第29天知识点：如何制作多系列折线图？
折线图是我们日常使用频率非常高的图表类型。
通常遇到以下三类情况时可以优先考虑使用折线图进行分析：
数据趋势对比分析：即研究数据随着时间的趋势变化关系。
数据周期变化分析：即数据随着时间是否呈现一定的周期波动规律。
数据异常分析：即数据在某个时间点出现的异常值、波峰、波谷。
折线图根据数据类型和应用需求的不同，可以细分为很多类型，比如：单一折线图、多系列折线图、堆积面积图等等。
今天，我们给大家分享的是其中一种——多系列折线图。
多系列折线图：常用于比较多个不同变量之间的变化趋势。
这样说，可能还是不好理解，老样子，通过一个案例来了解。
小张今年年初在老家开了一家小百货店。现在小张想了解2024年1月—2月这两个月每天的收入变化以及两个月的收入对比。
但现在只有下面这一张表格记录了小张百货店每天的收入流水，展示不够直观，很难看出对比及变化趋势，你能帮小张想一个办法吗？
从案例背景中可以看到，小张现在有两个诉求：
诉求1：看2024年1月—2月两个月每天的收入变化。
诉求2：看两个月之间的收入对比。
分析：诉求1看收入随着时间的趋势变化，结合前面我们提到的：如果研究数据随着时间的趋势变化关系，我们建议优先使用折线图。
但折线图种类那么多，我们使用哪种好呢？
再结合诉求2，看各月之间对比，也就是需要同时比较多个不同变量之间的变化趋势。
综上，这个案例里我们考虑使用多系列折线图。
步骤一：数据准备
将数据上传至FineBI。
步骤二：新建组件-图表类型选择多系列折线图
将【日期】及【收入】字段分别拖入横轴及纵轴，然后将【日期】的时间格式设置为日。
得到结果如下：
PS：为什么要将【日期】的时间格式设置为日呢？
因为在原始数据中【日期】是年月日时分秒的格式，但是我们实际需要展示的是月维度下每日的变化趋势，因此我们需要将横轴中的【日期】的时间格式设置为日。
但数据好像不对，3日收入的结果是2024/1/3及2024/2/3的和。
也就是说这一步得到的结果并没有区分月份，还没有达到我们想要的结果。
如果要区分出每个月份，该怎么办呢？
步骤三：将【日期】字段拖入图形属性-颜色属性框中，并将【日期】的时间格式设置为年月
至此，就达到我们想要的效果了。
从图中可以看到，小张百货店在过年期间的收入明显是高了很多，年后，收入开始逐渐下滑了。
在此基础上，我们再进阶一步，如果需要展示二月每天同比一月的增长率，该怎么做呢？
步骤四：将纵轴的【收入】字段复制一份，并重命名为【同比】，快速计算方式选择同比/环比-同比增长率-月
这样就计算得到月同比增长率了，结果如下：
但同比值接近于0，好像看不出什么变化。
这是因为展示数据的量纲不一样，也就是同比的百分比值对于收入的值来说太小了，所以这里我们需要再操作一步，就是借助次坐标轴来展示同比值。
步骤五：对纵轴栏里的【同比】字段设置值轴-共用轴设置为右值轴
得到的结果如下：
好像有点样子了，但新问题又来了：虽然趋势明显了，但和收入全重叠在一起了，显得图形非常杂乱。
这个时候该怎么办呢？
教给大家一个小技巧。
步骤六：仍然对纵轴栏里的【同比】字段设置值轴-显示范围选择自定义-修改最小值为-25（值具体修改为多少结合实际数据进行调整）
得到的结果如下：
最后，再对图形的样式、标签进行设置，最后就可以呈现如下的效果啦。
对图形进行设计时，给大家几点建议作为参考：
避免数据标记过多：数据标签可以不显示全部，避免标签信息重叠混乱。
比如上图中，如果我们把所有折线的数据都显示出来，数据密度就会过高，不仅没起到展示的作用，反而显得整个图形非常杂乱难读，就像下面这样。
强调部分对象：如果需要特别强调某部分数据，可以用高亮颜色突出显示，其他用暗色系显示。
图形没有对错，只有合适与否，一个图形是否合适的判断标准就是：能将数据直观展示并且图形呈现的内容简单易读。
最后，也为大家总结了不同类型折线图的常用场景。
单一折线图：用于展示单个变量随着时间变化的趋势。
多系列折线图：用来比较多个不同变量之间的变化趋势。
曲线图：对折线图进行平滑处理得到较为平滑的曲线。
面积图：折线图的变种，对折线图下面的面积进行颜色填充处理。
阶梯线图：折线图的变种，使用间接型跳跃的方式显示数据变化趋势。
堆积面积图：多个面积图堆叠展示，用于比较不同类别，组成部分之间的数量关系，趋势变化分析，分为绝对值堆积面积图和百分比堆积面积图。
好了，今天的学习内容就到这里，感兴趣的小伙伴可以自己动手试一试~ | 
