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目录

一、企业注重数据可视化的原因

1.提升数据理解效率

2.发现数据中的规律和趋势

3.促进企业内部沟通与协作

4.增强决策的科学性

5.提升企业竞争力

二、可视化数据图表的基本概念

1.常见的可视化图表类型

2.可视化图表的构成要素

3.可视化图表的设计原则

三、制作可视化数据图表的步骤

1.明确数据可视化的目标

2.收集和整理数据

3.选择合适的图表类型

4.进行数据可视化设计

5.验证和优化可视化图表

总结

Q&A 常见问答

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不知道你有没有过这种经历？开会的时候，同事甩来一张满是数字的Excel表，密密麻麻几十行，讲了半天“销售额增长情况”，你盯着数字还是没搞懂到底涨了多少、哪个产品涨得好？最后还得自己花时间去琢磨，又费时又费力。

这就是现在企业都在做数据可视化的原因——不是为了“好看”，是为了让数据“能看懂、能用起来”。一堆数字藏着的信息，换成图表一眼就能看明白。像FineBI，就是帮企业把这些数字变成图表的工具，不管是销售数据、库存数据，都能快速转成直观的图，开会的时候不用再对着数字纠结。今天咱们就说透两件事：企业为啥非要做数据可视化？还有，可视化图表到底该怎么做才有用，全是能落地的干货，保证你看完就会用。

一、企业注重数据可视化的原因

1.提升数据理解效率

我一直强调，人对图像的反应速度比数字快太多了。你看一张写着“A产品卖了50万、B产品卖了30万、C产品卖了20万”的表格，得逐行看数字、在脑子里算对比；但要是换成柱状图，三根柱子一摆，谁高谁低一眼就知道，A产品卖得最好，C产品最差，不用花时间解读。

说白了，数据可视化就是“把数字翻译成图”，省掉中间“读数字、算对比”的步骤。

很多企业天天说“数据驱动”，但数据都藏在表格里没人能快速看懂，怎么驱动？可视化就是解决这个问题的，让不管是老板还是基层员工，都能快速get数据里的信息。

2.发现数据中的规律和趋势

光看懂还不够，可视化还能帮你找到数据里藏着的规律。比如你看一家服装店的销售数据，表格里每天的销量数字看着都差不多，但做成折线图就会发现：每周五、周六销量会涨，每年3月、9月会有小高峰——这就是趋势，靠看数字很难发现。

换个角度来看，不是数据里没有规律，是数字太多把规律盖住了。可视化就像把这些规律“拎出来”，让你能看到数据的变化趋势、周期性波动，这些信息对做计划太重要了。

3.促进企业内部沟通与协作

企业里最头疼的就是“部门间沟通不同步”。销售部说“这个月销量很好”，财务部说“利润没涨”，市场部说“我们的推广起作用了”，但没人能拿出大家都看得懂的数据，最后吵半天没结果。

数据可视化能解决这个问题，因为图表是“通用语言”。比如销售部用柱状图展示各产品销量，财务部用折线图展示各产品利润，市场部用饼图展示各渠道推广效果，大家对着图表聊，能快速达成共识：哦，原来A产品销量高但利润低，B产品利润高但销量没上去，推广要往B产品倾斜。这就是可视化的好处，把抽象的“分歧”变成具体的“数据问题”，沟通效率高多了。

4.增强决策的科学性

老板做决策的时候，最怕“拍脑袋”。比如要不要开新店、要不要推新品，要是只凭“感觉”，很容易出错。但有了可视化图表，决策就有了依据。

用过来人的经验告诉你，不是有数据就能做对决策，是得让数据“能支撑决策”。可视化把关键信息直观地展示出来，老板不用再从一堆数字里找答案，决策的时候更有底气，也不容易出错。

5.提升企业竞争力

现在市场变化太快了，比如电商平台搞促销，得实时看销量变化，要是等下班了再整理表格，可能错过调整价格、补库存的时机。数据可视化能帮企业“实时响应变化”。

比如做直播带货的企业，用FineBI做实时仪表盘，展示当前销量、客单价、退货率，主播和运营能随时看：哦，这个产品销量突然涨了，得赶紧让仓库补货；那个产品客单价低但退货率高，得在直播里多讲清楚产品细节。这样才能抓住机会，减少损失。这就是可视化的竞争力，让企业能快速应对市场变化，比对手反应更快>>>https://www.fanruan.com/login?action=active-fbi

