大神总结:做数据可视化,谨记三要、两不要

直观灵活分析数据,让数据更易懂的数据可视化报表是由大量不同类型的数据可视化图表组成的,那数据可视化图表又是怎么制作出来的?在制作数据可视化报表的过程中需要注意哪些事项?

BI数据可视化工具里预设大量的数据可视图表,一键点击立即生效。至于制作数据可视化报表过程中的注意事项,总结来说,要谨记三要、两不要。

三要

1、要按需选择数据可视化图表。

BI数据可视化工具上除了有基础性的图表外,还有数十种针对不同场景的可视化图表。因此在制作数据可视化分析报表时,先想清楚要展示什么数据,然后再去选择需求匹配的数据可视化分析图表。比如说要直观展现销售品类结构,可选择扇形图。

2、要通过调整颜色、字体大小等细节来凸显重要数据。

这里的颜色可以是字体颜色,也可以是图表颜色,比如在扇形图上设置颜色来凸显数据。

3、要根据数据分析逻辑来调整布局。

例如按照时间顺序、按照重要程度等。使得报表更加清晰、直观、易读和可信。同时,应该注意报表的样式和排版,避免过于花哨或杂乱无章。

两不要

1、颜色最好不要超过三种。

在一张报表上不要不加限制地使用多种颜色,单个颜色看确实很突出,聚在一起就会看得人头晕目眩。一般来说同一张报表的颜色控制在三种内较为理想。

2、不要盲目追求大而全、精美华丽。

很多企业领导分配任务时,往往不会指出确定的数据内容要求分析,他们只会圈出大概方向,由技术人员自由发挥。但技术人员不清楚具体的业务情况,担心产出的报表图像缺少关键信息,索性就把相关的数据全部制作出来,导致关键信息被庞大的数据量淹没。

有些用户在初期可能会陷入追求复杂、精美的思维中,但本质上制作可视化图表是为了更好、更直观地展现数据背后的信息,也是为了展现信息之间的关联性,防止在庞杂的数据中丢掉关键。因此在制作数据可视化图表是要避免盲目追求大而全、精美华丽,始终把分析展现数据的实用性放在第一位。

制作数据可视化用什么工具?

推荐:奥威BI数据可视化工具

推荐理由:

1、图表丰富且应用方便,能满足精细化数据分析需求。

奥威BI数据可视化工具上除了有基础性的图表外,还有数十种针对不同场景的可视化图表。图表类型丰富可满足日常的精细化数据分析需求,又胜在操作简单,点击即生效!

2、内存计算丰富,可解决绝大部分指标计算需求。

该数据可视化工具提供大量点击即生效的内存计算,可很好地满足数据分析指标计算快、准的要求。

3、智能分析功能可在浏览状态下使用,便于自助分析。

该数据可视化工具提供提供可在浏览状态下使用的智能分析功能,如智能钻取、多图联动、筛选、多维动态自助分析,可满足多层级管理决策者的数据分析需求。

4、零编程开发报表,降低BI数据可视化门槛。

零编程的操作,让各业务部门都能在第一时间内灵活分析数据,制作BI数据可视化分析报表,满足大数据时代下的智能高效、灵活自主分析的要求。

使用奥威BI数据可视化工具来实现BI数据可视化,不仅智能高效、直观易懂,更重要的是能够更加灵活自助分析,灵活应对不同分析思维下的分析需求,满足企业各层级人员的数据分析需求,更快地推动企业上下全面数据化运营决策。

相关推荐
键盘上的猫头鹰5 小时前
【从零学MySQL(三)】数据增删改(DML)及 SELECT 查询详解
数据库·mysql·数据分析
键盘上的猫头鹰6 小时前
【从零学MySQL(二)】数据库基础操作、数据类型与约束(附Navicat演示)
数据库·mysql·数据分析·数据可视化
hef2887 小时前
SQL和Python怎么选?数据分析工具实战指南
python·sql·数据分析
AI周红伟8 小时前
数据分析智能体:推荐2026-05-19 17:33字号
数据挖掘·数据分析
吃好睡好便好9 小时前
创建全0矩阵和全1矩阵
开发语言·学习·线性代数·算法·matlab·信息可视化·矩阵
Elastic 中国社区官方博客9 小时前
一个查询,无限 Elasticsearch Serverless 项目:跨项目搜索介绍
大数据·elasticsearch·搜索引擎·信息可视化·云原生·serverless·全文检索
晚烛11 小时前
CANN 大模型推理优化实战:FlashAttention、推测解码与连续批处理的工程实现
开发语言·人工智能·python·深度学习·数据挖掘
码界筑梦坊11 小时前
144-基于Flask的电商超市数据可视化分析系统
开发语言·python·信息可视化·数据分析·flask
想你依然心痛12 小时前
HarmonyOS 6 悬浮导航 + 沉浸光感:打造鸿蒙智能体驱动的沉浸式数据可视化驾驶舱
华为·信息可视化·ar·harmonyos·智能体
财经资讯数据_灵砚智能12 小时前
基于全球经济类多源新闻的NLP情感分析与数据可视化(日间)2026年5月24日
大数据·人工智能·python·信息可视化·自然语言处理