数据分析用这样的可视化报表，秒杀Excel，再也不怕被说low_可视化分析:通过类excel的设计器一键连接数据源,拖拽数据源中表字段绑定维度与指

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报表是什么？

简单又通俗的讲，报表就是数据的呈现，通过报表，企业可以看出经营中所存在的问题，常见的报表如财务报表，人力资源报表，销售报表等。

作为数据分析项目，报表其实包括了原始数据获取及处理，数据分析整理，报表展现等多个部分组成，但是从用户角度来讲，他只能看到报表展现，他看不到项目的后台处理过程。

即使你后台做的再好，数据再怎么稳定，处理速度再怎么快，数据分析再怎么有价值，但是不能通过报表展现呈现给用户，还是没有用。

二、报表的数据

中大型公司都有自己的数据库与数据仓库，所有的数据都会在这里。

数据仓库里的数据按照数据收集的时间间隔大致分为两类：

可以进行离线处理的数据，一般包括内部业务数据库及外部数据（比如：爬虫或第三方API）；
需要实时处理的数据，比如：内部业务日志数据。

对于第一类一般的处理多数要求在“天”级别，比如说：一天从业务数据库更新一次数据就足够了，一般采用MapReduce等批处理框架来处理数据，批处理框架在进行大量数据的计算的时候有计算资源比较廉价等优势。

而第二类实时数据处理，需要采用一些流处理框架，例如：Storm、Spark等，来处理数据，当业务发展到一定阶段，业务人员对数据的实时性要求会越来越高，也就对大数据技术团队提出了更高的要求，当然实时处理数据所需要付出的代价也是更高的。

所以专业的报表工具就显得很重要了。

三、用什么做报表

一般来说，报表和三类人有关系：管理层、IT人员、业务人员（市场、运营、产品经理、销售等），也可以看出报表在公司的重要性。

从前，大部分公司都是用Excel做报表，也从杂乱无章的数据呈现进化到了现在的可视化报表。

但是大数据时代，Excel做报表和数据分析的日子已经一去不复返了（懂的人自然懂）。

报表开发人员都会有这个感觉，业务人员报表总是东提一张西提一张，拼命的催进度，动不动就是领导要，口径乱七八糟，好不容易上线了，就埋怨报表出数太慢，整天要求提速，速度提上去了，就抱怨质量，一发现异动，首先怀疑报表的数据出现问题。

遇到有数据需要改变，还要等排队等，因为IT人员太忙了，业务同学也需要实时分析数据，这就是现在企业报表的痛点所在。

那怎么解决？需要一款能让IT快速开发，也能让业务实时分析的企业级报表系统，在这里FineReport必须有姓名！最重要的是，它还有可视化驾驶舱，对于管理层来说，没有太多的时间去深入研究报表的细节，因此报表要直接把结果以最简单的方式呈现。

1、简单易上手

通过类Excel的设计器一键连接数据源，拖拽字段绑定单元格，一张实时报表就可以制作完成。既可以独立部署，也可以与其他系统无缝集成。易学易用易实施。

忘了说一句，不同类型的数据库，我们都能连上，不信试试？

2、轻松开发复杂报表

三种报表设计模式支持制作各类中国式复杂报表（简单报表、聚合报表、决策报表），数据填报表、响应式报表等，配合自主研发的70余种图表样式提供酷炫的数据可视化效果，做出来的可视化还没有领导不满意的。

3、快速应对各种需求

数据填报系统加上决策平台的支持，提供数据上报，流程审批，权限管理的一系列功能，可以灵活应对运营、人资、财务、合同等多变的业务需求。

4、可视化驾驶舱

如果把报表比喻成一个人，那么可视化驾驶舱就是脸，看人先看脸，看报表也是！

正如汽车驾驶需要仪表盘一样，企业经营管理也需要“驾驶舱”，及时为管理者提供所需要的数据以及预警的措施，从而保证正常高效的运营。除此之外，对于很多大型企业，驾驶舱的搭建不仅仅能够帮助决策，还可以跟外界展现企业能力，所以不少企业会将驾驶舱做成大屏放在接待中心。

FineReport做可视化驾驶舱与数据大屏很有一套，具体操作这里就不多讲了，以前的文章有详细解释。

无论是面向对象是To B或To C，展示终端是PC端或移动端的统计报表，前提都是拥有并能充分利用各种系统收集的“大数据”。它们是公司经营过程最直接的反映，但大多数公司缺乏原始积累，一开始设计时没有专门收集此类信息，或不懂利用，令其一直沉睡在数据库中。

