一、数据可视化

       1、基础概念

       数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽取出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

       如果说的实际贴切的话：系统开发中常见的数据报表统计，将数据用图表或表格的形式呈现出来，帮助运营或者决策人员了解这些数据的规律或者价值，就是简单的可视化应用。

       从开发角度来看，把系统中的核心数据，用一定的手段进行统计，在借助一些精美的图表样式，展示出来，或者把一系列图表组装成一个数据大屏，格调十足。

       但是从运营人员的角度看，更多的是借助可视化数据分析业务场景，得到有价值的参考数据，为后续的决策或者开展活动提供指导。

       所以随着业务线的不断发展，对数据分析的要求越来越高，也就诞生现在比较常见的BI分析工具和BI分析师。

       2、数据可视化价值

       准确高效直观的传递传递数据中的规律和信息；
       实时监控系统各项数据指标，实现数据的自解释；
       基于可视化洞察数据规律，指定精准的运营策略；

      3、基础构建原则

       简单的步骤如下：基于业务需求，完成可视化数据处理（收集，规则，定时任务等）。

       借助常用的图表进行组合展示，但是也有一些注意事项如下：

      可视化的数据要关联核心的有业务价值的数据；
      图表的展现注意简单，明了，图表的本质就是让数据更直观；
      不要为了追求系统花哨，可以大批量添加图表；

       二、常用图表设计

       1、常见基础图表

        柱状图

       数据分析 | 数据可视化图表，BI工具构建逻辑_Java
       特点：一般展现分组数据，直观展示各组数据差异，例如常见以每周，每月，或者不同客户端划分为轴的数据。
 
       折线图

       数据分析 | 数据可视化图表，BI工具构建逻辑_Java_02
       特点：重点展现数据的变化趋势，常见以时间为轴，展示时间下的数据趋势。

      饼状图

      数据分析 | 数据可视化图表，BI工具构建逻辑_可视化_03
      特点：不注重数据明细，强调数据中各项占总体的百分比，或者分布情况，注重模块模块之间的对比。

      漏斗图

      数据分析 | 数据可视化图表，BI工具构建逻辑_Java_04
      特点：强调数据之间的转化关系和递进规律，经典常见就是用户浏览量，点击量，到订单支付数量。

       组合图

       数据分析 | 数据可视化图表，BI工具构建逻辑_BI工具_05
       特点：多种基础图表组合，某些特殊业务数据，需要结合两种图或者更多种图表，强调装载该业务报表的关键组合信息。

       2、数据大屏

       顾名思义，放在大屏幕的报表，一般有多种丰富的业务数据，自然需要多种报表展现形式，比较有立体感和视觉上的冲击力。
       数据分析 | 数据可视化图表，BI工具构建逻辑_可视化_06
       絮叨一句：数据大屏在更多时候所追求的是让人印象深刻，这才是最关键的，懂的都懂。

       三、常用统计方式

       1、SQL分析语句

       在报表类业务中，经常使用SQL分析语句，常用的几个方法：
       count：数据求和，求总数，例如多少用户；
       sum：求和函数，例如总销量，总成本等；
       group-by：分组统计，分组结果就是轴标识；
       average：平均值计算，例如平均每天销量；  
       业务类的报表虽然复杂，但是报表相关的数据接口相对而言简单，基于一些基础的统计SQL，生成报表数据。

      四、自定义工具

      1、数据集

       数据集概念

       DataSet是一个数据的集合，通常以列表形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。在统计分析的业务中，通常称为大宽表，方便业务分析。

       数据集生成
       视图方式
       基于视图的方式，生成一个单表的数据集，方便简化操作。该方式不提倡，视图在大部分公司里是禁止使用的，这里只是单纯演示。
       基于上述产品信息表和维度表，通过视图手段生成数据集，单纯为了简化业务分析的操作难度，因为多表联合简化成感觉上的单表。

       任务方式

       通过定时任务，获取要分析的数据结构，不断注入到分析表中，这是业务开发中最常见的报表数据集生成方式，有的甚至通过定时任务直接统计出报表需要的数据，不适应于大数据场景。

       离线或实时计算

       通过大数据分析手段，离线计算或者实时计算，获取业务报表数据，注入OLAP实时分析计算库，使用大数据分析场景。

       2、定制化BI工具

       数据分析 | 数据可视化图表，BI工具构建逻辑_数据报表_08

       BI工具可以快速对业务数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

       商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。

       基本搭建思路：
       管理数据源，建立数据表之间关系，维护特定数据集；
       创建可拖拉拽的报告面板，用来承载单个图表组合；
       封装不同的图表的处理逻辑，规则展示，关联数据集字段；
       封装图表样式，例如大小、颜色、背景、交互等可配置；
       图表关联分析数据集，报告面板组合多个图表生成报告；

       实际的开发过程是非常复杂的，管理各个业务线的数据源，联合分析，适配各种图表规范和样式，都是一个十分漫长的过程。

      3、基础案例

       接口入参
      承接上述业务场景，这里参数都需要动态传入，例如操作的：数据集、图表、参数归属轴、或者业务产品参数等。

      总结一句：数据可视化工具建设是个漫长过程，不仅仅可以分析自己公司的业务，也可以作为开放BI工具产生价值。