​ 3、评价结果不再是具有具体含义的统计指标，而以指数或分值表示参评单位综合状况的排序。

数据标准化 ：将数据按比例缩放，是之落入一个小的特定区间。在比较和评价某些指标时，经常会用到数据的标准化，去除数据的单位，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权，常用0-1标准化和Z标准化。0-1标准化也叫离差标准化，就是对原始数据做线性变换，使结果落到[0,1]区间。

指标权重确定方法 ：专家访谈法、德尔菲法、层次分析法、主成分分析法、因子分析法、回归分析法、目标优化矩阵表等。

杜邦分析法是由美国杜邦公司创造的一种综合分析方法，又称杜邦财务分析体系，简称杜邦体系。它是利用各主要财务指标间的内在联系， 对企业财务状况及经济效益进行综合分析 的方法。该体系以净资产收益率为龙头，以总资产收益率和权益乘数为核心，重点揭示企业盈利能力及权益乘数对净资产收益率的影响，以及各相关指标间的相互影响关系。

特点 ：将若干个用以评价企业经营效率和财务状况的比率按其内在联系采用 金字塔结构 有机地结合起来，形成一个完整的指标体系，并最终通过权益收益率来综合反映。

漏斗图是一个适合 业务流程比较规范、周期比较长、各流程环节涉及复杂业务过程比较多 的管理分析工具

通过漏斗图可以很快发现业务流程中存在问题的环节

矩阵分析法是指根据事物(如产品、服务)的两个重要属性(指标)作为分析的依据，进行分类关联分析，找出问题的一种分析方法，也称矩阵关联分析法/矩阵分析法。

图表制作步骤 ：确定所有表达的主题或目的；确定哪种图表最适合你的目的；选择数据制作图表；检查是否真实有效地展示数据；检查是否表达了你的观点。

图表类型：

图表美化原则：

色彩

求excel教程！！

EXCEL常见技巧锦集网页链接

一、基础操作部分：

001、基础环境介绍

002、录入技巧（光标跳转设置、重复上面单元格的内容、填充、分数录入、输入当前日期）

003、基本操作技巧（多个单元格内容复制到一个单元格中、CTRL+D填充、快速做序列号）

004、实时预览、双击格式刷、微调字体大小

005、快速移动、复制、互换位置、凹凸边框制作、给文字添加拼音、斜对齐

006、跨列居中、快速选定内容、斜线表头的制作

007、自定义数字格式1

008、自定义数字格式2

009、表格样式（单元格格式、表格样式、一次性编辑多表）

010、不完全重复的项如何删除

011、剪贴板的用处你了解吗？（多列合并一列、复制多个单元格内容到一个单元格、多表合并到一个表）

012、初识条件格式

013、快速隔行或者隔列插入

014、强大的CTRL+E（仅限13版本以上的excel）

015、你真的懂查找和替换吗？

016、全面了解选择性粘贴

017、保护工作表的N种方法

018、数据透视表基础

019、你该熟练掌握的数据透视表技巧

020、多重合并数据透视

021、破解工作表保护密码的黑科技

022、让你更快一点（F2、CTRL+TAB、ALT+TAB）

023、提取实战（CTRL+E）

024、你可曾遇见这样的烦恼（被超链接、对齐之缩进）

025、合并单元格筛选查看技巧

026、多个工作表快速合并

027、E表打印技巧

028、数据验证不允许输入不符合条件的值怎么破？

029、输入法里深藏的技巧

030、用查找法快速查看工作表

031、快速制作工资条的三种办法

032、高级筛选

033、浏览长表的技巧（冻结行列、单元格、快速返回表头）

034、让你爽翻了的邮件合并功能

035、2016版excel新增的几个功能

036、EXCEL中按方向键光标居然不动了

037、基本操作练习题（分列，定位）

038、一次性复制格式同时去掉数据中的公式

039、一招让以科学计数法显示的数据恢复本来的面貌

040、给你的Excel设定个允许填写日期（数据验证）

041、口内打对✔或者✖怎么弄

042、没保存的文件意外关闭该怎么办

043、批量获取文件名

044、批量在Excel中插入照片

045、邮件合并批量生成N个文档

046、邮件合并批量插入对应的照片

047、批量修改文件名

048、跨列、跨越居中

049、在Excel中插入截图的技巧

050、分列功能里的技巧

051、Excel中的创建组

052、根据相同的内容批量合并单元格

053、账期提醒表

054、一分钟恢复损毁的EXCEL文件

055、13个必学的Excel技巧

056、给excel打印文件添加水印

二、函数部分：

001、来自一个的烦恼（列与矩阵互转）

002、sum函数经典用法

003、sumif函数（条件表达方式）

004、sumifs函数（多条件求和）

005、数组思维下的sumifs

006、强大的sumproct函数

007、多条件求和练习题（sumproct、sumifs、sumif、sum）

008、if、iferror普及课

009、工作中需要的不仅仅是四舍五入（round、rounp、rounddown、int）

010、舍入函数（floor、ceiling）

011、计数函数大合集

012、女神（vlookup）驾到，快来迎接

013、经典的查找函数lookup

014、lookup的查找原理

015、字符串中的数字提取（isnumber、match）

016、字符串中的数字提取进阶！（N^0=1）

017、求区域中最后一个数字（max、min、mod、indirect、text）

018、检验下你的水平（区间判断if、lookup、len、lenb）

019、温故而知新（前面所学函数汇总）

020、在多表中查询数据（函数中引用工作表的办法）

021、连续编号的技巧（合并单元格编号，筛选、隐藏行后的编号）

022、把一列中大分类相同的小分类放到一行的方法

023、把一列中大分类相同的小分类放到一个单元格中的方法

024、银行账号间自动加空格

025、两列中互相重复的数字提醒

026、时间日期函数（datedif）

027、人民币小写金额转换大写

028、练练你的基本功（每个分类编序号、合并单元格求和）

029、rept、trim函数

030、知其然也知其所以然（把一行字按照分隔符拆分成一列）

031、三个简单的一看就会的函数（large、rank、phonetic）

032、必学的技巧（累计求和、带单位的数字求和、small）

033、综合练习（从身份证号码中提取生日、性别）

034、根据填充颜色求和（get.cell、formulatext）

035、获取演讲比赛成绩的前三名（综合练习）

036、逆向查询（vlookup、lookup、index+match）

037、统计区间个数的专属函数（frequency）

038、循环引用的妙处

040、高手的玩法（查找综合练习）

041、隔行隔列求和

042、提取不重复的值

043、数据库函数dcount、dcounta

044、时间函数大全

045、日期函数大全1

046、日期函数大全2

047、条件排名的四种思路

048、transpose函数

049、hlookup函数

050、address函数

051、打印表中某个单元格按次序引用一列的内容

052、文本运算式求值

053、多级下拉菜单的制作

054、联想式下拉菜单的制作

055、用excel做个九九乘法表

056、给你的工作簿做个目录

057、hyperlink函数

058、最大公约数函数GCD

059、最小公倍数函数LCM

060、去掉一个最高分，去掉一个最低分求平均值(trimmean)

061、没学quotient之前你是怎么求商数的

062、检测是否完成任务还可以这样(sign)

