1.概述

1.1 应用场景

联动可实现点击一个图表组件,其他图表组件联动过滤统计相关数据。

过滤可以通过过滤组件筛选数据,在看板中使用过滤组件进行过滤,可以灵活改变要过滤的数据。


2.创建关联

不管是设置图表联动还是使用过滤组件,都是以创建关联为前提。

2.1 准备数据

从图中我们可以看,展示数据中有“地区”“净利润”“销 售额”等维度,我们就根据这几个维度设计几张图表来展示数据。

如图所示,我们用地图来展现全国各国区域净利润,用饼图来展示商品种类的净利润,用条形图来展示每年的净利润,并且用了两个KPI指标来展示净利润和销售额。

2.2 创建关联

2.2.1 创建图表关联

在准备好所有图表后,我们就可以对图表创建数据关联了。

在 星河可视化共创分析平台平台上,实现数据联动非常简单,只需要单击创建关联即可。比如说我们要创建所有图表对“地区”与“省份”的关联,我们只需要单击“创建关联”后,在“过滤器”中选择“地区”与“省份”的字段即可。如有多个数据集的话,可将多个数据集相关的地区、省份字段都加入,可实现多个数据集关联的图表联动。如数据集没有这个关联的字段或者关联里面没加入对应的这个字段,图表点击的时候将不会影响相应的图表。操作如下图:

而且 星河可视化共创分析平台平台是支持不限层次的数据钻取,在“地区”“省份”之后,我们还可以添加上一个“城市”的层级。

关联属性说明:

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  1. 关联类型

    关联类型目前分为文本字段关联、日期字段关联、数字字段关联、树形字段关联、标签字段关联、地理字段关联,比较常用的是前面四种,需要理解区别及用法。

    文本字段关联:适用于文本字符的字段关联,如单位、类别。

    日期字段关联:适用于日期时间格式的字段关联,如统计日期,年月。

    数字字段关联:适用于为数值格式的字段关联,如次数。

    树形字段关联:适用于组织结构、有上下级结构的类别类型的关联,并且需要关联树形数据字典。

    树形数据字典需要数据满足上下级结构,至少需要包括数据本身的ID,数据的上级ID,数据的名称,数据名称三个字段,其中数据最上层父级节点数据必须为0、0000等标识。

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  2. 名称 用于设置关联的名称,区分不同关联

  3. 分组 分组是将相互影响的关联过滤器放在同一个分组,例如具有上下级层级的关联区县局、供电所,选择一个区县局以后,后面的供电所只能选择所选区县局的供电所,名称一样的分组将相互影响联动。

  4. 全局过滤器 勾选后看板将按这个字段设置的默认值进行过滤,一般用于过滤异常数据,平时不需要开启。

2.2.2 创建过滤关联

首先,我们需要在左侧图表库中找到“交互”一栏,把“文本选择器”拖进红色的提示区域中。在字段选择中拖进相应的数据,“在显示设置”中找到“过滤器属性”,选择关联相关过滤器即可。具体操作如下:

交互选择类型说明:

交互选择器跟关联一一对应也分为文本选择器、日期选择器、数字选择器、树形选择器,其中单选框、多选框也属于文本选择器,选择器可关联文本、日期、数字关联。

文本选择器需要关联数据集里面的字段,下拉项的数据来源字段里面的值,受数据集的影响支持过滤筛选。文本选择器支持输入关键字搜索匹配。

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2.2.3 设置关联

在过滤器中,我们可以对编辑字段、关联图表、默认值进行设置。

编辑字段:在编辑字段中,我们可以设置需要联动与过滤的字段。

关联图表:在设置关联图表中,我们可以设置不需要关联的图表。将图表加到右边不联动图表后,右边的图表选择条件后将不会筛选过滤。

默认值设置:在默认值设置中,我们可以设置字段关联的默认值,条件语句中有“=”“>”“小于”等类型可设置。

选定值下拉项支持选择动态数据,例如设置默认最后一条数据,当统计的数据是按照年月、年月日的时候,可以选择最后一条数据,默认查询有数据的最近一天、最近一个月。也可以选择当前时间,默认查询当前日期、当前年月等。

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3.实现联动

创建了数据关联后,图表联动即可实现。联动可实现点击一个组件,其他组件显示出相关数据。

3.1 图表调出联动

在设置好图表关联关联后,此时默认看板内所有图表都参与联动。若想将某个图表调出联动,可以在过滤器中调整。

点击过滤器,在过滤器的设置找到【编辑联动图表】按钮,勾选不需要联动的图表后,点击“>”按钮后选择确定,即可把图表调出联动。

反之,则是把调出联动的图表调回联动。

3.2 地图框选过滤

如果配置了地理字段过滤器,实现联动后,可以对地图实现框选联动过滤。

具体效果如图:


4.实现过滤

创建好过滤器关联后,过滤功能已经实现。只要有相关的过滤器,我们就能添加相关的交互功能,如我们还可以添加“种类”“年份”的选择按钮。

只要是你设计面板时所需要展现数据的纬度,都很可以按照上述方式添加交互。其效果如下:

我们可以看到,通过数据可视化我们可以更清晰直观地将数据展示。多层次、交互式的可视化分析也能够方便决策者理解数据背后的意义,深入了解数据细节,帮助我们做出更加精准的决策。

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