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由 liuqing01 于 2025/06/30 11:36 最后修改
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摘要

细节

页面属性
内容
... ... @@ -1,41 +1,36 @@
1 -====== 使用场景 ======
1 +==== **【使用场景】** ====
2 2  
3 3   饼状图是一种常用的数据可视化图表类型，它将数据呈现为一个类似于饼状的圆形，将不同数据分类的比例以扇形的方式展示出来，适用于以下一些场景：
4 4  
5 5  * (((
6 -比例展示： 饼状图适合展示不同类别在总体中的比例或占比关系。比如，市场份额、各种支出占总支出的比例等。
6 +**比例展示**： 饼状图适合展示不同类别在总体中的比例或占比关系。比如，市场份额、各种支出占总支出的比例等。
7 7  )))
8 8  * (((
9 -分类展示： 饼状图可以将数据按照不同的类别进行分类展示，直观地展示各个类别之间的比较。比如，不同产品的销售比例、不同地区的销售占比等。
9 +**分类展示**： 饼状图可以将数据按照不同的类别进行分类展示，直观地展示各个类别之间的比较。比如，不同产品的销售比例、不同地区的销售占比等。
10 10  )))
11 11  * (((
12 -趋势分析： 通过观察饼状图中各个扇形的大小变化，可以分析数据的趋势和变化情况。比如，销售额的季节性变化、不同年龄段用户的占比变化等。
12 +**趋势分析**： 通过观察饼状图中各个扇形的大小变化，可以分析数据的趋势和变化情况。比如，销售额的季节性变化、不同年龄段用户的占比变化等。
13 13  )))
14 14  * (((
15 -重点突出： 可以通过突出饼状图中某个扇形或几个重要的扇形，来强调特定的数据或类别。比如，突出某个产品的市场份额、突出某个地区的销售占比等。
15 +**重点突出**： 可以通过突出饼状图中某个扇形或几个重要的扇形，来强调特定的数据或类别。比如，突出某个产品的市场份额、突出某个地区的销售占比等。
16 16  )))
17 17  
18 -[[image:https://quickegret.feishu.cn/space/api/box/stream/download/asynccode/?code=OGE0ZTFlYWMwNDY3ZGNmOGY0YmI2NDRmYjIyZDk1ZTRfbjBhNkxzcFN1OTBiR21ReWplNkxaR3JXajZYNms2WFFfVG9rZW46Q3pReWJXZnF5b0EyZUR4dmsyTmMzSVhNbkFkXzE3Mjk3MzgxMDg6MTcyOTc0MTcwOF9WNA]]
19 19  
20 20  
20 +==== **【基本要求】** ====
21 21  
22 -====== 基本要求 ======
23 -
24 24   饼图的基本要求如下：
25 25  
24 +(% style="width:402px" %)
25 +|(% style="width:175px" %)分类字段|(% style="width:225px" %)数值字段
26 +|(% style="width:175px" %)最多1个字段|(% style="width:225px" %)最多1个字段
26 26  
27 -|分类字段|数值字段
28 -|最多1个字段|最多1个字段
28 +==== **【操作步骤】** ====
29 29  
30 -
31 -
32 -====== 操作步骤 ======
33 -
34 34   **Step-1 选择组件，配置数据源**
35 35  
36 36   创建报表，在左上角选择饼状图，然后选定数据源，如图：
37 37  
38 -[[image:https://quickegret.feishu.cn/space/api/box/stream/download/asynccode/?code=ZmE3ZmIwYWQ1YWVmM2Q1YTJlNWQyMTNkMmJlNmQ5YjBfWW1ZdUNIakpwM1dFbW1GSjc4OFZ0U2RVS29pR3oxbXhfVG9rZW46WWRKV2JYMU1Ob0doZE14d0I0MmN6ekh4bkFjXzE3Mjk3MzgxMDg6MTcyOTc0MTcwOF9WNA]]
39 39  
40 40  
41 41   **Step-2 选择图表展示字段**
... ... @@ -45,33 +45,28 @@
45 45  * (((
46 46  饼状图的数据源：
47 47  
48 -如果在数值字段（虚线框）中拖入非数值类型的字段（如：字符串、日期、地点类型）：
43 + 有了分类字段和数值字段，就可以根据数据的实际情况，绘制出正确的饼状图。下图中：将分类字段拖入销售物品类型，数值字段拖入销售数量，则可以得出：【按照销售物品类型分类后的销售数量的统计饼状图】
49 49  
50 -会根据默认聚合方式（计数），将字符串、日期、地点转化为该字段出现的次数，作为实际的取值，传给报表引擎
51 51  
52 - 有了分类字段和数值字段，就可以根据数据的实际情况，绘制出正确的饼状图。下图中：将分类字段拖入销售物品类型，数值字段拖入销售收入，则可以得出：【按照销售物品类型分类后的销售收入饼状图】
53 -
54 -[[image:https://quickegret.feishu.cn/space/api/box/stream/download/asynccode/?code=YjgyYjYyOGU4ZTQ2NjM2MWNlN2RhMjNjY2Y5MTc2YzRfQWROaE9QRDRCQ3h1bW9FUEh5T3owWDF5Y3RqSEp0bWhfVG9rZW46QlJ2amJZOFgyb2REbjd4VDlPQmNUS3FCbnVmXzE3Mjk3MzgxMDg6MTcyOTc0MTcwOF9WNA]]
55 -
56 - 注意：**分类字段**、**数值字段，都不能通过公式编辑器生成**
57 -
58 58  * (((
59 59  **分类字段：** 本字段表示数据的类别或分类，每个数据点都应该有一个对应的类别。类别字段可以是产品名称、地区名称、部门名称等，用于表示数据所属的具体类别。
60 60  )))
61 61  * (((
62 62  **数值字段：** 本字段表示每个类别的具体数值/数量。数值字段可以是销售额、销售数量、市场份额等，用于表示每个类别在总体中的比例或占比。
51 +
52 +>(((
53 +====== 如果在数值字段（虚线框）中拖入非数值类型的字段（如：字符串、日期、地点类型），会根据默认聚合方式（计数），将字符串、日期、地点转化为该字段出现的次数 ======
63 63  )))
55 +
56 +[[image:1729749814387-113.png||height="669" width="1300"]]
64 64  )))
65 -* (((
66 -条件过滤：支持
67 67  )))
68 68  
69 -
70 70   **Step-3 样式设置**
71 71  
72 72   分为三小类：【基础】、【标签】，【图例】，如下图：
73 73  
74 -[[image:https://quickegret.feishu.cn/space/api/box/stream/download/asynccode/?code=NTIyOTAxYWRlODIzZjRmZWY1N2VjNjY4YmMyMTc5ZTFfaFh4bHFGUm5TS1l1ZE1UZUNUalJFanJDaU1hMnQzT3pfVG9rZW46TVR0MGJteUpnb29xcEd4U0owOWNkN1VMbjNlXzE3Mjk3MzgxMDg6MTcyOTc0MTcwOF9WNA]]
64 +[[image:1729750188515-947.png||height="766" width="1425"]]
75 75  
76 76  
77 77  * (((
... ... @@ -82,8 +82,12 @@
82 82  )))
83 83  * (((
84 84  调整环形图的内半径
75 +
76 +
85 85  )))
86 86  
79 +==== **【样式配置说明】** ====
80 +
87 87  |(% colspan="1" rowspan="1" %)(((
88 88  
89 89  )))|(% colspan="1" rowspan="1" %)(((
1729749814387-113.png
Author
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1 +XWiki.yinshi
大小
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内容
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Author
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