063、int与trunc的区别

064、求企业连续几年业绩的平均增长率（geomean）

065、英文字母大小写转化，阿拉伯数字转罗马数字（upper、lower、roman）

066、proct，可曾听说过

067、随机函数rand、randbetween

068、用excel做个抽奖器

069、根据进货、出货求库存（综合练习）

070、中文数字转化成阿拉伯数字

071、这就是我为啥老推荐你使用2016版excel的原因（新增的几个函数）

072、综合练习题（表格自动化）

073、跨表求和

074、跨表条件求和

075、自动在很多表中同时提取该表的表名

076、函数综合练习（一道可以考考你函数掌握水平的题目）

077、动态表格的制作

078、HR常用的Excel技巧

079、从有重复客户记录的数据源里直接提取排名

080、按条件从有重复记录的数据中按名次提取数据

081、显示一行中出现次数最多的字符（code、char、mode）

082、函数大全（对函数分类做个全面的了解）

083、抽奖器的制作（照片随名字变动而变动）

084、分解任务遇到的问题（ceiling、floor、sumif通配符求和）

085、合并单元格引起的各种困扰

086、对一组数据中不合格的数据进行计数

087、根据多个条件查找对应的区间

088、087文章的答案

089、一个字符串中是否包含另一个字符串中的几个字符的判断

090、相对引用与循环引用的实例练习

091、怎样生成不重复的随机数

092、用vlookup进行模糊查找

三、图表部分：

001、别样的簇状柱形图之系列重叠

002、别样的簇状柱形图之显示系列差距

003、别样的簇状柱形图之电池电量图

004、借助辅助列制作漂亮的柱形图

005、双层柱形图

006、堆积柱形图之系列线应用

007、柱形图之断层图

008、花式条形图

009、蝴蝶条形图

010、折线图添加数据标记和改变线型

011、传神的散点图

012、复合条形饼图中条形个数的调整

013、饼图中会动的图例

014、百分比堆积面积图的（用公司logo做图例）

015、雷达图里存在的bug

016、数据差异较大时用次坐标来调整

017、甘特图

018、图表中强调数据的技巧

019、自定义图表中图形形状

020、圆环图与柱形图的组合

021、折线图也可以那么美丽

022、别样的圆环图

023、漏斗图

024、瀑布图

025、蛇形图--高大上的商务图表

026、旭日图

027、树状图

028、帕累托图

029、三维气泡图

030、用气泡图做波士顿矩阵图

031、动态图表（1）

032、动态图表（2）

033、动态图表（3）

034、动态图表（4）

035、函数rept也可以做出让你惊喜的图表

036、小巧的迷你图

四、图片与图形

001、你知道Excel里插入的图片和图形居然有这点区别吗？

002、批量调整插入的图片大小并让其贴到对应的单元格里去

003、插入正方形、三栏表头的方法

004、删除背景、简单抠图

005、提取颜色技巧

四、走进VBA的世界

001、多表合并

002、学习VBA之前先了解几个基本概念

003、Excel中的宏

004、宏操作举例：用宏实现点击按钮跳转的功能

005、宏操作举例：用宏实现数据查询功能

006、宏操作举例：用宏做个采购录入系统

007、VBA代码该如何调试

008、VBA代码注释

009、VBA中的运算符

010、VBA中的变量及数据类型

011、VBA中的变量的声明方式

012、VBA中变量的生存期限

013、VBA中四种常用的语句（with语句）

014、VBA中四种常用的语句（判断语句）

015、VBA中条件判断函数IIF

016、VBA中四种常用的语句（循环语句for next）

017、循环语句FOR NEXT 举例（数字验证）

018、循环语句FOR NEXT中的嵌套（九九乘法表）

019、循环语句FOR EACH NEXT

020、循环语句DO LOOP

021、结束DO LOOP循环语句UNTIL、WHILE

022、循环语句总结

023、VBA中四种常用的语句（错误转移语句）

024、VBA中函数的使用

025、一个重要且强大的的运算符（like）

026、VBA中单元格相对偏移的两种处理办法

027、单元格区域的选择（resize）

028、单元格区域的并集（union）

029、听说这是制作工资单最快的办法

030、单元格区域的交集（intersect）

031、动态获取单元格区域（currentregion）

032、动态获取单元格区域（usedrange）

033、动态获取单元格区域（end）

034、单元格基础操作（select、insert、delete）

035、单元格基础操作（cut、copy）

036、单元格基础操作（find、findnext）

037、VBA合并单元格（merge）

038、用VBA创建超链接（hyperlinks.add）

039、用VBA提取超链接（Hyperlink.address）

040、用VBA实现朗读功能（speak）

041、新建、打开、保存、关闭工作簿

042、根据分公司拆分工作表到工作簿

043、工作表的基本操作（新建、命名、移动、删除）

044、给工作簿里的各个工作表做个目录

045、VBA中遍历文本名的函数（dir）

046、把每个工作簿中指定的表汇总到一起

047、把一个工作簿中的各个工作表拆分成工作簿

048、VBA中数组的相关概念

049、数组的读取

050、数组的写入

051、动态数组

052、数组的下标及其获取方法（ubound、lbound）

053、一维数组转变二维数组的办法

054、与数组相关的一些函数（join）

055、join实例练习

056、与数组相关的一些函数（split）

057、与数组相关的一些函数（filter）

058、数组实例练习

059、工作表事件之SelectionChange事件、事件的启用和禁用

060、工作表事件之Change事件

061、工作表事件之Activate事件

062、工作表事件之Deactivate事件

063、工作表事件之BeforeDoubleClick事件

064、工作表事件之BeforeRightClick事件

065、工作簿事件之Open事件

066、工作簿事件之AfterSave事件

067、工作簿事件之BeforeClose事件

068、工作簿事件之BeforePrint事件

069、工作表、工作簿事件一览表

070、VBE窗口无法返回默认排列的解决办法

071、字典的基础概念及调用方法

072、字典的属性和方法（一）

073、字典的属性和方法（二）

074、字典数据的写入技巧

075、字典实例一（提取第一次和最后一次）

076、字典实例二（多表求不重复值）

077、字典实例三（每行都要去重复值）

078、字典实例四（单列分类统计）

079、字典实例五（多列分类统计）

080、字典实例六（条目数组的用法）

081、字典实例七（需要写入key的值有重复怎么办）

082、正则的基础概念及引用方法

083、正则表达式的基本语法

084、正则表达式之元字符

085、正则表达式之量词

086、正则表达式之分组

087、正则表达式中的或

够学了吧……后面还会继续！

review manager 漏斗图为什么没有斜线

随机效应模型切换至固定模型，然后点开漏斗图，你会发现有斜线了，然后再切换至随机模型再点开漏斗图，就发现也有斜线了。一次不行多点几次

数据分析，除了Excel数据透视表，还有什么工具？

现在市面上有很多做数据分析、可视化图表的工具。

我们公司采购过，所以对这块比较了解，列出当时选型时主要考虑过的一些工具，给题主和其他人做参考，以下顺序随机，无优劣之分。

1. Tableau

https://www.tableau.com/zh-cn/procts/desktop

这个是可视化界的大神级软件了，我们分析师强烈推荐的，可能是由于专业度比较高，选型小姐姐很久都没搞懂怎么用，因此放弃。（这个跟我们公司采购软件的要求有关，领导想要一个全员都能上手的数据软件）

2. 数据观

https://www.shujuguan.cn/

这个是我们最后选中的数据分析工具，理由是操作简单，全员可上手。他们家的分析模板很全，从销售到财务，从人力到运营，上传数据就能自动生成报表，非常贴心。数据分析基础弱，又想试试的推荐这个。

