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数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽取出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。
如果说的实际贴切的话：系统开发中常见的数据报表统计，将数据用图表或表格的形式呈现出来，帮助运营或者决策人员了解这些数据的规律或者价值，就是简单的可视化应用。
从开发角度来看，把系统中的核心数据，用一定的手段进行统计，在借助一些精美的图表样式，展示出来，或者把一系列图表组装成一个数据大屏，格调十足。
但是从运营人员的角度看，更多的是借助可视化数据分析业务场景，得到有价值的参考数据，为后续的决策或者开展活动提供指导。所以随着业务线的不断发展，对数据分析的要求越来越高，也就诞生现在比较常见的BI分析工具和BI分析师。
简单的步骤如下：基于业务需求，完成可视化数据处理（收集，规则，定时任务等）。借助常用的图表进行组合展示，但是也有一些注意事项如下：
柱状图
特点：一般展现分组数据，直观展示各组数据差异，例如常见以每周，每月，或者不同客户端划分为轴的数据。
折线图
特点：重点展现数据的变化趋势，常见以时间为轴，展示时间下的数据趋势。
饼状图
特点：不注重数据明细，强调数据中各项占总体的百分比，或者分布情况，注重模块模块之间的对比。
漏斗图
特点：强调数据之间的转化关系和递进规律，经典常见就是用户浏览量，点击量，到订单支付数量。
组合图
特点：多种基础图表组合，某些特殊业务数据，需要结合两种图或者更多种图表，强调装载该业务报表的关键组合信息。
顾名思义，放在大屏幕的报表，一般有多种丰富的业务数据，自然需要多种报表展现形式，比较有立体感和视觉上的冲击力。
絮叨一句：数据大屏在更多时候所追求的是让人印象深刻，这才是最关键的，懂的都懂。
在报表类业务中，经常使用SQL分析语句，常用的几个方法：
业务类的报表虽然复杂，但是报表相关的数据接口相对而言简单，基于一些基础的统计SQL，生成报表数据。
产品和纬度表
CREATE TABLE `vc_product_info` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`product_sort` varchar(20) DEFAULT '' COMMENT '产品分类',
`product_name` varchar(50) DEFAULT '' COMMENT '产品名称',
`inventory` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '库存剩余',
`price` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '单价',
`total_sales` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '销售总量',
`sales_amount` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '销售总额',
`create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='产品信息表';
CREATE TABLE `vc_product_detail` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`product_id` INT (11) NOT NULL COMMENT '产品ID',
`place_origin` VARCHAR (50) DEFAULT '' COMMENT '产品产地',
`weight` DECIMAL (10, 2) DEFAULT '0.00' COMMENT '重量',
`color` VARCHAR (50) DEFAULT '' COMMENT '颜色',
`high_praise` INT (11) DEFAULT '0' COMMENT '好评数量',
`low_praise` INT (11) DEFAULT '0' COMMENT '差评数量',
`create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8 COMMENT = '产品维度表';
基础查询语句
数据集概念
DataSet是一个数据的集合，通常以列表形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。在统计分析的业务中，通常称为大宽表，方便业务分析。
数据集生成
视图方式
基于视图的方式，生成一个单表的数据集，方便简化操作。该方式不提倡，视图在大部分公司里是禁止使用的，这里只是单纯演示。
基于上述产品信息表和维度表，通过视图手段生成数据集，单纯为了简化业务分析的操作难度，因为多表联合简化成感觉上的单表。
CREATE OR REPLACE
VIEW data_set_view AS SELECT
t1.*, t2.place_origin,
t2.weight,
t2.color,
t2.high_praise,
t2.low_praise
FROM vc_product_info t1
LEFT JOIN vc_product_detail t2 ON t1.id = t2.product_id
任务方式
通过定时任务，获取要分析的数据结构，不断注入到分析表中，这是业务开发中最常见的报表数据集生成方式，有的甚至通过定时任务直接统计出报表需要的数据，不适应于大数据场景。
离线或实时计算
通过大数据分析手段，离线计算或者实时计算，获取业务报表数据，注入OLAP实时分析计算库，使用大数据分析场景。
BI工具可以快速对业务数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。
基本搭建思路：
实际的开发过程是非常复杂的，管理各个业务线的数据源，联合分析，适配各种图表规范和样式，都是一个十分漫长的过程。
接口入参
承接上述业务场景，这里参数都需要动态传入，例如操作的：数据集、图表、参数归属轴、或者业务产品参数等。
@RestController
public class DefineController {
@Resource
private DataSetService dataSetService ;
/**
* 自定义可视化报告入参
*/
@GetMapping("/getDefChart")
public Map> getDefChart (){
List chartParamList = new ArrayList<>() ;
chartParamList.add(new ChartParam("X",1,"data_set_view","product_sort")) ;
chartParamList.add(new ChartParam("X",1,"data_set_view","product_name")) ;
chartParamList.add(new ChartParam("Y",2,"data_set_view","high_praise")) ;
chartParamList.add(new ChartParam("Y",2,"data_set_view","low_praise")) ;
chartParamList.add(new ChartParam("Z",3,"data_set_view","inventory",1)) ;
chartParamList.add(new ChartParam("Z",3,"data_set_view","total_sales",1)) ;
return dataSetService.analyData(chartParamList);
}
}
参数解析
根据各种动态参数，解析查询条件，获取查询结果。
@Service
public class DataSetServiceImpl implements DataSetService {
@Resource
private DataSetMapper dataSetMapper ;
// 分析任务划分
@Override
public Map> analyData(List chartParamList) {
Map> dataMap = chartParamList.stream()
.collect(Collectors
.groupingBy(ChartParam::getDataType));
for (Integer dataType:dataMap.keySet()){
switch (dataType){
case 1: // Count 风格数据
taskCount(dataMap.get(dataType));
break;
case 2: // Sum 风格数据
taskSum(dataMap.get(dataType));
break;
case 3: // Percent 风格数据
taskPercent(dataMap.get(dataType));
break;
default:
break;
}
}
return dataMap ;
}
// Count 数据执行
private void taskCount (List chartParamList){
for (ChartParam chartParam:chartParamList){
chartParam.setResultNum(dataSetMapper.taskCount(chartParam.getColumnName(),
chartParam.getTableName()));
}
}
// Sum 数据执行
private void taskSum (List chartParamList){
for (ChartParam chartParam:chartParamList){
chartParam.setResultNum(dataSetMapper.taskSum(chartParam.getColumnName(),
chartParam.getTableName()));
}
}
// Percent 数据执行
private void taskPercent (List chartParamList){
for (ChartParam chartParam:chartParamList){
chartParam.setResultNum(dataSetMapper.taskPercent(chartParam.getColumnName(),
chartParam.getTableName(),
chartParam.getProductId()));
}
}
}
总结一句：数据可视化工具建设是个漫长过程，不仅仅可以分析自己公司的业务，也可以作为开放BI工具产生价值。
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