京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
使用FineReport报表进行数据可视化分析方法详解
我们在进行了调查普及之后得到的数据是独立的,所以需要对数据进行分析才能体现调查之后我们要知道的情况。下面小编为大家分享一下FineReport报表如何进行数据可视化分析
软件名称:FineReport报表软件 V8.0.2 中文官方免费安装版软件大小:192MB更新时间:2015-12-21
1、B/S数据源配置
启动web服务器(FR工程部署在web服务器下,端口号为对应的web服务器端口号,如tomcat下,端口号为8080,如果未部署,端口号为FR内置服务器端口号8075,以下均以tomcat为例),用管理员账号登陆数据决策系统op=fs,登陆成功后,点击管理系统>B/S全局配置>数据配置,添加数据集分析数据源如“员工数量”,选择服务器数据集员工信息表

注:数据源同时提供语意转换功能和表间自动关联功能。B/S数据源配置中的数据来源既可以是设计器中定义的数据连接,也可以是服务器数据集,服务器数据集的定义可参考文档服务器数据集。
2、添加数据分析表
新建B/S分析目录
在管理系统>报表管理中添加一个子节点B/S分析,详细步骤请查看添加报表目录
在B/S分析目录下添加数据分析
前面已经新建了B/S分析目录节点,下面需要在节点下新添加一个数据分析,详细步骤请查看添加数据分析,如下图,成功添加数据分析:员工信息表:

添加数据源
点开报表决策平台(op=fs)>B/S分析>员工信息表,给其添加新的数据分析,

效果如下

主体设计
添加数据源之后,如上图所示,页面最右侧会会自动出现该数据源形成的一个表格,接下来,可在该页面上对新分析进行主体设计。

到这里,数据源和新建数据分析就已完成,接下来就是进行数据分析的具体操作,看如文档示例。
按部门,性别维度分析
各部门男女职工的分布,通过企业管理学理论,企业技术、工程、信息等偏技术型部门的男职员比例要稍大一些,客服、人力等服务型部门的女职员比例稍大一些,这样才有利于企业的发展。那么通过以下的分析,可以得到企业现状,发现技术部、工程部的女职员比例高于男职员,未来一段时间内,人事部在招聘上,人员多考虑男性,女职员可适当减少,如下图分析情况
本文系统(windows)相关术语:三级网络技术 计算机三级网络技术 网络技术基础 计算机网络技术
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20