3. Echarts

http://echarts.baidu.com/index.html

这个的效果真的是蛮酷炫的，就是那种会定睛看很久的，但是需要编程基础，对于全员使用这个要求不太友好，所以最后放弃了，还是因为选型姐姐根本就不会编程。

4. 帆软

http://www.finereport.com/

算是比较老牌的数据分析公司了，旗下有Finereport和FineBI，最终未入选原因是专业名词比较多，有使用门槛，没有数据协作这个功能，也就是在软件里不能像微信一样做到即时沟通，这个数据观有。

5. 永洪

http://www.yonghongtech.com/

这个情况和帆软有点像，专业名词，需要SQL基础，还有一个原因是，不能连接第三方数据源，比如金数据、微信公众号、云表格这些，人工频繁导数据会增加工作量，因此放弃。

以上给大家做参考，也欢迎大家在评论区一起讨论。

顺便赞一下的话，就更好啦！

excel因为可以做简单的数据分析，而给大家带来了很多便利。但如果涉及到复杂的数据分析，数据运算，大屏可视化图表，气氛就会变得尴尬起来。

搞不好，还会出现电脑死机，数据丢失等情况。

接下来，我将用3分钟的时间，向你介绍一款兼容excel功能，但功能更为强大的工具—— 云表企业应用平台 。 (文末会送出免费的获取方式，如果你赶时间，也可以拖至文末获取)

智能数据可视化

运用智能搜索技术，从设计到实现只需要 7分钟 ，可以做到媲美专业的数字大屏开发效果。 增强后的数据看板功能模块，可以进行高度、灵活的自定义。

比如设定复杂的大屏背景、组件风格、界面配置、全局摆放，动态效果.......

业务人员无须设计师参与即可完成开发。

快速实时计算

信息瞬息万变，决策毫秒之间。

DataFocus采用列式数据存储的方式，通过自带的内存计算引擎，无须预先建立CUBE， 数据分析实时交互，完全满足管理决策中经常遇到的临时性分析、多变的业务需求和频繁的结果刷新。

IT部门将从此告别延时报表分析，亿级数据秒级响应。

可以免费使用

目前，云表是有提供免费版本的，适用于中小微企业。

如果大企业要用，增加并发数即可。

更高能的在后面

你一定想不到，它除了是一款报表软件，还是一款免代码开发工具。

像 华为 、 浙江恒逸 、 南方物流 、 许继电气 、 香港建滔集团 、 中冶 等20万+企业或机构，早已通过云表，开发出各种个性化的管理软件，包括 MES ， WMS ， ERP ， OA ， BRP ， SRM ， CRM ， 进销存 等。

你以前的固有思维是不是，这些管理软件，要么请人定制开发，要么直接购买成 品。

可一旦你这么做了，正中了软件供应商下怀，后期有得你折腾。

系统的更新迭代 ，是一个特别棘手的问题，很多想全面实施信息化建设的企业，就栽在了这里。

因年代久远，软件架构与设施已经非常落后，想要找供应商进行软件更新迭代的时候，这时候供应商就玩起了“消失”，也很难再找到那些熟悉过时技术的人员。

另一种情况，就是，你得靠烧钱升级维护，才能保证系统正常运行下去。

所以说，还不如自己动手开发，来得痛快。

而云表的易用性， 恰好弥补了，企业人手不足，资金不足 这些问题。

这是一款业务人员就能上手的开发工具，你只要有自己的业务逻辑，就可以通过云表， 拖拉拽，输入中文文本信息 ，搭建出能随企业发展而成长的个性化管理软件。

你没看错，功能随需而改，任何时候都行！

此外呢，只要你想得到的业务，它基本上都能解决。

譬如 权限控制，工作流，流程审批，多人协同 ，H5页面制作，闹钟提醒，消息群发，文件整合，与用友金蝶等第三方软硬件集成，扫码入库......

只有你想不到，基本上没有它做不到。

而且， 各系统之间数据共享，信息互通，不存在任何兼容问题 。

对了，它还能生成移动端app，封装PDA扫描器，设备传感器，读卡器等硬件的驱动程序，对接广泛的物联网设施。

时间原因，今天就分享到这，解锁更多功能，需要你自己去实践。

下面，我在这里留下免费的获取方式。

试试嘛，毕竟免费，试了也不亏！

希望我的回答能够帮助到您，如果有什么疑问，评论区见。

要想从事数据分析的工作，我觉得一定要掌握一些数据的可视化分析软件的使用方法。为什么说一定要去掌握数据可视化软件的分析方法呢，举个最简单的例子，我们都知道数据量很大，但是杂乱无章的数据本身是没有任何意义的，只有将数据进行统计分类，才能展现出庞大数据的背后意义，因此，我认为掌握一款自助式数据 探索 与可视化分析的软件是十分必要的。现在市面上类似的平台有很多，我用的是东软平台云的一个叫DataViz的，个人觉得还挺好用的，你可以看一下效果。

其它工具好不好用我不知道，但是数据分析工具里的“扛把子—— 伙伴云， 我必须强烈推荐！

伙伴云支持数据 手动填写 和 excel批量导入 ，仪表盘集大数据分析、可视化报表、智能办公桌面于一体，不仅可以用来制作常规的可视化图表，还支持超级炫酷的数据大屏， 作为一款数据可视化 软件，可以说是非常 简单 、 好用了！

以下就是用伙伴云仪表盘及数据大屏做出来的效果，近距离感受一下！！

在伙伴云，我们可以能把不同工角色及职位常用的快捷入口、想要看的统计分析数据，都集中在仪表盘呈现！

比如，老板想要查看公司财务报表，店长想要检查各店面的执行、整改情况，销售想要预测商机、计算提成......只需进入相应的工作台就可以了！

1、支持手动填写，也支持导入Excel

2、无限组合的图表组件，带来无限视觉分析的可能

伙伴云仪表盘可提供折线图、散点图、条形图、双轴图、饼图、漏斗图、地图等20余种图表组件，用户可以根据不同的应用场景自由选择，点击组件可快速添加图表、拖拽即可完成布局。即使是不懂任何技术的小白也能够发挥创意，实现自己想要的可视化应用。

3、数据仓库：数据中心的超级加工厂

伙伴云数据仓库可合并链接多个表格数据，并可对在线表单进行增删改查、批量操作等编辑功能，聚合后的表格添加到仪表盘中，可以进行更加丰富的数据分析。

4、高端智能数据大屏，真“屏”实“据”更炫酷

无论信息公示、公开汇报、实时指挥还是监控预警，数据大屏都能让数据动态一目了然，帮您快速掌握业务进展，及时进行问题追踪。它自带炫酷炸裂的效果，当你向领导/投资人汇报工作时，分分钟就能震（hu）撼（zhu）对方！

总之，用完伙伴云，整体感受就是超奈斯

在企业软件行业有一个明显趋势，那就是使用云表企业应用开发平台这类产品作报表工具的企业越来越多了，而经过统计，这些企业中超过80%都用过Excel或网络版Excel作为报表工具来进行办公。

为什么原先用Excel的企业会转用云表呢？在两者之间功能上有什么区别促使他们转用后者？我们可以将两者做个对比来剖析。

像Excel但性能更优

云表这款软件的用户很多上手得很快的都是财务人员，因为它在绘制报表的操作类似于EXCEL。

Excel的问题很明显，它不是数据库，一旦数据太多，如果把它们都统计在一个Excel的数据总表里，打开和查询就会很慢很慢，而且它本身是一款单机软件，如果没有插件支持没办法做到多人协同，而且没办法轻易地实现录入检验、快速填报、简化操作等……可以说数不完。

