“今朝有酒今朝醉，报表不做不能睡，借问酒家何处有，报表还得编一宿”，这句带有些许幽默感的打油诗背后，却是我从业多年的心酸历程，没错，我就是你们口中做报表的哥哥——表哥。
前些日子在和别人交流的过程中发现，现在市场变化太快，不仅用 Excel 做报表已经落后了，就连最后的数据都要以美观、直接、酷炫的方式展现出来，我这个什么都不懂又不想学而且只会用 Excel 的老油条，面对这个消息，不禁为自己的职业生涯捏了一把汗。
那到底怎么呈现数据才是你们所说的美观酷炫，能让人赏心悦目？我得到了一个大家都认同的答案，数据可视化。
什么叫数据可视化？
超大画面、富有科技感、酷炫的呈现效果，当我们一谈到数据可视化时，就会想到这些特点。相比于传统报表，数据可视化让数据呈现更加直观、快速、易于接收，下面让我们来看看数据可视化到底是什么样。
我这个纵横 IT 界多年的职场老手反正是被这种效果酷炫到了！我要是领导，招聘一个会这种的，还要什么自行车？！
其实可视化图表并不复杂，很多人推荐的 Python、R 语言、Tableau 等专业数据分析工具几乎都能很轻松的实现。但是，这只是对于专业的数据人或者精通这些专业工具的人来说的！像大学生、业务人员或者是经常要做报告的人，想要实现一些可视化分析的人，不可能拿出时间来研究 python、Tableau、R 这样的专业工具，这些工具的学习成本和难度都是相当大的。
那么有没有适合完全新手的可视化工具，只需要几分钟就能够上手，而且做出的效果既炫酷又实用的呢？当然有，比如我今天要推荐的 FineReport。
Finereport 是一款企业级的 web 报表软件，解决的是企业数据查询、展示、录入的问题，并且可以以拖拽的方式形成可视化大屏，简单又便捷。传统的报表，常常以表格的形式展现，它能突出数据本身，但并不利于阅读者直观的看出数据之间的关系等，而 FineReport 除了能实现复杂的表格样式外，还具备极其丰富的图表，能够满足多样的数据可视化场景诉求。
如何使用 Finereport 做出可视化的效果？
1. 排版布局
大屏的目的是为了让领导和同事更加清晰的看到每一个数据指标，所以首先需要分析哪些维度需要展现，比如：
时间维度：什么时间节点的业务做得最好，各个时间之间的对比
地理维度：哪个地区的项目做的最出色，各地区之间的差异
然后要将这些不同的维度需要展现的点都放在设计器中，再将左侧的数据拖入每个需要展现的点下面。
看似复杂炫酷的数据可视化大屏，学会这个工具轻松搞定
2. 配色
一个酷炫的大屏，背景颜色非常重要，一般选用深色调的颜色或者图片，可以搭配一些带有星空、条纹等效果的图片可以使大屏看起来更有科技感。具体操作：服务器—图表预定义配色—添加新的预定义样式—编辑图表—系列配色选择，偷偷告诉你们一个小技巧，预先设置好图表预定义配色，就可以统一给图表系列更换配色。
3. 点缀
细节会极大的影响整体效果，需要通过适当给元素、标题、数字等添加一些诸如边框、图画等在内的点缀效果，能帮助提升整体美观度。
4. 动态可视化
万丈高楼平地起，上面说的动态可视化还要得益于 Finereport 内置的各种组件，在这里，我们把 FineReport 中的数据可视化分为三个大类：统计图表、专注大屏的动效图表、插件。
一、统计图表
这里首先给个建议：图表样式过多，会显的大屏杂乱无章，一般在整个大屏中，柱状图所占的比例应该要大一点。
1、种类
Finereport 提供数十种统计图，每类又包含多种风格样式。
每种图表的实际示例如下，由于官方提供的样式太多，以下为部分示例。
2. 个性化配置
产品内置了官方预定义的样式，可以根据需要选用。
除了官方的自定义样式，还提供了选项让用户可自行调整，包括标题、标签、图例、背景、坐标轴等。
二、插件
扩展图表插件是基于 webgl 等技术开发，通过简单拖拽即可实现自动播放、3D 动画特效等多种效果，且可以根据图表类型和数据提供“自动轮播”和“定时刷新”，满足用户不同场景下的业务需求，在体现数据价值的同时让大屏炫酷起来。
1. 三维组合地图
打开服务器 > 插件管理 > 安装 / 更新扩展图表，选择扩展图表—地图类，轮播三维组合地图，分别给四种地图形态选取数据源，这样子三维组合地图就完成了。
2.3D 特效组件
轮播 gis 点地图，根据用户预先录入数据，按序播放各个地理点的相关信息，3D 视角和跳转动画如同身临其境。
3. 动态指标卡
Finereport 提供多种可选效果，如轮播、粒子技术器等，以 ’ 酷炫 ’ 和 ’ 简洁 ’ 的方式展示最基础的数据。
三、动态加载效果
Finereport 通过组件加载动效，让每个组件模块舞动起来，让整个大屏界面化静为动。更为重要的一点是，组件加载动效可以与我们的监控刷新功能相结合。从原始数据哪里来、过时数据往那里去到新数据怎么进来，兼顾整个闭环的良好体验。
四、钻取、联动
钻取包括上卷与下钻。上卷是通过在维级别中上升或通过消除某个或某些维来观察更概括的数据。下钻是通过在维级别中下降或通过引入某个或某些维来更细致的观察数据。
想要筛选出感兴趣的点进行全面了解，此时就可以使用图表联动功能。比如在上面的可视化看板中，我想要知道浙江省的具体情况，只需点击地图中的“浙江”，其他图表就会联动起来：
总结：
也许大家还沉浸在传统的数据处理方式之中，对这种可视化的大屏表示不能接受，认为其华而不实，只会博人眼球。
新鲜事物难免会让人产生怀疑，但是我们要抓住问题的重点，即这种方式到底能不能让数据产生价值？是否经得住业务部门的推敲？是否为企业经营提供了帮助？
从酷炫的外表中走出来，以多维度进行分析，关注数据本身的价值，致力于用数据为企业赋能，这也正是帆软一直在做的事情：让数据成为生产力。