以下数据可视化教程的实现工具使用的是帆软FineBI，针对2018年1~5月中国空调销售的数据，现在需要对下面的情况进行分析:

1) 产品价格与销量间的关系。

2)各类产品在各价格段的销售量分布情况。

3) 销量前10的品牌及其利润关系。

一、知识准备

1.数据的联系和分布

数据的联系主要是分析数据中各个变量之间的关系，比如散点图主要是分析因变量随自变量而变化的大致趋势，由此趋势可以选择合适的函数进行经验分布的拟合，如线性关系、指数关系、对数关系等。数据的分布主要是分析数据分布的规律，比如正态式分布、线性分布。

2.表示数据联系和分布的可视化图表

表示数据联系的可视化图表有气泡图和散点图。其中散点图表示数据中两个变量之间的联系，如图2所示，而气泡图可以表示三个变量之间的联系，如图3所示。散点图是指在数理统计回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图核心的价值在于发现变量之间的关系。

同时，散点图可以用于表示数据的分布。另外直方图也非常适合表示数据的分布情况。

由于散点图一般研究的是两个变量之间的关系。因此，气泡图就是在散点图的基础上增加变量，提供更加丰富的信息，点的大小或者颜色可以定义为第三个变量。所示气泡图可以看作是散点图的变形。气泡图通常用于展示和比较数据之间的关系和分布，一般用颜色映射类型，用圆圈大小映射数值。

二、任务实施

任务1 产品价格与销售量的关系

在本任务中，需要分析产品的价格与销售量这两个变量之间的关系，产品价格与销況可以用散点图来表示。

(1)将“维度”窗口中的“价格段”字段拖放到“横轴”，将“指标”窗口中的“销售量(求和)”字段拖放到“纵轴”，此时生成默认的柱形图。

(2)然后在“图表类型”中选择“散点图”，则生成价格与变量关系的散点图，如图所示。

(3)为了分析价格与销售量的关系，我们为图表添加一条分析线，分析销售量随价格变化的趋势。单击“纵轴”的“销售量”字段旁边的小三角，在弹出的菜单中选择“设置分析线”→“趋势线(横向)”命令，在打开的对话框中设置“趋势线”的“拟合方式”为“指数拟合”。

(4) 最后设置标题、背景、轴线等组件样式，最终效果如图所示。

从图中可以看到，随着价格的上涨，产品销售量在逐步降低，其中4000元至5000元价格段和7000元以上的价格，销售量高于拟合线。而5000元至7000元价格段销售量低于拟合线。

任务2 各类产 品在各价格段的销售量分布情况

在该问题中，需要分析各类产品在各价格段的销售量分布情况，我们依然可以图来表示。此时，我们只需要在上图基础上，增加各类产品的情况分析就可以了。

(1)在上图基础上，将“维度”窗口中的“产品类型”字段拖放到“图形属性”，“颜色”标记中。

(2)在“组件样式”中修改图表标题、背景等属性，最终效果如图所示。

在图中，我们看到价格段2000元至3000元的各类产品销售量总体高于其他价格段。挂失冷暖空调其他价格段销售量都位于前列，而柜式单冷空调在各价格段的销售量表现都不佳。

任务3 销售量前10的品牌分布其及利润关系

在该任务中，需要分析销售量前10的品牌发布及利润关系，涉及到销售量，品牌及利润三个变量，因此我们选择气泡图来表示这三者数据间的联系。

(1)将“维度”窗口中的“品牌”字段拖放到“横轴”，将“指标”窗口中的“销售量”字段拖放到“纵轴”。单击“纵轴”中的“销售量(求和)”字段旁边的小三角，在弹出的 图菜单中选择“过滤”命令为“销售量(求和)”添加过德条件，如图344所示，从而生成销售量前10 的品牌柱形图，如图所示。

(2)在“图表类型”中选择“气泡图”，如图所示，然后呈现表示销售量前10的气泡图，如图所示。

(3) 用气泡的颜色深浅来映射利润的大小。将“指标”窗口中的“利润”字段拖放到“图形属性”→“颜色”标记，并设置颜色“渐变方案”为“炫彩”，如图所示。

（4）为了增加图表可读性，将“维度”窗口中的“品牌”字段和“指标”窗口中的“利润”字段拖放到“图形属性”->“标签”标记。最后在“组件样式”中设置图表的标题背景，图例等。

三、归纳总结

在本帆软数据可视化教程中，任务1使用散点图表示了产品价格与销售量两个变量间的关系。任务2使用散点图表示各类产品在各价格段的销售量分布情况。任务3 使用气泡图表示销售量前10的品牌分布其及利润关系。通过这几个任务的学习，当需要分析数据的联系时，如果是两个变量之间的关系，可以用散点图来表示，如果是三个变量，则可以用气泡图表示。

当需要帆软分析数据的分布时，用bi工具帆软FineBI散点图是非常好的选择，一般用于表示数据分布的趋势。直方图也可以表示数据的分布，但般用于数值数据分布的精确统计。

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