而用云表，这些问题都可以简单解决，它虽然操作类似EXCEL，但它做不到依赖于EXCEL，它有自己的客户端，在处理大量数据的时候性能上要比EXCEL好太多，而且实现多用户协同合作之类的高级功能时简单得多，不需要任何技术基础。

通过它，用户只需简单的鼠标点击、拖拉拽和中文文本输入就能制作智能化的报表，并在系统上将报表集成统合，形成OA、CRM、进销存、WMS、EAM、ERP等各种管理软件。

好用易上手的开发平台

Excel功能强大大家都知道，但要用它实现办公自动化可不容易，需要学习使用VBA编程、学习宏操作，没有一点编程技术还真做不到。云表是个免代码的开发平台，它的设计初衷就是让任何没有编程基础的人，学会开发自己的企业管理软件。

免代码的平台，需要什么功能，都能自己搭建，哪个部门需要什么功能，都能自己设计，完全按照企业、部门业务流程来，功能100%适用。

做报表，最辛苦的就是重复与繁杂的工作，提取数据、汇总分析，每个季度每个月每个活动都要做表，这是很折磨人的。

这也是为什么那么多企业选择管理软件，像这样在云表上搭建好了管理系统，需要什么报表，提前设计好模板，数据汇总在一个系统里，系统都会根据规则实时分析演算，不用每个季度都重新设计、采集数据，减少大量繁复的工作。

云表是个平台，是个开发工具，意味着它能适应任何行业，满足任何企业的个性化需求，适用范围广；

系统可以协同办公，可以高度集成、智能化，能搭建真正的管理软件，功能强大；

自己的系统自己开发，企业要发展，软件也能随时添修删改，灵活度高，发展潜力深……

免代码的开发工具，没有门槛，无需基础，很简单就能学会，实在担心学不会，云表还为用户开设了免费的培训班，10个课程基本就能掌握了，初高中生来学习都完全没问题。

用这个软件来做报表，可以说是一劳永逸，无论是企业或是员工，都能在这一步步的功能搭建上逐渐把精力转移到更有价值的工作上，做到高质量的管理和决策。

可以帮助员工减少工作量、增加工作效率，也难怪越来越多的人转用云表作为他们的报表软件了。

官网注册地址如下，不用谢我，请叫我雷锋

https://www.iyunbiao.com/signup/A3MVVQ240

我知道的有python，微软powerbi，tableau，qlik，R。

我自己比较熟悉微软powerbi，和Excel结合紧密，容易上手。推荐。

信息可视化整理

无论数据总量和复杂程度如何，数据间的关系大多可分为三类： 比较 / 构成 / 分布&联系。

基于分类 / 时间的数据对比，通常需用到比较型图表。 比较条目较少时 ，如5个地区收件量的对比，可选用 柱状图 表示。

条形图 当条目较多， 如大于12 条 ，移动端上的柱状图会显得拥挤不堪，更适合用 条形图 。 一般数据条目不超过 30 条 ，否则易带来视觉和记忆负担。 柱形图还有许多丰富的应用。例如堆积柱形图，瀑布图，横向条形图，横轴正负图等。

看趋势 – 折线图 当X轴为 连续数值 （如时间）且 注重变化趋势 时，则适用折线图。

扩大差异 – 南丁格尔玫瑰图 。由于扇形的半径和面积是平方的关系，南丁格尔玫瑰图会将数值之间的差异放大， 适合对比大小相近的数值 。玫瑰图也适于表示 周期 / 时间 概念，比如星期、月份。依然建议 数据量不超过 30 条 ，超出可考虑条形图。

当 比较正反两类 甚至更度的数据时，可试尝试双向条形图。用颜色区分大区，空心/实心区分收件量和派件量， 既能整体比较大区，又能详细对比地区的情况 。

打怪升级，再加点难度。 在双向图上再增加一个维度 ，如下表，比较 5 个地区的利润及相应的收入和成本。请先思考一下，再下滑看推荐图表。

通过图形一眼就能看出深圳区的利润低于广州区，即使它的收入高于广州区，但成本相对来说高于广州区。

目标达成 – 子弹图 考察指标的达成情况，如 收入达标情况及所处区间 （优、良、差）。

子弹图，因为像子弹射后带出的轨道。相较于仪表盘，它能够在狭小的空间中表达丰富的数据信息，在信息传递上有更大的效能优势。

若还要比较4个季度的收入情况，只需用不同颜色区分。如下图，一眼便知第二季度表现较好，而第一季度则不佳。

性能 – 雷达图。的性能数据 ，如综合评价，常用雷达图表示。 在游戏中看到它比较多 。 它在商务、财务领域应用较大，适合用在固定的框架内表达某种已知的结果。常见于经营状况，财务健康程度。

指标得分接近圆心，说明处于较差状态 ，应分析改进； 指标得分接近外边线，说明处于理想状态 。 比如我对企业财务进行分析，划分出六大类：销售、市场、研发、客服、技术、管理。通过雷达图绘制出预算和实际开销的维度对比 ，会很清晰。如下图：

以上就是“比较”类的常用图表，归纳如下：

一个整体被分成几个部分。这类情况会用到构成型图表 ，如五大区的收件量占比、公司利润的来源构成等。

单层 – 饼状图

第1关中，对比5个地区的收件量时用到了柱状图。若看 占比情况 ，饼状图更合适。饼图是有缺陷的，它擅长表达某一占比较大的类别。 但是不擅长对比。30%和35%在饼图上凭肉眼是难以分辨出区别的 。当 类别过多，也不适宜在饼图上表达 。

如果变成 17 个地区，会怎样？饼图分类一般 不超过 9 个 ，超过建议用条形图展示。

除饼图外， 环形图（甜甜圈图）亦可表示占比，其差异是将饼图的中间区域挖空 ，在 空心区域显示文本信息 ，比如标题，优势是其 空间利用率更高 。

分层 – 环形图、旭日图

对于管理层而言，需先把握大局和重点。比如大区负责人需一眼看到重点地区及重点分部的情况（如下图），如何展示？

这个叫旭日图，逐层下钻看数据，大区的重点地区及相应分部的构成情况一目了然。

累计趋势 – 堆叠面积图

看数值构成随时间变化的案例：第一大区（包含四个重点地区）近 四年收入构成的趋势 要如何可视化？

推荐方案是 堆叠面积图，可以展现分量（地区）对于总量（大区）的贡献 ，并 显示总量（大区）的变化过程 。需要说明的是，地区收入的起点并非从 y=0 开始，而是在下面的地区基础上逐层叠加，最后组成一个整体。

面积图最佳设计指南：波动较大的类别放在最上面、使用透明色、不要超过4个类别，y轴从0开始，不要用面积图展示离散数据，只有连续数据有中间值。

累计比较 – 堆叠柱状图

如果将上图X轴的标签文字（即年份）和图例（即地区）互换（如下图A），用来看 每个地区近四年的收入构成 ，用哪个图更合适？

堆叠面积图 A 方案和堆叠柱状图 B 方案都可以表现累加值。差别在于， 堆叠面积图的 x 轴是连续数据（如时间），堆叠柱状图的 x 轴是分类数据 。此案例中的 x 轴是非连续的分类数据，因此用 B 方案更适合。

