概要说明

线图是利用线的升、降变化来表示被研究现象发展变化趋势的一种图形。它在分析研究事物的发展变化、依存关系等方面具有重要作用。线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化的连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。当有多个数据系列时,线图中的数据系列是独立的。 

如下线图是某公司20162017年的销售额线图,在时间维度上反应销售额在这两年的变化情况的,同时可以对这两年的数据实现对比:

优势: 容易反应出数据变化的趋势。

数据要求:一个或两个维度,一个或多个度量。

适用场景:

1)线图适合二维的大数据集,还适合多个二维数据集的比较。 

2)  需要反映变化趋势,关联性。 

3)  线图适合大数据集的趋势分析,尤其适合非离散型维度分析,比如时间,价格走势

组合效果

线图有如下几种效果:

 

效果1是单线图,适合随时间变化的总体情况,如某公司一年的销售额变化情况。

效果2是多线图,可比较不同类别在同一时间段的变化情况,如某公司一年中各类产品的销售情况比较。

效果3是用堆积线图实现的多线图,可实现堆积效果。后一个线图是把前一个线图作为起点逐个累加,最上方的线图表示总和。如某公司饮料、零食和日用品三种产品的堆积线图,最下面的蓝色线代表饮料的销售额,中间的红色线代表饮料和零食的销售额,最上方的黄色线代表饮料、零食和日用品销售额的总和。

 

效果1是单线图,适合随时间变化的总体情况,如某公司一年的销售额变化情况。

效果2是多线图,可比较不同类别在同一时间段的变化情况,如某公司一年中各类产品的销售情况比较。

效果3是用堆积线图实现的多线图,可实现堆积效果。后一个线图是把前一个线图作为起点逐个累加,最上方的线图表示总和。如某公司饮料、零食和日用品三种产品的堆积线图,最下面的蓝色线代表饮料的销售额,中间的红色线代表饮料和零食的销售额,最上方的黄色线代表饮料、零食和日用品销售额的总和。

具体说明

1、效果1

一个维度+一个度量,这是最基本的线图。

维度:维度分布在分类轴。

度量:度量分布在指标轴。

实例:“月份”维度+“销售金额”度量。

上图是典型的单线图:只展示一个维度“月份”和一个度量“销售金额”,从线图中可以直观的看出某公司一年中销售额的变化情况。

修改配色

对于单线图配色,将“销售金额”系统默认显示的蓝色改成其它颜色。

选中线图组件,在“标记区”中单击 颜色 标记项,弹出颜色选择窗口,确定颜色后,在颜色窗口外单击即可。

如下图,将系统默认的蓝色换成橙色:

2、效果2

效果2的两个实现方案对应两种不同的存储数据方式,汇总数据明细数据

方案1

两个维度+一个度量。

维度:两个维度都分布在分类轴,以系统默认渐变配色方案标识第二个选中的维度。

度量:度量分布在指标轴。

实例:“月份”、“商品类别”维度+“销售金额”度量。

上图展示不同商品类别一年的销售金额的比较。

方案2

一个维度+多个度量。

维度:维度分布在分类轴。

度量:度量都分布在指标轴,系统以默认渐变色配色方案标识不同的度量项。

实例:“月份”维度+“饮料”、“零食”、“日用品”度量。

上图表示不同的商品类别在一年中的销售额变化,可以看出每类商品在一年中销售额最高或最低的月份,同时可以看出那一类商品额销售额最高。

3、效果3

这是线图的子图堆积线图实现的效果。

一个维度+多个度量。

 维度:维度分布在分类轴。

 度量:系统以默认渐变色配色方案标识不同的度量项。

 实例:“月份”维度+“饮料”、“零食”、“日用品”度量。

 

上图最下面的线图表示饮料的销售额,中间的线图表示饮料和零食的销售额,最上方的线图表示饮料、零食和日用品的总销售额。

 

子图列表

线图支持多种子图切换,按应用场景分可分为如下三类:

线图、曲线图、阶梯线应用场景一样,表示趋势,多线图中每个线图式独立的。这三者展现方式不同,线图线条的线是有棱角的,曲线图线条是平滑的,阶梯线线条呈阶梯状。

   

堆积线图、堆积曲线图、堆积阶梯线应用场景一样,可表示趋势,可实现堆积效果。多线图中从最下方到最上方的线图是逐个叠加的效果。这三者展现方式不同,。

   

极坐标曲线图是一种特殊的线图,主要用来描画特殊的图形。

附录

汇总数据

分类数据都存储在一个汇总的字段下,如谷类/麦片、肉/家禽、特制品都存储在商品类别下。

明细数据

分类数据分开存储,没有再汇总在一个字段下。如饮料、零食、日用品的销售额分别分开存储在饮料、零食、日用品字段,它们不属于其他字段的子字段。