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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、分布图

分布图是一类专注于展示数据部分与整体关系、比例构成或项目频率分布的图表集合。它们不强调趋势或精确比较，而是通过面积、角度、位置、大小等视觉元素，直观呈现数据的组成结构与相对重要性。在DataEase平台中，分布图提供了丰富的类型以满足不同场景的洞察需求，主要包括：饼图、环形图、玫瑰图、玫瑰环形图、雷达图、矩形树图和词云图。

本节将重点阐述其中两种极具代表性且应用广泛的分布图：用于精确占比分析的饼图，以及用于直观展示项目流行度的词云图的制作方法与核心应用。

🔎1.饼图

饼图通过将一个完整的圆形（“饼”）分割成多个扇形（“块”）来展示数据。每个扇形的面积（或圆心角）大小与其所代表的数据值在总和中的占比成正比。它是展示整体中各组成部分比例关系最经典、最易懂的图表之一，特别适合表现不超过6-7个类别的构成情况。

本节目标：根据零食销售明细数据，使用饼图制作一个各商品大类销售数量占比情况图表，一目了然地展示各类别在总销量中的份额。

🦋制作步骤详解

1. 添加图表组件：

   • 进入仪表板编辑页面，点击左侧组件栏的 【图表】 按钮。
   • 在弹出的图表类型选择窗口中，找到并点击 【饼图】 图标（见图8-45），将其添加到仪表板画布中。

   图8-45 在图表库中选择“饼图”
   

2. 绑定数据并配置扇区（核心步骤）：

   • 选中新添加的饼图组件，在右侧配置面板中，点击 【数据集】 下拉菜单，选择已准备好的数据源（如 【关联数据集】）。
   • 进行关键字段映射以定义饼图的构成（见图8-46）：
     • 扇区标签／维度：将 商品大类 字段拖拽至 【扇区标签／维度】 区域。这决定了饼图将被分成几个扇形，以及每个扇形代表哪个类别。
     • 扇区角度／指标：将 销售数量 字段拖拽至 【扇区角度／指标】 区域。系统会自动对“销售数量”进行求和聚合，并根据每个大类汇总值占总和的比例来计算扇形角度。
   • 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，预览初始的饼图效果。

   图8-46 为饼图绑定“商品大类”与“销售数量”字段
   

3. 优化数据排序与图表样式：

   • 数据排序：为了提升图表的可读性，可以按数值大小排列扇形。点击 【扇区角度/指标】 区域中 销售数量 字段右侧的设置图标（见图8-47），在弹出框中将 【排序】 方式设置为 【降序】。这样，饼图中的扇形通常会从大到小顺时针或按特定顺序排列。
   • 样式深度定制：切换到 【样式】 设置选项卡，对饼图的外观进行精细调整（见图8-48）：
     • 调整大小：在“基础样式”中，可以设置饼图的 【外径】 百分比。例如，设置为 【80%】 可以使饼图在容器中留出更多边距，看起来更协调。
     • 设置标签：标签是理解饼图的关键。在“标签”设置中，将 【标签位置】 设置为 【外】，这样类别名称和占比数值会显示在扇形外部，通过引导线连接，避免遮盖图形本身，使图表更加清晰。
     • 其他美化：您还可以调整颜色方案、设置扇区分离（产生间隔效果）、修改标签字体和格式（如显示百分比和具体数值）等。

   图8-47 设置“销售数量”字段按降序排列
   

   图8-48 优化饼图样式（调整外径、设置外部标签）
   

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8-49所示：饼图直观地展示了“休闲零食”、“饮料冲调”等各商品大类在总销售数量中所占的比例。最大的扇形一眼就能识别出是最畅销的类别，而整体的构成比例关系也清晰呈现。

   图8-49 饼图（各商品大类销售数量占比情况）最终实现效果
   

🔎2.词云图

词云图是一种视觉上极具吸引力的图表，它通过字体大小和颜色来展示文本数据中各个词汇的重要性或频率。词汇在云图中的尺寸越大、颜色越突出，通常表示其对应的数值（如出现次数、销售额、关注度）越高。它擅长快速传达关键主题、热门项目或用户反馈中的高频词。

本节目标：使用词云图，根据零食销售明细数据，制作一个受欢迎的商品可视化图表，通过商品名称的字号大小来直观反映其销售数量的多少。

🦋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 【词云】 图标（见图8-50），将其添加到画布中。

   图8-50 在图表库中选择“词云”
   

2. 绑定数据并配置词汇与权重（核心步骤）：

   • 选中词云图组件，在右侧配置面板中关联相应的数据集。
   • 进行字段映射以定义词云的内容和表现形式（见图8-51）：
     • 词标签／维度：将 商品名称 字段拖拽至 【词标签／维度】 区域。这决定了词云中将会出现哪些具体的词汇（商品名）。
     • 词大小／指标：将 销售数量 字段拖拽至 【词标签／指标】 区域。系统会按每个商品名称聚合其销售数量，并根据该数值的大小来决定该词汇在云图中的字体尺寸。数值越大，字体越大。
   • 将图表调整到合适大小，点击 【更新图表数据】 按钮预览初步的词云效果。

   图8-51 为词云图绑定“商品名称”与“销售数量”字段
   

3. （可选）优化样式：

   • 在 【样式】 选项卡中，您可以调整词云的颜色方案（单色、渐变或多色）、字体家族、形状轮廓（如圆形、矩形）以及词汇的旋转角度等，以创造出更符合仪表板风格的视觉效果。

4. 完成制作并查看效果：

   • 点击 【更新图表数据】 按钮生成最终词云。
   • 最终效果如图8-52所示：词云图中，“薯片”、“巧克力”、“矿泉水”等销售数量高的商品名称以醒目的大字体突出显示，而销售数量较低的商品则以小字体点缀其间。这种呈现方式能够让人在瞬间抓住最受欢迎、销量最高的商品是哪些，极具视觉冲击力和直觉感知力。
   • 重要说明：词云图的具体排列和视觉效果会受到屏幕分辨率、画布大小以及DataEase软件版本渲染引擎的影响，每次生成或在不同设备上查看时，词汇的具体位置可能会有所不同，但词汇大小的相对关系始终保持一致。

   图8-52 词云图（受欢迎的商品）最终实现效果
   

总结与对比：饼图 vs. 词云图

• 饼图：核心是精确的比例分析。它提供严格的数学比例关系（各部分总和为100%），适用于需要精确比较少数几个类别在整体中占比的场景，例如市场份额分析、预算构成展示。但当类别过多时，饼图会变得难以阅读。
• 词云图：核心是直观的突出显示与感知。它不追求精确的数值比较，而是通过强烈的视觉对比（大小、颜色）来快速凸显最重要的项目或最流行的主题，适用于展示关键词频率、产品热度、用户反馈标签等，能迅速吸引注意力并传达核心印象。

选择建议：当您的分析目标是向受众传达“A占30%，B占25%…”这类精确的构成比例时，请选择饼图（或环形图）。当您的目标是快速回答“哪些商品/主题最热门、最受关注？”并希望以富有创意和视觉吸引力的方式呈现时，词云图是绝佳的选择。两者从不同维度诠释了数据的“分布”与“重要性”。