虽然统计报表只能作为一个辅助模块依附于各大系统中，但其蕴含的价值是不容小觑的。

关注我，并转发该文章，私信回复“报表”，即可获得FineReport个人永久免费版与demo体验地址~

到了年末了，想必各位还有几天也就都放假了，俗话说先苦后甜，放假之前的日子总是最忙的，年终总结，各种会议....各大平台早已纷纷推出用户的“年度账单”、“年度歌单”、“年度健身数据”等，这些数据迅速地占据了众多人的朋友圈版面，或炫耀、或概叹、或惊讶，通过平台多角度的汇总信息中，用户们似乎重新地认识了自己。同时，公司的内部系统中，诸如OA、ERP、CRM、BI等都积累了大量员工... 2009-11-18 17:05 by 资深编辑 wutao0603 评论(13) 有20017人浏览收藏 .声明：JavaEye新闻文章的版权属于JavaEye网站所有，严禁任何网站转载本文，否则必将追究法律责任！在dzone上闲逛时发现-‘最好的开源报表工具’这篇文章，点进去看到其中有一个“JavaEye Reporting Tool...

信息化、数字化社会加速到来，企业纷纷开始布局数字化转型，数字经济将成为未来世界中最为火热的新型经济。数据报表作为企业数字化转型的代表节点之一，未来会成为数字化企业的基本配置。明确数据报表体系价值要想企业全身心投入数据报表体系建设中，那就必须搞清楚数据报表对于企业而言到底有何价值，对企业发展有什么补益。谈论企业的数据报表，绝对逃不开的就是企业的业务发展。在数字化、信息化来临之前，业务标准难以量化，管理人员大多只能凭借直接和经验业务决策，具有很强的不确定性，风险程度很高。企业完成初期信.

随着数字化程度加深，数据已经成为构建现代社会的重要元素。根据国际数据公司（IDC）预测，2025年中国产生的数据总量预计将达到48.6ZB，占全球的27.8%，数字经济根据测算也将达到GDP总量的10%。数字化已然成为社会发展的共识，企业想要在未来的竞争中占据优势，获取不断发展的数字经济，就必须将数据看作企业的战略资源，利用 数据可视化 将数据转化为信息，促进企业发展。 数据可视化 是什么在早期 数据分析 领域，企业在进行业务分析时大多只能使用数据和文本进行逻辑推演，只是把图表当作分析报告的结果展现。但随着

一、对比分析类图表：1 漏斗图 2 指标完成度 3 完成度对比图 4滑珠图 5 仪表盘 6 跑道图二、分布分析类图表：1 旭日图 2 瀑布图 3气泡图 4 箱形图 5 旋风图三、图表优化：1 添加底部数据表 2 更改条形图的样式 ① 操作说明 ② 应用-五星级图制作...

分享一个Python工具plottable，轻松制作高度个性化的表格，底层为Matplotlib。例如这样的，或者这样的，第一张图详细代码：#导入相关包 frompathlibimportPath importmatplotlib importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp importpandasaspd fromma...

①数据准备原图表的数据来源是：http://www.ifs.du.edu，是各国的历史GDP数据，我也去找了这个数据，但是直接能用的只到2017年，不想在数据上浪费太多时间，就到国家统计局官网：http://www.stats.gov.cn/上看了看，发现有各省份近20年的常住人口数据，刚好符合这个图表的数据要求，保存到 Excel 文件里。条形图两列数据就可以，一列省份，另一列人口数量，选中数据插入条.

Excel 图表构成元素认识 Excel 图表的基本构成元素，对我们选择和绘制 可视化 图形是非常重要的。很多人都忽视了这一点，以致于制作图表的效率很低，不知道如何修改图表元素。 Excel 图表由图表区、绘图区、标题、数据系列、图例和网格线等基本部分构成。下面我们以各地区2018年和2019年的销售数据建立一个条形图来观察图表中各元素的位置： 2018年 2019年

Python可以使用pandas库读取和处理 Excel 文件，也可以使用matplotlib和seaborn库进行 数据可视化 。下面是一个简单的例子，演示了如何使用Python读取 Excel 文件，并对数据进行简单的处理和 可视化 ： ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 读取 Excel 文件 df = pd.read_ excel ('data.xlsx') # 对数据进行处理 df['total'] = df['math'] + df['english'] + df['chinese'] # 绘制柱状图 sns.barplot(x='name', y='total', data=df) plt.show() 上面的代码中，我们使用pandas库读取了一个 Excel 文件，并对数据进行了简单的处理，计算出了每个学生的总分。然后，使用seaborn库绘制了一个柱状图，展示了每个学生的总分。通过这个例子，可以看出Python处理 Excel 和 数据可视化 的流程比较简单，只需要几行代码就能实现。