二、可视化数据图表的基本概念

1.常见的可视化图表类型

很多人做可视化，一上来就问“哪个图表好看”，其实根本错了——选图表要看“你想表达什么”，不同的图表有不同的用途，选错了会误导人。

• 先说最常用的柱状图，用来“对比不同类别的数据”。比如对比各门店销量、各产品利润，柱子越高代表数据越大，直观得很。但要注意，别用3D柱状图，看着花里胡哨，反而看不清高度，普通的平面柱状图就够了。

• 然后是折线图，用来“展示数据随时间的变化趋势”。比如每月销量变化、每周用户增长，折线往上走就是涨，往下走就是跌，还能看出涨得快还是慢。我之前有个客户做线上教育，用折线图看每日新增用户，发现周一到周五增长慢，周末增长快，就把推广重点放在周末，效果立竿见影。

• 饼图用来“展示各部分占总体的比例”。比如各渠道销售额占比、各产品利润占比，一块饼代表总体，每一小块的大小就是占比。但要注意，别用超过5个类别的饼图，不然小块太多，看不清谁占比大，比如你把10个产品的销量做成饼图，最后只能看到一堆小块，根本分不清。

• 散点图用来“看两个变量之间的关系”。比如广告投入和销量的关系，每个点代表一次广告投放，点的位置能看出：广告投入多的时候，销量是不是也高？要是点大致往上走，说明两者正相关，以后可以多投广告；要是点很分散，说明没什么关系，投广告没用。

• 值得一提的是，还有热力图，用来“展示数据的密度或强度”。比如门店的客流热力图，红色区域代表客流大，蓝色区域代表客流小，能直观看到哪个区域客人多，方便调整货架位置。FineBI里这些图表都有，不用自己画，选好数据就能生成。

2.可视化图表的构成要素

一个好的图表，不是只有“图”，得有这些要素，不然别人看不懂：

• 标题：得清楚说明“图表讲的是什么”，简洁凝练为主。
• 坐标轴：横轴和纵轴都要标清楚“代表什么、单位是什么”，单位要选择合适的比列，不然图表会显得奇怪。
• 图例：要是图表里有多个数据系列，比如柱状图里有“2023年销量”和“2024年销量”，图例要说明“蓝色柱子是2023年，红色柱子是2024年”，不然别人分不清哪个是哪个。
• 数据标签：关键数据最好标在图表上。比如柱状图里，最高的柱子标上“500万元”，最低的标上“120万元”，别人不用看纵轴也能知道具体数值，不用再“估摸着看”。
• 注释：如果有特殊情况，要在图表下面加注释说明，不然别人会误解。

3.可视化图表的设计原则

很多人做图表，喜欢加各种特效，比如3D效果、渐变颜色、动态闪烁，其实完全没必要，反而会干扰对数据的理解。设计图表要遵循“简洁、准确、易懂”三个原则。

• 简洁性原则：别加无关的装饰，记住，图表是为了展示数据，不是为了“好看”。
• 准确性原则：这是最关键的，不能误导人。比如纵轴的刻度别从中间开始，要是销量从100万到500万，纵轴从0开始，能看出差距；要是从100万开始，会显得差距特别大，误导别人以为“销量翻了好几倍”。还有，饼图的各部分比例加起来必须是100%，不能算错。
• 易懂性原则：要让不懂业务的人也能看明白。比如用颜色的时候，别用太偏的颜色，红色代表下降、绿色代表增长，符合大家的习惯；别搞“红色代表增长、绿色代表下降”，别人会看反。还有，字体要清晰，别用太小的字体，不然别人看不清标签。

三、制作可视化数据图表的步骤

1.明确数据可视化的目标

很多人做图表之前，没搞清楚“为什么做”，结果做出来的图表没用。

所以第一步一定要明确目标：我们做这个图表，是要解决什么问题？是要对比不同类别的数据，还是要看趋势，还是要找关系？不同的目标要选择不同的图表类型，目标琢磨不清楚的话会影响后期图表的制作。

2.收集和整理数据

数据是图表的基础，数据错了，图表再好看也没用。所以收集数据的时候，要注意“数据来源可靠”，别随便复制，容易出错。

整理数据的时候，要做三件事：

• 去重
• 补缺失值
• 统一格式

FineBI有个好处，能直接连ERP、CRM这些系统，不用手动导数据，还能自动处理重复值、缺失值，省了很多时间。我之前帮一家企业做数据整理，手动弄要花一天，用FineBI自动处理，半小时就搞定了，还没出错。

这里要提醒一句，别为了“好看”篡改数据，这样做出来的图表虽然好看，但会误导决策，最后害了企业。数据要真实，哪怕结果不好，也能帮企业发现问题。

3.选择合适的图表类型

选图表的时候，记住“什么目标选什么图”，别凭感觉。我总结了一个简单的对应关系，你可以照着选：

• 要对比不同类别数据：选柱状图、条形图
• 要展示数据随时间变化：选折线图、面积图
• 要展示各部分占总体比例：选饼图、环形图（
• 要找两个变量的关系：选散点图
• 要展示数据密度：选热力图