累计增减 – 瀑布图

若想表达两个数据点间数量的演变过程，可使用瀑布图。 开始的一个值，在经过不断的加减后，得到一个值 。瀑布图将这个过程图示化，常用来展现财务分析中的收支情况。

通过分布 & 联系型图表能看到数据的分布情况，进而找到某些联系， 如相关性、异常值和数据集群 。

两个变量 – 散点图

仍以业务为例，下图为全国网点的单票成本/收入分布情况。

单单这样看，可能看不出什么，如果加两条平均线就不一样了。

加了平均线，就知道哪些网点高于平均线，哪些低于平均线。但网点那么多， 总不能逐个点击查看是哪个大区的 ， 给散点加上颜色后 ，就很有意义了。

通过此图，可以看出哪些大区单票利润较低，急需提升，比如 广泛聚集于右下角的第四大区，单票收入低于平均线，单票成本却高于平均线 。

三个变量 – 气泡图

大家都知道，网点 总利润除了和单票利润有关，还和体量（即收件量）有关 ，用散点的 面积大小 表示收件量，就变成了气泡图。

一切和空间属性有关的分析都可以用到地理图 。比如 各地区销量 ，或者 某商业区域店铺密集度 等。气泡图与地图结合可演变为热力图。通过热力图，能看到哪些网点收派件量较多，需进行资源调配。

地理图一定需要用到 坐标维度 。可以是 经纬度 、也可以是 地域名称 （上海市、北京市）。坐标 粒度即能细到具体某条街道 ，也能宽到 世界各国范围 。POI是很重要的要素。POI是“Point of Information”的缩写，可以翻译成信息点，每个POI包含四方面信息，名称、类别、经度纬度、附近的酒店饭店商铺等信息。借助POI，才能按地理维度展现数据

最佳设计指南：一、使用细的地图轮廓线；选择合适的配色；少用填充图案；选择合适的数据区间。

用户行为分析，将浏览、点击、访问页面的操作以高亮的可视化形式表现。下图就是用户在Google搜索结果的点击行为。

总结：当我们拿到数据后，先提炼关键信息， 明确数据关系及主题 ， 再选择合适的图表进行可视化 。

好的可视化是会讲故事的，它向我们揭示了数据背后的规律。对可视化的使用认知或许来源于下面这张图。虽然结构清晰，但它只针对Excel图表，不够丰富。

数据分析中经常会提及维度。维度是观察数据的角度和对数据的描述。 我们可以说地区是一种维度，这个维度包含上海北京这些城市。也可以认为销售额是一个维度，里面有各类销售数据。维度可以用时间、数值表示，也可以用文本，文本常作为类别。 数据分析的本质是各种维度的组合

维度主要是三大类的数据结构：文本、时间、数值。地区的上海、北京就是文本维度（也可以称为类别维度），销售额度就是数值维度，时间就是世界

数值维度可以通过其他维度加工计算得出，例如按地区维度，count出有多少是上海的，有多少是北京的。维度可以互相转换。比如 年龄原本是数值型的维度，但是可以通过对年龄的划分，将其分类为小孩、青年、老年三个年龄段，此时就转换为文本维度。

1.箱线图

箱线图一般人了解的不多， 它能准确地反映数据维度的离散（最大数、最小数、中位数、四分数）情况。凡是离散的数据都适用箱线图。

下图就是箱线图的典型应用。线的上下两端表示某组数据的最大值和最小值。箱的上下两端表示这组数据中排在前25%位置和75%位置的数值。箱中间的横线表示中位数。

2.关系图

展现 事物相关性和关联性的图表 ，比如 社交关系链、品牌传播、或者某种信息的流动 。

有一条微博，现在想研究它的传播链：它是经由哪几个大V分享扩散开来，大V前又有谁分享过等，以此为基础可以绘制出一幅发散的网状图，分析病毒营销的过程。关系图依赖大量的数据，它本身没有维度的概念。

3.矩形树图

上文说过， 柱形图不适合表达过多类目 （比如上百）的数据，那应该怎么办? 矩形树图出现了。它直观地以面积表示数值，以颜色表示类目 。

下图中 各颜色系代表各个类目维度，类目维度下又有多个二级类目 。如果用柱形图表达，简直是灾难。用矩形树图则轻轻松松。

电子商务、产品销售等涉及大量品类的分析，都可以用到矩形树图。

4.桑基图

比较冷门的图表，它常表示信息的变化和流动状态。

5.0 漏斗图

大名鼎鼎的转化率可视化 ，它 适用在固定流程的转化分析 ，你也可以认为它是 桑基图的简化版。 转化率也可以用几组数字表示，不一定做成漏斗图。

可读性**

图表的 首要功能是解释 ，而不是设计，尤其大部分图表都会落入到 过度设计 的陷阱。

客观性

数据的解读因为每个人的观点和视角不同，可以呈现诸多的结果。这也是我们常说统计学会撒谎的原因。

下图是一张销售额柱形图，看来销售额没有啥特大变化嘛。

换另外一种图表展示。就看到了变化的增长趋势。

实际上两张图表的数据没有任何差异，为什么呢？ 区别只在坐标轴。第一张图的Y坐标轴起始为0，第二张图起始是2.45 。第二张是截取了部分的柱形图。

统一性

如果图表整体颜色是冷色调，那么就不要再加入暖色。

如果图表文字是雅黑，就不要再加入宋体。

如果某地区数据，用了柱形图对比，其他地区也遵循柱形图样式。

如果某图表，女性使用红色，男性使用蓝色，那么这一规范应该在所有图表体现。除了颜色，其他设计元素同理。

如果有多张图表，图表元素应该统一，如标题、坐标轴刻度、坐标轴位置等。

用户为啥会有「将数据转化成图表」的需求？

最终的答案一定是回归到 企业管理的「第一性原理」——开源节流 。企业需要 数据去分析如何才能节省更多钱，如何才能赚更多钱。 未来的 BI 的产品不能将自己定位为「工具」，而是应该定位为「服务」。

1.0 从流程来看，探索性可视化是这样的：

此类可视化集中在图表的微观功能上 ，像 辅助线、预警、各种图表类型 等。

2.0 解释性可视化需求

一般集中在完成了数据探索，并且 形成一定数据洞察后的 story-telling 场景 。大家在网上看到的一些「 一张图搞懂 XXX 」、「一张图了解 XXX」就属于解释性可视化 。

此类集中在整体的图表可视化上，比如将多个图表组合起来， 制作成一份报告或者故事版，所以会提供类似标题编辑器、排版编辑器等功能 。目前市面上的 BI 产品，像网易有数、BDP、Tableau、PowerBI 都是采取这种模式

1. 这种偏业务型的产品框架，并不太适合国内市场 。

因为这类产品面向的用户基本上是专业用户（数据分析师），而忽略了一个事实—— 大部分中国企业并没有设立专门的数据分析岗位 。有能力配备数据分析师的企业一般都是中大型企业，他们付费能力可能比较强，但是也意味着用户量会较少。

专业用户对应的是数据分析师，而 半专业用户则对应的是类似财务、销售、HR 等，在业务上专业但数据分析上不专业的用户。这类用户的 日常工作一般集中在解释性可视化上面，比如年终总结、年度规划、每月汇报 中都需要利用到数据可视化。这类用户的流程是这样的：

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用户导入数据，无需太复杂的操作，即可直接生成图表。 存在问题：

