基于QuickBI的交互式数据可视化研究与实现

摘要：大数据时代，基层人民银行面对众多业务系统收集产生的数据和金融机构报送的各种金融数据，如何深度挖掘数据价值，以可视化的方式展示数据，使用户能够通过与数据交互的方式分析挖掘数据价值，促进基层央行履职是一个重要课题。传统的数据处理方式如Excel表格在处理大量数据时效率较低。同时共享数据时也存在一定的局限性。相对Excel，较先进的ECharts数据可视化技术使数据变得更直观，可读性更强，但需要专业的开发人员进行ECharts图表开发，存在一定的技术门槛。针对传统的Excel和基于ECharts的数据可视化处理方式的不足，本文研究了现有几种常用的数据可视化技术，实现了基于QuickBI的数据可视化门户，让普通业务人员零代码即可实现便捷的数据可视化。

关键词：数据可视化；交互式数据可视化；QuickBI；ECharts

近年来，随着宁波经济快速发展，人民银行宁波市中心支行开展的数据中心“云”化工程，建成了许多服务地方人民银行业务发展的业务系统。结合人民银行总行开发的众多业务系统，基层央行面对着大量数据，迫切需要深度挖掘数据价值并以可视化的方式展示数据，促进基层央行的履职。传统上，业务人员主要通过Excel表格制作数据展示图表，难以建设综合反映多项数据的数据展示门户。通过Excel制作而成的数据展示图表无法便捷地实现共享，每当图表内容更新后，只能重新向共享图表人员重新发送新的图表。

数据可视化是指数据和信息的图形表示。通过应用数据可视化技术，有助于使复杂数据更易于理解。随着各行各业对处理和分析大数据价值的需求不断增长，数据可视化已成为商业、科学研究和行政等领域的重要工具。交互式数据可视化通过为用户提供交互式体验，将数据可视化提升到一个新的水平，使用户能够以更直观和引人入胜的方式探索数据。我们为此研究了目前常用的ECharts图表可视化技术和QuickBI数据可视化分析工具，最后选用QuickBI来搭建基层央行特色数据门户，探索出一种可以在非IT技术背景业务人员中推广应用的交互式数据可视化分析路径。

一、交互式数据可视化分析的优势和挑战

交互式数据可视化具有广泛的应用，包括数据分析、营销、科学研究和新闻报道。在数据分析中，交互式数据可视化为用户提供了一种探索和理解复杂数据的方法，这是静态可视化无法实现的。在商业营销中，交互式数据可视化可用于创建高质量的演示文稿、信息图表和其他营销材料。在科学研究中，交互式数据可视化可以帮助研究人员了解数据中的复杂关系和模式。在新闻业中，交互式数据可视化可用于创建交互式新闻报道和数据驱动的调查报告。在金融业中，交互式数据可视化可以帮助金融从业人员通过图形化的方式分析和理解各类经济金融统计数据，以做出正确的决策。

尽管有其优势，但交互式数据可视化分析也面临着一些挑战。首先，设计和实现有效且易于使用的交互式可视化需要投入大量的时间和资源。其次，需要平衡交互性水平与呈现的信息量，以确保用户不会被过多的数据所困扰。最后，为确保准确性、一致性和可靠性，在呈现数据时需要遵循一定的规范和标准。因此，在进行交互式数据可视化分析时，技术人员需要关注这些挑战，并努力找到适合的解决方案以克服这些问题。

二、常见的数据可视化技术

（一）基于Excel的数据可视化

Excel作为最常用的Office办公软件，具备着强大的数据可视化展示能力。它主要通过函数公式、条件格式和数据透视图表等方法来实现。在函数公式方法中，通过应用函数如REPT等，可以将特定数值字段转换为重复的图示，非常适用于简单的图表展示。而条件格式则能根据数值大小来改变单元格的颜色，实现类似柱状图数据展示效果。数据透视图表分析，需要将数据源整理成字段表的形式[1]。将所需展示的数据整理成多张字段表，通过插入数据透视图表的方式来实现数据的可视化展示。总的来说，Excel作为一款简单易用的数据可视化工具，在处理少量数据场景下有一定的优势。但当面对数据量达到数万甚至数十万条级别时，Excel的处理速度就存在一定的瓶颈，而且基于Excel完成的数据可视化图表的分享相对比较困难。另外当存在多张数据表关联分析的场景下，Excel难以方便地实现数据可视化分析展示。

