数据透视图 可视化怎么做

数据透视图可视化的核心方法包括：使用FineBI、FineReport、FineVis工具，借助Excel、利用Python的pandas和matplotlib库。使用FineBI、FineReport和FineVis是数据可视化的最佳实践之一。这些工具拥有强大的数据处理和可视化能力，且操作简便。FineBI能够快速构建BI报表，FineReport提供高效的数据报表制作功能，而FineVis专注于复杂的数据可视化场景。使用它们可以大大提高数据分析的效率和效果。下面将详细介绍这些方法。

一、使用FINEBI

FineBI是帆软旗下的一款商业智能工具，专注于数据分析和可视化。它能够通过简单的拖拽操作，快速创建数据透视图和各类图表。FineBI的优势在于其操作简便、功能强大以及良好的用户体验。

1. 数据接入与准备：FineBI支持多种数据源接入，包括数据库、Excel、CSV等。数据接入后，通过数据准备功能进行数据清洗和转换，确保数据的准确性和一致性。
2. 创建数据透视图：通过拖拽操作，将数据字段拖拽到行、列、数值区域，FineBI会自动生成数据透视图。用户可以通过简单的点击操作，调整数据透视图的显示方式和样式。
3. 图表类型选择：FineBI提供多种图表类型选择，包括柱状图、折线图、饼图等。用户可以根据数据特征和分析需求，选择合适的图表类型进行可视化展示。
4. 数据过滤与钻取：FineBI支持数据过滤和钻取功能，用户可以通过设置过滤条件，筛选出特定的数据，并通过点击操作，深入查看数据的详细信息。
5. 仪表板构建：FineBI可以将多个数据透视图和图表组合成一个完整的仪表板，便于用户全面了解和分析数据。

FineBI官网： https://s.fanruan.com/f459r 

二、使用FINEREPORT

FineReport是帆软旗下的一款报表工具，专注于数据报表制作与展示。它能够轻松制作各种类型的数据报表，包括数据透视图。FineReport的优势在于其强大的报表制作功能和灵活的报表格式设置。

1. 数据接入与准备：FineReport支持多种数据源接入，包括数据库、Excel、CSV等。数据接入后，通过数据准备功能进行数据清洗和转换，确保数据的准确性和一致性。
2. 创建数据透视图：通过拖拽操作，将数据字段拖拽到行、列、数值区域，FineReport会自动生成数据透视图。用户可以通过简单的点击操作，调整数据透视图的显示方式和样式。
3. 图表类型选择：FineReport提供多种图表类型选择，包括柱状图、折线图、饼图等。用户可以根据数据特征和分析需求，选择合适的图表类型进行可视化展示。
4. 数据过滤与钻取：FineReport支持数据过滤和钻取功能，用户可以通过设置过滤条件，筛选出特定的数据，并通过点击操作，深入查看数据的详细信息。
5. 报表发布与分享：FineReport可以将制作好的报表发布到Web端，便于用户在线查看和分享报表。

FineReport官网： https://s.fanruan.com/ryhzq 

三、使用FINEVIS

FineVis是帆软旗下的一款专注于复杂数据可视化的工具。它能够通过多种图表类型和可视化组件，实现数据的深度分析和展示。FineVis的优势在于其强大的可视化能力和灵活的图表配置。

1. 数据接入与准备：FineVis支持多种数据源接入，包括数据库、Excel、CSV等。数据接入后，通过数据准备功能进行数据清洗和转换，确保数据的准确性和一致性。
2. 创建数据透视图：通过拖拽操作，将数据字段拖拽到行、列、数值区域，FineVis会自动生成数据透视图。用户可以通过简单的点击操作，调整数据透视图的显示方式和样式。
3. 图表类型选择：FineVis提供多种图表类型选择，包括柱状图、折线图、饼图等。用户可以根据数据特征和分析需求，选择合适的图表类型进行可视化展示。
4. 数据过滤与钻取：FineVis支持数据过滤和钻取功能，用户可以通过设置过滤条件，筛选出特定的数据，并通过点击操作，深入查看数据的详细信息。
5. 复杂数据可视化：FineVis还支持多种复杂数据可视化组件，如热力图、桑基图、词云图等，用户可以根据数据特征和分析需求，选择合适的可视化组件进行展示。