可视化的理解： 信息可视化就是用图形正确的表现复杂的信息和逻辑关系 ，

•通过图片特有的美观和趣味性，吸引读者 •通过最优表现形式，使内容更易懂

•拉近读者与产品的距离，提升品牌认知度

作品一：安全产品首页展示

创作灵感：从需求文档中看到这些子产品名字有御前卫、八卦阵、御城河……当时就觉得非常有意思，脑海中立刻浮现出一个古城的画面，古城周围有士兵、有八卦 阵、有御城河等。跟视觉设计师表达这个想法后大家一拍即合，最终产出了这个方案。 中间的城楼最开始是红色的，有点太抢眼，为了避免喧宾夺主又体现出数据被 保护的感觉，就把它改成了这种半透明的、很数据化的虚拟感觉 。

作品二：产品结构图

创作灵感：通过竞品分析发现国内外同行在这方面都非常下功夫，所以我们也要力求用一张图来把产品结构和关系描述清楚。下篇文章会讲具体的设计过程。

作品三：使用流程示意图

创作灵感：产品经理给出的这个图很严谨，但是对于用户来说理解起来比较困难，因此先用线框图把它简化为单向的流程图，但这样又不够美观和直观。心灵手巧的视觉设计师经过图形的美化，巧妙解决了这个问题。

修改中（局部）：

改良后：

作品四：方案描述示意图

也是先梳理信息逻辑，用更易懂的方式去表现，再通过视觉设计师美化。

改良图：

把一件事情做好，首先要知道做好的标准是什么。把这些失败的作品放到一起，就可以大概得出失败的原因是什么，而好的标准又是什么。

[图片上传失败...(image-cf4898-1556103840928)]

从表现形式的角度“信息图表”作为视觉工具应包括以下六类：图表、图解、图形、表格、地图、列表。

按照形式特点我们常把图表分为关系流程图、叙事插图型、树型结构图、时间分布类及空间解构类五种类型。

1、关系流程类图表

2、叙事插图型图表

叙事性图表就是强调时间维度，并随着时间的推移，信息也不断有变化的图表。

3、树状结构示意图

把繁复的数据通过分支梳理的方式表达清楚。运用分组，每组再次分类的主体框架表示主从结构。

4、时间表述类示意图

时间表述类示意图只要以时间轴为中心加入文字数据即可。从设计的角度来看，将主题融入图形设计中，挑选重要事件点解读，就可以使画面精美，加深理解力度。

5、空间结构类示意图

运用设计语言把繁杂结构模型化、虚拟化是空间结构示意图存在的意义

这个流程需要协作完成， 数据需要筛选和整理 ，精准是首要条件 ， 其次是梳理。找出出主线逻辑 ，筛选次要内容从而进行精心的设计。

1、基础图形创意

柱状图和饼状图是最常用的两种基础图形，但是简单的几何形态很难给人设计感。 对基础图形的创意来突出设计主题 ，就可以取得一举多得、事半功倍的效果

上面图片中左右的内容是完全一致的，但右图即使读者不详细关注也可心领神会。

2、高吸引度与视觉亮点

从传统网页到社交微博，用户对信息的浏览速度也越来越快，高吸引度便是最宝贵的财富点。

3、画面简洁明了

4.象征图示

在设计的上要注重保持风格的统一，这样才能让人视觉连贯、赏心悦目。

1、饼图顺序不当

饼图是一种非常简单的可视化工具，但他们却常常过于复杂。份额应该直观排序，而且不要超过5个细分。有两种排序方法都可以让你的读者迅速抓取最多的重要信息

方法一：将份额最大的那部分放在12点方向，逆时针放置第二大份额的部分，以此类推。

方法二： 最大部分放在12点，然后顺时针放置

2、在线状图中使用虚线

虚线会让人分心，而是用实线搭配合适的颜色更容易彼此区分

3、数据摆放不直观

你的内容应该符合逻辑并于直观的方式引导读者阅读数据。对类目进行按字母，次数或数值大小进行排序

4、数据模糊化

确保数据不会因为设计而丢失或被覆盖。例如在面积图中使用透明效果来确保用户可以看到全部数据

5、耗费读者更多的精力

要通过辅助的图形元素来使数据更易于理解，比如在散点图中增加趋势线

6、错误呈现数据

确保任何呈现都是准确的，比如，气泡图的大小应该跟数值一样，不要随便标注

7、在热图中使用不同颜色

一些颜色比其他颜色突出，赋予了数据不必要的重元素。反而你应该使用单一颜色，然后通过颜色的深浅来表达

8、柱状过宽或过窄

柱子与柱子之间的间隔最好调整为宽的1/2

9、数据对比困难

对比是呈现差异的有效方式，但如果你的读者不易对比时，效果就大打折扣了。确保数据的呈现方式一致，可以让你的读者对比

10、使用三维图

尽管这些图看来让人振奋，但3D图也容易分散预期和扰乱数据，坚持2D是王道

数值可视化的本质就是用各种视觉属性来表达数据值的大小。视觉属性有这么几类：位置、长短、面积、颜色。对应视觉设计的点，线、面和色值。

其可视化的核心思想在于根据上下文用拟物的方式，将其与我们现世界中数值的事物联系在一起。

如果是奔跑的速度15km/h，那么可以画一个运动员跑步的图来表达这个数字。如果是奔跑的速度70km/h，那么就可以画一只猎豹奔跑，通过模糊的背景来表达奔跑的速度快。如果要描述山的高度5km，就可以画以座耸入云霄的山，给人一种高山的直观形象，更多的创意设计都可以围绕想象展开

汽车行驶的速度，分为慢速、中等和超速，如下左图所示。在表达评价信息时，你需要根据背景 展开联想 。比如说：降水量50毫米，我们可能想象到的就是用一个试管接了50毫米深的水。

一维表格如下图所示，数据表格中只有一行或者一列数据。我们需要对数据可视化的目标进行分析，跟进目标可将数据分为以下几类:

•强调绝对数值的数据；

•强调趋势的数据；

•百分比数据；

•不同类型的数据。

3.1.1 柱状图

收入10000元的就是收入5000元的2倍，GDP一万亿就是五千亿的两倍，这种数据称之为等比数据。柱状图的阅读者一般视觉会被柱子本身所吸引，不会去注意纵轴的起点，用户往往会默认柱子的长度代表绝对数值的大小。所以柱状图的纵轴的起点必须从零开始。

3.1.2 直方图

直方图数据本质的区别在于表达 连续的区间上数量的分布 。统计学中，直方图的纵轴要求是计数数据，也就是说，直方图是用于统计某个区间内的对象个数。

3.1.3 柱状图变式：条形图

条形图还有一个很大的排版优势，能将文字和条形在一侧显示，能够对分类附加说明。在中国，如果不是因为排版的原因，请慎用这种横向的条形图。

3.1.4 柱状图变式：计数条形图

3.1.5 柱状图变式：径向柱状图、径向条形图、螺旋图

为了适应排版的区域，或者增加图形的趣味性，会对柱形图进行扭曲变形。

3.1.6 柱形图变式：用拟物代替柱子

在平面设计，海报宣传页面中，一般会添加拟物的元素，使得数据的表达更加生动。其 基本的思路都是围绕着数据主体展开联想，用拟物的对象代替柱子 。

示例1 ：如果描述的是足球相关的内容，那么可以用踢球的形象代替柱子。

示例2 ：如果描述的是星体相关的内容，那么可以用星体的形象代替柱子。

示例3 ：如果描述的是男女差异，那么可以用男女的形象代替柱子。

示例4 ：如果是抽烟相关的数据，正好用烟头的形状代替柱子。

示例5 ：如果是山的高度，那么可以用山的形态。

3.1.7 柱形图变式：按某些维度展开重组设计

上一节中，用拟物代替柱子的思路仍然是在柱状图的框架下的。但是很多时候，甚至可以抛开柱状图的束缚，根据关键词展开联想。在联想的过程中，我们只需要记住第一章中提到的数据可视化的本质：通过位置、长短、大小、颜色四个视觉元素来表示数据大小。