（二）基于ECharts的数据可视化

ECharts是一款基于JavaScript的数据可视化图表库，通过一定的开发，能够实现生动、可交互和可定制的数据可视化展示。ECharts最初由百度團队开发，并于2018年初捐赠给Apache基金会，成为ASF孵化级项目[2]。ECharts 提供了多种可视化图形，如饼图、折线图和柱状图等常规图表，以及适用于商业智能的漏斗图和仪表盘等。它还支持不同类型图表的自由组合显示。ECharts能支持千万级别数据量的可视化展示，并支持多种数据源，包括数据库、二维表和键值对等。

基于ECharts开发的可视化图表具有很强的数据交互能力。但是，要灵活运用ECharts图表库进行数据可视化，需要具备较强的网页前端应用开发技术和后端数据库数据整理技术，普通业务人员难以直接上手使用。

（三）基于QuickBI的数据可视化

QuickBI是某司开发的商业智能工具，是云用户首选的数据可视化分析工具，可以无缝对接各类云上数据库、自建数据库和本地数据文件，大幅提升数据分析和报表开发效率。0代码拖拽式的极简操作交互，让业务人员也能轻松实现数据可视化分析[3]。

三、QuickBI的概述

QuickBI 作为一款商业智能工具，主要功能是帮助用户快速创建和分析数据报表。具体来说，QuickBI 的特点和功能有以下几点。

可视化分析：QuickBI 提供了丰富的图表类型，包括柱状图、饼图、折线图、散点图等，帮助用户快速了解数据的趋势和分布情况。

多维度分析：QuickBI 支持多维度分析，通过维度和度量字段，可以对数据进行分组和汇总。维度是指数据的一个分类特征，如时间、地区和产品；度量是指数据中的具体数值特征，如金额、访问量和订单数等[4]。

可视化数据报表：QuickBI 可以快速创建数据报表，支持各种表格和图表类型，并通过可视化方式直观地呈现数据。

丰富的数据源：QuickBI 支持多种数据源，包括数据库、Excel、CSV等，方便导入数据。

智能数据分析：QuickBI 提供智能数据分析功能，帮助用户快速识别数据中的规律和趋势。

协作和分享：QuickBI 支持多人协作，用户可以方便地共享报表和分析结果，提高团队的工作效率。

交互式分析：交互式分析是 QuickBI 的核心功能之一。用户可以在可视化分析图表中应用联动、钻取和指定条件查询等功能，实时反馈数据分析结果。QuickBI还提供Story Builder等交互式分析功能，通过故事线的形式展示已创建的图表。在多维度分析时，可以通过钻取数据改变分析粒度，通过联动同步改变其他仪表板内的相关数据。例如，可以从地市粒度下钻到区县粒度查看地理纬度数据情况[5]。

总的来说，QuickBI是一款易于使用且功能强大的商业智能工具，可以帮助用户快速创建数据报表并进行可视化分析。它支持多种数据源和图表类型，同时支持用户在分析过程中开展交互式分析，帮助用户识别数据中的规律和趋势，提高工作效率和决策效果。另外，QuickBI 还支持多人协作和数据共享，方便用户与团队成员进行数据分析和沟通。

四、QuickBI的使用

QuickBI是一个易于学习和使用的商业智能工具，它的使用流程分为四步：连接数据源，创建数据集，制作数据分析仪表板和整合仪表板形成可共享的数据门户。其使用流程如图1所示。

连接数据源：QuickBI 支持多种数据源，包括关系型数据库、非关系型数据库、阿里云MaxCompute数据库和 CSV 文件等。可以使用 QuickBI 的图形界面连接数据源，并选择要导入的数据表。当使用Excel和CSV等本地文件数据源时，还可以通过追加的方式持续更新数据，保证数据分析的新鲜度。

