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🚀前言

在数据可视化中，图表制作是基石，它要求根据数据类型选择合适的图表类型，并确保数据的准确性。本章将详细讲解图表制作的通用步骤、不同图表的制作过程，让读者可以灵活运用各种图表形式，将复杂的数据转化为直观、易懂的信息，为决策制定提供有力支持。

制作DataEase图表时，需要先对维度和指标进行了解，然后通过拖人指标字段或者维度字段进行图表制作。

维度是事物或现象的某种特征，如性别、地区、时间等都是维度。其中时间是一种常用的、特殊的维度，通过前后对比，可以知道事物的发展是好是坏，如用户数环比上月增长10％、同比去年同期增长20%，这是时间上的比较，也称为纵比。与纵比相对的是横比，如不同国家人口数、GDP的比较，不同地区收入、用户数的比较，不同公司、不同部门之间的比较，这些是同级单位之间的比较，简称横比。

维度可以根据数据类型分为定性维度和定量维度，数据类型为字符型（文本型）的维度是定性维度，如地区、性别都是定性维度；数据类型为数值型的维度是定量维度，如收入、年龄、消费等。一般需要对定量维度做数值分组处理，也就是数值型数据离散化，这样做的目的是使规律更加明显。但要注意，分组不宜过细，否则规律会不明显，若细成最原始的流水数据，那就无规律可循了。

指标是用于衡量事物发展程度的单位或方法，在IT领域也称为“度量”。如人口数、GDP、用户数、利润率、留存率、覆盖率等，就可以充当指标。很多公司都有自己的KPI指标体系，通过几个关键指标来衡量公司业务运营情况的好坏。

指标的值需要经过加和、平均等汇总计算方式得到，并且需要在一定的前提条件（如时间、地点、范围）下进行汇总计算，这些条件就是人们常说的统计口径与范围。

指标可以分为绝对数指标和相对数指标。绝对数指标是反映规模大小的指标，如人口数、GDP、收入、用户数；相对数指标主要是用来反映质量好坏的指标，如利润率、留存率、覆盖率等。分析一个事物的发展程度可以从数量和质量两个角度入手，得出全面的结论。

🚀一、柱形图

柱形图，又称条形图，是数据可视化中最经典、使用最广泛的图表类型之一。它通过柱形的高度（或横向情况下的宽度）来直观地比较不同类别数据的大小。其核心优势在于简单、直接，能够让人迅速判断出数值的差异、排序以及分布情况。在DataEase平台中，柱形图拥有丰富的变体，以满足不同分析场景的需求，主要包括：基础柱状图、堆叠柱状图、百分比柱状图、分组柱状图、分组堆叠柱状图、瀑布图、横向柱状图、横向堆叠柱状图和横向百分比柱状图等。

本节将重点阐述最常用的基础柱状图与堆叠柱状图的制作方法、配置技巧及其核心业务应用场景。

🔎1.基础柱状图

基础柱状图使用一系列宽度相同但高度不同的垂直（或水平）柱子来表示数据。每个柱子代表一个类别，柱子的高度与该类别的数值成正比。它非常适合用于比较不同项目之间的数值大小，例如销售额排名、客户数量对比、满意度得分等。

本节目标：根据零食销售明细数据，使用基础柱状图制作一个商品大类销售额排行榜，清晰、直观地展示各类别的业绩高低。

🦋制作步骤详解

1. 添加图表组件：

   • 进入仪表板编辑页面，点击左侧的 【图表】 按钮。
   • 在弹出的图表选择窗口中，找到并点击 【基础柱状图】 图标（见图8-35），将其添加到画布中。

   图8-35 在图表库中选择“基础柱状图”
   

2. 绑定数据并配置坐标轴：

   • 选中新添加的柱状图组件，在右侧配置面板的 【数据集】 下拉菜单中，选择已准备好的数据源（例如 【关联数据集】）。
   • 进行关键的字段映射（见图8-36）：
     • 类别轴（X轴 / 维度）：将 商品大类 字段拖拽至 【类别轴／维度】 区域。这决定了图中有几个柱子以及柱子的标签。
     • 值轴（Y轴 / 指标）：将 销售额 字段拖拽至 【值轴／指标】 区域。这决定了每个柱子的高度。
   • 将图表拖拽调整至合适的大小，然后点击 【更新图表数据】 按钮，预览初始图表效果。

   图8-36 为柱状图绑定“商品大类”与“销售额”字段
   

3. 优化数据排序与样式（使图表成为“排行榜”）：

   • 数据排序：为了形成真正的“排行榜”，需要让柱子按数值从高到低排列。点击 【值轴/指标】 区域中 销售额 字段右侧的设置图标（见图8-37），在弹出框中将 【排序】 方式设置为 【降序】。
   • 样式美化：切换到 【样式】 设置选项卡，进行以下优化以增强图表的可读性和专业性（见图8-38）：
     • 关闭网格线：在“坐标轴”或“网格线”设置中，不勾选纵轴（值轴）的 【网格线显示】，这能使图表看起来更简洁。
     • 关闭图例：由于此图只有一个数据系列（销售额），图例是多余的。找到“图例”设置，关闭【图例】选项。
     • 其他调整：您还可以根据需要调整柱子的颜色、间距（系列间距、分类间距）、为柱子添加数据标签（直接在柱顶显示数值）、设置坐标轴标题等。