示例2 ：城市和省份PM2.5值（假设数据）

这种数据只能以地点为关键词展开，以地图的方式呈现 。

PM2.5是一个没有形象的概念，所以可视化的时候，不太可能在PM2.5上面展开。 那么这种数据只能以地点为关键词展开，以地图的方式呈现 。

省份在地图上本身就是一个形状大小固定的面，可以通过颜色热力图来表示数值（下图，左）。

示例3 ：各网站访问量

例4 ：迁徙地图

单个城市的迁徙图的数据原型仍然是一维数组。以地图为维度展开设计时，需要表达的是各个城市与北京的连线。连线的长短信息已经被城市到北京的距离所用，于是只能用连线的颜色来表示数值。

3.2 强调趋势的数据

3.2.2 折线图的变式：曲线图

3.2.3 折线图的变式：均线图

3.2.4 折线图的变式：面积图

3.2.5 折线图的变式：股指走势图

一般来说，百分比的数据使用饼图（或环形图）的方式表达，这是最常规的。

环形图与饼图不同点在于环形图可以将主题与图更好地融合。

3.3.2 饼图变式：将饼形转化成对象拟物形态。

示例一 ：如果是描述人体的成分，那么可视化可以围绕人形展开，将饼的形状变的形状。

示例二 ：如果你想描述各类行业人群占比，那么你可以考虑画出100个人，各类行业的人用不用样式的图形，如左下图所示；而当你想描述各类杀案件支的来源，下右图所示。

STEP1：确定表意正确

“正确”是信息图最基本的要求，所以这里首先要确保信息图的内容是正确的。

对于业务比较复杂难理解的产品，可以让产品经理先根据自己的理解画一个图，设计师和产品经理进行沟通，确认双方的理解是一致的。

《淘宝技术这十年》里有一句话说的好“好的架构图充满美感”。淘宝工程师用十年的时间证明了这件事。而其实不仅是技术架构图，好的流程图、结构图、信息图 等都充满美感。

怎样优化信息图的表达形式呢？如果是一个逻辑比较复杂的结构图，可以这样：

虽然逻辑没有错误，但是箭头有交叉，看起来不美

数据分析方法

对比分析法 ，指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，找出数据代表的事物发展的变化情况和规律。

对比分析法的 特点 是，可以直观地看出事物某方面的变化，且该变化可量化。

注意，进行对比分析时，可单独使用总量指标、相对指标或平均指标，也可结合起来对比。比较的结果可用相对数表示，如百分数、倍数等。

对比分析常用的维度有：

1.与目标对比

实际完成值与目标进行横向对比，比如，对比当前业绩与全年业绩目标，按阶段计算完成率，与时间进度进行对比，看是否能完成目标。

2.不同时期对比

选择不同时期的指标数值进行纵向对比，比如，将当前业绩与去年同期的对比（同比），或与上个月完成情况对比（环比）。

3.同级部门、单位、地区对比

与同级部门、单位、地区进行横向对比，了解自身某一方面的发展水平在公司内部或各地区处于什么样的位置，明确哪些指标是领先的，哪些指标是落后的，找出下一步发展的方向和目标。

4.行业内对比

与行业中的标杆企业、竞争对手或行业的平均水平进行横向对比，了解自身某一方面或各方面的发展水平在行业内处于什么样的位置，明确哪些指标是领先的，哪些指标是落后的，找出下一步发展的方向和目标。

5.活动效果对比

对某项营销活动开展前后进行纵向对比，分析营销活动开展得是否有效，效果是否明显。

对投放广告的前后业务状况进行对比，了解投放广告是否有效，如品牌知名度是否提升，产品销量是否有大幅度提升等。

对活动的开展状况进行分组对比，比如，对A组开展优惠活动，对B组保持原来的策略发展，通过对比两组的业绩来了解活动是否有效。

进行对比分析时，需要注意：

1.指标的口径范围、计算方法、计量单位必须一致。

2.对比的对象要有可比性。

3.对比的指标类型要一致。

分组 是为了便于对比，而将总体中具有不同性质的对象分开，把性质相同的对象合并，从而保持各组内对象属性一致、组间属性有差异。所以，分组分析必须 与对比分析结合使用 。

分组分析的关键是确定组数和组距。一个组的最小值称为 下限 ，最大值称为 上限 ，上限与下限的差为 组距 ，平均数为 组中值 。

分组分为等距分组和不等距分组。 等距分组 的步骤如下。

1.确定组数。根据数据特点/大小来确定。

2.确定组距。 组距 = （最大值 - 最小值） / 组数 。

3.根据组距大小，对数据进行分组。

什么时候采用等距分组，什么时候采用不等距分组？由分析对象的性质特点决定。

1.等距分组，各单位数据变动比较均匀。

2.不等距分组，各单位数据变动很不均匀。

结构分析法 ，总体内各部分占总体的比例分析法。一般某部分比例越大，则其重要程度越高。

结构相对比例计算公式 ： 结构相对比例 = （总体某部分的数值 / 总体总量）* 100% 。

经典应用

市场占有率 = （某种商品销售量 / 该种商品市场销售总量）* 100%

平均分析法 ，用计算平均数的方式来反映总体在一定时间、地点条件下，某一数量特征的一般水平。

平均分析法的主要作用 ：

1.用平均指标对比同类现象在不同地区、不同行业、不同类型单位等之间的差异程度。

2.用平均指标对比某些现象在不同历史时期的变化，说明其发展趋势和规律。

平均指标 有：算术平均数，调和平均数，集合平均数，众数和中位数等。

交叉分析法，也称 交叉表分析法（列联表分析） ，同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表格内，使各变量值成为不同变量的交叉结点，形成交叉表，从而分析交叉表中变量之间的关系。

综合评价分析法，其基本思想是将多个指标转化为一个能反映综合情况的指标来分析，比如，不同国家的经济实力，不同地区的社会发展水平，企业经济效益等的分析。

综合评价分析5步骤：

1.确定综合评价指标体系；

2.收集数据，并对不同计量单位的指标数据进行标准化处理；

3.确定指标体系中各指标的权重；

4.对处理后的指标再汇总，计算综合评价指数或分值；

5.根据综合评价指数或分值对参评单位进行排序，并得出结论。

综合评价分析法3大特点：

1.评价过程是用特殊方法将多个指标的评价同时完成的；

2.在评价过程中，要根据指标的重要性进行加权处理；

3.评价结果是以指数或分值表示参评单位综合状况的排序。

数据标准化 ，是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。一般用于取出数据的单位，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能进行加权比较。典型的方法有0-1标准化和Z标准化。

权重确定方法 有：专家访谈法，目标优化矩阵法，德尔菲法，层次分析法，主成分分析法，因子分析法，回归分析法等。

杜邦分析法采用金字塔形结构，使各个指标的比率分析层次更清晰，简洁明了地表示各指标之间的关系。

漏斗图 ，适合于业务流程比较规范、周期性较长、各流程环节设计复杂业务过程较多的分析。

漏斗图的特点，直观展示业务流程，可以很容易地发现业务流程中存在问题的环节。

漏斗图的典型应用：网站中某些关键路径的转化率的分析。

单一的漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏，但结合对比分析法，可以对同一环节优化前后的效果进行对比分析，或对同一环节不同细分用户群的转化率做比较，火堆同行业类似产品的转化率进行对比等。