创建数据集：连接数据源后，QuickBI将数据存储在数据集的数据库表中。通过指定数据集的维度字段和度量字段，能够帮助用户更好地理解和利用数据，并进行分组、统计和比较等操作，得出有价值的结论。用户还可以在数据集现有字段的基础上，应用QuickBI内置的众多计算公式，计算生成新的有价值的数据分析字段，为后续的仪表板可视化分析打下基础。

生成仪表板：QuickBI 提供了大量的可视化分析图表，包括折线图、柱状图、饼图和散点图等。用户可以在数据视图中选择数据字段，并使用拖放功能将其映射到图表的 X 轴和 Y 轴。用户还可以自定义图表的样式和颜色，添加筛选器和排序功能，以及设置交互式图表，使得仪表板更具有交互性和可操作性（见图2）。

创建数据门户分享数据：通过创建数据门户可以整合多个仪表板，形成特色鲜明的主题数据分析门户，并分享给指定的QuickBI用户。用户还可以通过创建一个分享链接，其他用户即可在浏览器中查看和交互图表。

总的来说，QuickBI 的使用流程简单明了。用户可以通过连接数据源，创建数据集，生成数据分析仪表板，并整合数据门户，轻松地进行数据分析和可视化展示。

五、QuickBI交互式数据可视化的优点

人民银行宁波市中心支行通过应用QuickBI开展交互式可视化分析以来，已经形成了二十余个特色数据分析门户，有效提升了数据挖掘分析水平。通过应用QuickBI开展交互式数据可视化分析，还发现其具有下面几点优点。

易用性：QuickBI 拥有简洁明了的用户界面，并且提供了大量的图表和数据可视化工具，可以让用户快速方便地生成图表和报告。

高效性：QuickBI 提供了丰富的数据处理功能，可以帮助用户快速分析大量数据，并生成有价值的观点。

实用的交互分析：QuickBI通过创建多个数据分析仪表板，应用Story Builder，钻取和联动等交互式分析技术，它有效降低了用户在分析过程中面对海量分析数据的迷茫感，提升数据分析效率。

协同合作：QuickBI 支持多人协同合作，并且提供了安全的数据分享功能，让团队成员快速有效地共享信息。

总之，QuickBI是一款功能强大、易用、高效的交互式数据可视化分析工具，可以有效满足基层央行的数据分析需求。

六、结束语

在大数据时代，充分利用数据资产，发挥数据驱动力变得十分困难。传统的数据可视化分析方法处理效率较低，且共享不便。而基于ECharts的数据可视化方案对普通业务人员的开发门槛较高，不利于他们的使用。通过应用QuickBI进行交互式数据可视化分析，可以帮助没有IT技术背景的普通业务人员进行數据分析。

交互式数据可视化的未来十分光明，因为数据分析的重要性只会不断增加。通过结合机器学习和人工智能技术，可以创建更复杂的数据可视化，甚至能够自动生成数据分析成果。随着技术的进步和每天生成的数据量的不断增加，交互式数据可视化分析也会不断地优化升级。通过应用交互式数据可视化分析，基层央行能提升数据分析能力，为基层央行决策提供有力的数据支撑。

作者单位：马川 中国人民银行宁波市中心支行

参  考  文  献

[1]郑笑嫣.基于excel的多维度联动数据可视化设计[J].信息技术与信息化，2020（04）：43-45.

[2]王兆益，周爱平.基于ECharts 的数据可视化系统设计[J].计算机与网络，2020（19）：60-62.

[3]QuickBI.https：//www.aliyun.com/product/bigdata/bi.（Accessed Dec 12，2022）.

[4]QuickBI维度和度量. https：//help.aliyun.com/document_detail/103998.html. （Accessed Feb 10，2023）

[5]QuickBI交互式分析. https：//help.aliyun.com/document_detail/184195.html. （Accessed Feb 10，2023）