   图8-37 设置“销售额”字段按降序排列
   

   图8-38 优化柱状图样式（关闭网格线、关闭图例）
   

4. 完成制作并查看效果：

   • 完成所有配置后，点击 【更新图表数据】 按钮进行最终渲染。
   • 最终效果如图8-39所示：图表清晰地展示了各商品大类的销售额，柱子严格按照从高到低的顺序排列，一眼就能看出哪一类是销售冠军，哪一类垫底，比较分析效果非常出色。

   图8-39 基础柱状图（商品大类销售额排行榜）最终实现效果
   

🔎2.堆叠柱状图

堆叠柱状图是基础柱状图的延伸。它将每个柱子（代表一个主类别）分割成多个段，每个段代表该主类别下的一个子类别，段的高度表示子类别的数值。所有子类别段堆叠在一起，形成柱子的总高度（即主类别的总值）。它既能比较不同主类别的总值，又能直观展示每个主类别内部的构成比例。

本节目标：使用堆叠柱状图，根据零食销售明细数据，制作出各商品大类销售数量排行及其内部小类构成的图表。

🦋制作步骤详解

1. 添加图表组件：

   • 在图表组件库中，找到并点击 【堆叠柱状图】 图标（见图8-40），将其添加到画布中。

   图8-40 在图表库中选择“堆叠柱状图”
   

2. 绑定数据并配置核心维度（关键差异点）：

   • 选中堆叠柱状图组件，并关联相应的数据集。
   • 进行字段映射，这是与基础柱状图的主要区别（见图8-41）：
     • 类别轴（X轴 / 维度）：将 商品大类 字段拖拽至 【类别轴／维度】 区域。这决定了大类柱子的数量和标签。
     • 堆叠项／维度：将 商品小类 字段拖拽至 【堆叠项／维度】 区域。这是实现“堆叠”效果的关键，它决定每个大类柱子由哪几个颜色段（小类）组成。
     • 值轴（Y轴 / 指标）：将 销售数量 字段拖拽至 【值轴／指标】 区域。这决定了每个颜色段（小类）的高度以及柱子的总高度。
   • 调整图表大小，点击 【更新图表数据】 预览效果。

   图8-41 配置堆叠柱状图的类别轴、堆叠项与值轴
   

3. 优化排序与样式：

   • 数据排序：同样，为了进行排行比较，点击 销售数量 字段的设置图标（见图8-42），将 【排序】 设置为 【降序】。此时，柱子将按各大类的销售数量总和进行降序排列。
   • 样式美化：切换到 【样式】 选项卡（见图8-43）：
     • 关闭网格线：同样建议不勾选纵轴的 【网格线显示】，保持画面整洁。
     • 调整堆叠与颜色：可以设置堆叠方式，并为不同的“商品小类”分配易于区分的颜色。图例在这里至关重要，应保持开启状态，以便读者识别柱子中各颜色段代表的具体小类。

   图8-42 设置“销售数量”字段按降序排列
   

   图8-43 优化堆叠柱状图样式（关闭网格线等）
   

4. 完成制作并查看效果：

   • 点击 【更新图表数据】 按钮。
   • 最终效果如图8-44所示：图表不仅按销售总量对各商品大类进行了排行，还通过不同颜色的堆叠段，清晰揭示了每个大类内部各小类的销售数量贡献。例如，可以一眼看出在总量最高的“大类A”中，是哪几个“小类”起到了主要支撑作用。

   图8-44 堆叠柱状图（各商品类别销售数量排行及构成）最终实现效果
   

总结与对比：基础柱状图 vs. 堆叠柱状图

• 基础柱状图：核心是比较总值。它结构简单，专注于展示不同类别之间汇总数值的对比和排序。适用于回答“哪个最多/最少？差距有多大？”这类问题，是制作排行榜、简单对比分析的首选。
• 堆叠柱状图：核心是分析构成与比较总值并存。它在比较各主类别总值的同时，额外揭示了每个总值内部的细分构成。适用于回答“在总量最高的类别中，各部分分别贡献了多少？不同类别的内部结构有何差异？”这类问题。

选择建议：当您的分析只需要比较不同项目的总体大小时，使用基础柱状图以获得最清晰、最直接的对比效果。当您需要同时比较总体大小并分析其内部组成部分时，则必须使用堆叠柱状图。它让您在单一视图中同时获得“比较”与“分解”两种洞察。