矩阵分析法 ，根据研究对象的两个重要属性（指标）作为分析依据，进行分类关联分析，找出解决问题的方案。常用于战略定位、市场定位、产品定位、用户细分、满意度研究等。

以属性A为横轴，属性B为纵轴，建立一个坐标系。在两个坐标轴上分别按某一标准（平均值，经验值等）进行刻度划分，构成四个象限，将要分析的对象投射到这四个象限中，进行交叉分类分析。

矩阵关联分析法的特点 ，在解决问题和资源分配时，先解决主要矛盾，再解决次要矛盾，有利于资源优化配置。

发展矩阵 比简单矩阵多了“发展趋势”这个维度，可直观了解之前每个项目的状况，以及未来发展趋势。

改进难易矩阵 ，用气泡表示改进难易程度的矩阵。除了“改进难易程度”，气泡还可以表示其他属性。

meta分析为什么终点的mean要减去基线mean

有一个想法，然后确定生产何种产品，就是我们选题的过程。经过一番调研，我决定生产橙汁，因为在我的家乡橙子是一个低成本的水果，且目前市面上橙肉含量高的饮品非常少，所以我相信我生产出来的橙汁会是一个有竞争力有市场的好产品。



二、寻找原材料——meta分析文献检索

确定生产方向后，接下来我需要走访橙子种植基地，寻找满意的橙子。因为不知道哪一个地方的橙子是最符合我的需求的，所以我将县里每个镇的橙子都买回了家里。这就相当于分析过程中的文献检索环节，全面检索数据库，不遗漏每一篇相关文献。



三、筛选品种——meta分析文献筛选

尽可能多的寻找到我需要的橙子品种，接下来我需要按照我的规划逐一品尝挑选我需要的橙子品种，确定供货来源。

首先，橘子必须果粒饱满，排除掉一批水分不足的橙子。其次，橙子必须味道甘甜，排除掉一批口味酸甜的橙子。最后，橙子的供应成本不能高于10元每千克，排除掉价格过高的橙子，剩下来的都是我所需要的了。

这个过程就是我们的文献筛选，根据纳入排除计划逐一阅读文献确定纳入和排除的文献。



四、进行采购评估——meta分析质量评价

选择好了原材料的供应商，接下来我需要实地去种植基地采购我所需要的橙子，并为原材料出具一份质量评级表，让我的消费者以后可以放心的饮用我的橙汁。

采购挑选评估橙子的过程，就是我们的文献质量评价，一个橙子的好坏直接影响了一瓶橙汁的品质，被纳入的文献质量同样也会直接影响我们最终结果的质量，所以我们必须对每一篇文献进行质量评价，让读者对我们所纳入的文献质量有个认识，放心“食用”这篇Meta分析。



五、生产-削皮剔肉——meta分析数据提取

有了原材料橙子，下一步需要把橙子削皮切块。从供应商里买回来的是一箱箱的整颗橙子，但是进榨汁机器里的只能是橙子果肉，所以我们必须把果肉取出来。

这一步相当于研究过程中的信息提取。纳入的文献都是完整的论文，而我们实际要使用分析的仅仅是文献中的研究数据和研究方法，所以我们必须要数据通过表格提取出来。



六、生产榨汁——meta分析统计处理

有了果肉，就很简单啦。直接把材料倒进机器，让机器为我们榨汁即可。

同样，Meta分析有了数据就比较简单了，只需要把数据丢进软件，让软件为我们分析即可，这一步就是我们Meta分析中的数据综合。

STATA、R语言、RevMan这些软件都可以做到，后面几周我们会逐一介绍。



七、送检-排除异质性

榨汁完成后，需要将橙汁送检，让相关机构检测我们的橙汁是否含有其他杂质，并为我们出具一个证书，这样就可以让消费者放心购买我们的产品了。

而在Meta分析中，同样也需要进行这一步，通过综合分析得到Meta分析的结论后。我们还需要检测各个文献之间的差异性，确定文献之间的异质性有多大，以判断结论是否可信。

因为在综合阶段我们是将数据混合到一起进行分析，如果被我们提取的两个文献本来差异性就很大，那我们的直接将他们混合进行分析，出来的结果误差非常大，也就没有研究意义了。

这一步就是我们的异质性检验，如果通过异质性检验得出结论存在较大的异质性，我们就需要进一步分析异质性的来源，排除异质性以及选择不同的效应模型进行再一次的数据综合。



八、排除造假风险

到这一步，我得到了一批好喝的橙汁，但是新的问题出现了。我如何保证橙汁口味的稳定性，确定橙汁中没有混入其他影响性因素呢，比如万一张三家欺骗我，向橙子中注入了糖水，所以才让我的这批次橙汁达到合适甜度？

所以，确保最后批量生产后产品品质的稳定性，我重新再买入了一批橙子，排除一些看起来不太靠谱的供应商的原材料，或者再加入一条榨汁技术不同的生产线，重新生产橙汁。

如果每一项调整，口味变化都不大，证明我的生产流程是稳定可信的，橙子品质也是统一过关的，我可以实现批量生产；相反，如果改变了其中一项，口味就发生了巨大的变化，过酸或者果肉过细，这些都很大程度上影响了我橙汁的口味，说明其中某项影响因素的影响很大，要实现稳定的批量生产就必须对这些影响因素再做进一步测试。

这也就相当于Meta分析中的敏感性分析。敏感性分析是指改变纳入标准（特别是尚有争议的研究）、排除低质量的研究、采用不同统计方法/模型分析同一资料等，观察合并指标的变化，如果排除某篇文献对合并效应量有明显影响，即认为该文献对合并RR敏感，反之则不敏感。



九、排除隐瞒风险

最后，我们在测试生产品质时，只购买了一小批橙子，供应商给了我们长得又大又好的橙子，生产出来的结果是稳定可靠口味好的。那其他没有给我们的个头稍小，品质稍次的橘子呢？不能排除某些供应商为了合作，只向订购商出示品相好的，而刻意隐瞒品相差的。所以最后我们只需再次确定供应商是否品质稳定，刻意展示好的而回避不好的，如果没有，我们就可以实现量产了。

在Meta分析里，这就是最后一步，评价发表偏倚。橙汁好喝可能是因为你选到了供应商可以给你的好橙子，而在实际生产中也许并没有那么品相完美的橙子。

同样因为在医学统计研究中，阳性结果往往比阴性结果更容易发表，所以我们纳入的文献可能本身是因为“品相好”的文献被提供给了我们，我们还需要考虑到那些未发表的“稍次”的文献是否会影响我们的结果。可以通过评价漏斗图是否不对称，识别发表偏倚、Begg和 Egger法是检验漏斗图对称性、Trim法和失安全数法等实现检验，后续分享到STATA都会展开。



十、生产调研阶段结束

到此为止，我们基本上完成了工厂的搭建，当然后续还需要拓展市场、营销、售后之类的才能真正意义上实现企业运转，也就类似于Meta分析的后续的论文写作、格式排版等等，但是最重要的“产品”我们已经生产完成，只要产品够硬，后续的都很简单啦~

下期Meta踩坑集将进入数据综合的榨汁阶段，向你分享如何使用RevMan和STATA榨出橙汁，尚未成功，同志们还要是跟着我一起努力学习呀！