FineVis官网： https://s.fanruan.com/7z296 

四、使用EXCEL

Excel是微软公司推出的一款电子表格软件，广泛应用于数据处理和分析。Excel的数据透视表和图表功能强大，能够轻松实现数据透视图的制作和可视化展示。

1. 数据准备：将数据导入到Excel中，确保数据的完整性和准确性。可以通过数据清洗和转换功能，去除重复数据和错误数据，确保数据的质量。
2. 创建数据透视表：选择数据区域，点击“插入”菜单中的“数据透视表”选项，Excel会自动生成数据透视表。用户可以通过拖拽操作，将数据字段拖拽到行、列、数值区域，调整数据透视表的显示方式和样式。
3. 创建数据透视图：在数据透视表的基础上，点击“插入”菜单中的“数据透视图”选项，Excel会自动生成数据透视图。用户可以根据数据特征和分析需求，选择合适的图表类型进行可视化展示。
4. 数据过滤与钻取：Excel支持数据过滤和钻取功能，用户可以通过设置过滤条件，筛选出特定的数据，并通过点击操作，深入查看数据的详细信息。
5. 图表美化：Excel提供多种图表美化工具，用户可以通过调整图表样式、颜色、字体等，使数据透视图更加美观和易于理解。

五、使用PYTHON的PANDAS和MATPLOTLIB库

Python是一种高效的数据处理和分析工具，pandas和matplotlib库是其中常用的数据分析和可视化库。使用pandas和matplotlib可以实现数据透视图的制作和可视化展示。

1. 数据准备：使用pandas库读取数据，确保数据的完整性和准确性。可以通过数据清洗和转换功能，去除重复数据和错误数据，确保数据的质量。
2. 创建数据透视表：使用pandas库的pivot_table函数，生成数据透视表。用户可以通过设置行、列、数值字段，调整数据透视表的显示方式和样式。
3. 创建数据透视图：在数据透视表的基础上，使用matplotlib库的plot函数，生成数据透视图。用户可以根据数据特征和分析需求，选择合适的图表类型进行可视化展示。
4. 数据过滤与钻取：使用pandas库的query函数，设置过滤条件，筛选出特定的数据。用户可以通过点击操作，深入查看数据的详细信息。
5. 图表美化：使用matplotlib库的各种美化工具，调整图表样式、颜色、字体等，使数据透视图更加美观和易于理解。

六、总结与展望

数据透视图可视化是数据分析中的重要环节，能够帮助用户快速理解和分析数据。FineBI、FineReport和FineVis是帆软旗下的三款数据可视化工具，它们各具特色，能够满足不同用户的需求。Excel和Python的pandas和matplotlib库也是常用的数据可视化工具，具有强大的数据处理和分析能力。未来，随着数据分析技术的不断发展，数据透视图可视化工具将会更加智能化和便捷化，为用户提供更加高效和精准的数据分析服务。

相关问答FAQs：

1. 什么是数据透视图可视化？

数据透视图可视化是一种数据分析工具，通过对数据进行汇总、筛选、计算和展示，帮助用户更好地理解数据背后的模式和关系。透视表是数据透视图可视化中常用的形式，可以对数据进行多维度的分析，使数据更加直观易懂。

2. 如何制作数据透视图可视化？

制作数据透视图可视化通常需要借助数据分析工具或软件，比如Microsoft Excel、Tableau、Power BI等。以下是一般的制作步骤：

• 导入数据：首先，将需要分析的数据导入到数据分析工具中。
• 创建透视表：在工具中选择数据透视表功能，选择需要展示的字段，设置行、列、值等参数。
• 设定筛选条件：根据需求设定筛选条件，筛选出需要分析的数据。
• 添加图表：在透视表的基础上，根据需要添加各种图表，比如柱状图、折线图等，以更直观地展示数据。
• 样式调整：对透视表和图表进行样式调整，包括颜色、字体、标签等，使可视化效果更加美观。

3. 数据透视图可视化有什么应用场景？

数据透视图可视化在各行各业都有广泛的应用，比如：

• 业务分析：通过数据透视表可视化，企业可以更好地了解销售情况、客户分布、产品表现等，为业务决策提供支持。
• 市场营销：通过透视表可视化分析市场趋势、竞争对手情况，指导市场营销策略的制定。
• 金融分析：利用数据透视表可视化，金融机构可以更好地监控风险、分析投资组合表现等。

综上所述，数据透视图可视化是一种强大的数据分析工具，通过制作透视表和图表，帮助用户更好地理解数据，发现数据背后的规律和趋势，为决策提供支持。在实际应用中，数据透视图可视化广泛应用于业务分析、市场营销、金融分析等领域，对于提升工作效率和决策质量具有重要意义。