这样做合适吗？并不！不是所有情况都按这个来，比如你想同时展示“各产品销量”和“销量趋势”，可以用组合图——柱状图展示各产品销量，折线图展示销量同比增长率，这样一张图能说明两个问题，不用做两张图。FineBI支持组合图，操作也简单，选好两个数据系列就能生成。

4.进行数据可视化设计

设计的时候，记住“简洁为主”，别搞花里胡哨的。

• 首先是颜色，别用超过3种颜色，并且颜色要符合习惯，比如增长用绿色，下降用红色，中性数据用灰色。
• 然后是字体，标题用14号字，坐标轴标签用12号字，数据标签用10号字，别用太花哨的字体，需要清晰易读。
• 还有坐标轴设置，纵轴要从0开始，除非是百分比数据，不然会夸大差距，让读者产生误解。

5.验证和优化可视化图表

图表做出来之后，别直接用，要验证和优化。

• 首先验证数据准确性，把图表里的数据和原始数据对比，别因为公式错了导致数据不对。
• 然后检查可读性，找个不懂业务的同事看一眼，问他“你能看懂这张图讲的是什么吗？能看出哪个数据最好、哪个最差吗？”要是他看不懂，说明图表设计有问题，得改。
• 最后优化细节，比如有没有多余的网格线、边框。我之前做图表，一开始加了很多网格线，后来删掉多余的，看起来清爽多了，也更容易聚焦数据。

FineBI有个“预览”功能，能模拟在不同设备上的显示效果，比如在电脑上看和在手机上看，确保在手机上也能看清标签和数据，很实用。

总结

企业看重数据可视化，根本不是为了“做漂亮图表”，而是为了让数据“能用、好用、能解决问题”——把藏在表格里的销量差距、成本漏洞、流失风险，变成直观的图，不管是老板还是基层员工，都能快速看懂、快速行动。

制作可视化图表也没有那么复杂，像是现在的FineBI这类工具在这中间帮了不少忙，但工具只是辅助，关键还是要“以用为核心”，别为了做图表而做图表。

好了，言归正传。现在很多企业都在做数字化，但数字化不是“把数据存起来”，而是“把数据用起来”。数据可视化就是“用数据”的第一步——让数据从“没人看的数字”变成“能指导行动的工具”。不管你是做销售、财务还是HR，学会做实用的可视化图表，不仅能提高自己的工作效率，还能帮企业发现问题、抓住机会，这才是数据可视化真正的价值。

Q&A 常见问答

Q1：数据量太大，做可视化图表的时候加载很慢，怎么解决？

A：数据量大导致加载慢，主要是“数据没处理好”，不是工具的问题。可以试试这三个方法：

• 第一，做数据抽样或聚合。比如你有1000万条销售明细数据，不用全加载，抽样取10万条，加载速度会快很多；或者把明细数据聚合，比如按“天”聚合，不用加载每小时的数据，除非你要做小时级监控。FineBI里有“数据聚合”功能，能自动按时间、地区等维度聚合数据，不用手动处理。
• 第二，优化数据存储。如果数据存在Excel里，换成数据库（比如MySQL、Hadoop），数据库处理大量数据的速度比Excel快10倍以上。FineBI能直接连数据库，加载数据的时候不用导出来，直接从数据库取，速度会快很多。我之前有个客户，把100万条数据从Excel转到MySQL，加载图表的时间从5分钟降到了10秒。
• 第三，减少图表中的数据系列。比如做折线图，别同时放20个产品的销量，只放重点的5个，其他归为“其他产品”，图表加载的时候要处理的数据少了，速度自然快。要是非要展示20个产品，可以分多个图表，比如“Top5产品销量”“其他产品销量”，别挤在一张图里。

Q2：同一个数据，不同部门做的可视化图表结果不一样，怎么统一？

A：这种情况很常见，解决办法是定“统一数据口径”，最好成立一个“数据小组”（由IT、业务部门、财务部门组成），一起制定规则：比如“月度销量”统一按“当月实际到账金额”算，包含线上线下所有渠道，不包含退货金额；“产品分类”统一按“公司产品目录”分，别销售部按“价格”分、财务部按“品类”分。规则定好后，写在“数据口径文档”里，所有部门做图表都按这个文档来，还要定期检查，确保没人用错口径。你懂我意思吗？不是数据本身有问题，是