面积图又叫区域图。 它是在折线图的基础之上形成的, 它将折线图中折线与自变量坐标轴之间的区域使用颜色填充,这样一个填充区域我们叫做面积,颜色的填充可以更好的突出趋势信息。
和折线图一样,面积图也用于强调数量随时间而变化的程度,也可用于引起人们对总值趋势的注意。他们最常用于表现趋势和关系,而不是传达特定的值。
折线图和面积图都可以表示一段时间(或者有序分类)的趋势,相比之下面积图的表现力更强一些。
根据使用场景的不同。还可以细分为面积图、堆积面积图、百分比折面积图。
图表名称 | 说明 | 使用场景 |
---|---|---|
面积图 | 普通的面积图,呈现数据随类别的变化,所有的数据都从相同的零轴开始。分组后每个区域呈现每个分组结果的趋势 | 呈现变化趋势 |
堆积面积图 | 每一个数据集的起点不同,都是基于前一个数据集。显示多组数值的趋势以及总数,除了呈现每组数据的变化趋势,更需要呈现总数。堆叠起来的区域图在表现大数据的总量分量的变化情况时格外有用 | 呈现趋势以及总量 |
百分比面积图 | 显示多组数据占总数比例的趋势,可强调每个系列的比例趋势线 | 强调每个系列的比例趋势线 |
样式配置说明
面积图、堆积面积图、百分比面积图三种面积图的配置项一致,由X轴、Y轴、分组、对比基线、图例、图表样式、颜色7部分组成。
X轴
X轴用于配置面积图的X轴相关信息
配置项 | 说明 |
---|---|
字段 | X轴的字段,只能选择单个字段 |
坐标轴名称 | 坐标轴名称是否显示设置,默认显示X轴字段,可手动修改 |
X轴类型 | 默认根据选择的X轴字段进行自动识别,可修改。对于X轴为线性、对数、时间类型的可以设置其轴的最小值和最大值 |
轴标签显示 | 标签的显示方式,当标签过多时最好选择自适应 |
标签旋转 | 标签的旋转方式,可以帮助您更美观地展示标签 |
Y轴
Y轴用于配置面积图的Y轴相关信息
配置项 | 说明 |
---|---|
字段 | X轴的字段,只能选择单个字段 |
坐标轴名称 | 坐标轴名称是否显示设置,默认显示Y轴字段,可手动修改 |
Y轴类型 | 默认为线性,对于Y值变化范围差异很大的数据可以选择对数 |
最小值 | 不填写则自动,表示Y轴的最小值 |
最大值 | 不填写则自动,表示Y轴的最大值 |
刻度间隔 | 表示Y轴刻度间隔的方式,可以设置等分的分数或者固定间隔 |
数值精度 | Y轴的数值单位 |
数值单位 | Y轴的数值精度 |
空值模式 | 表示存在X,不存在Y的时候,绘图的模式,可以直接展示空值。或者此时Y轴用0代替后链接,还可以直接跳过空值连接存在值的数据点 |
分组
分组用于将数据进行分组,支持多个分组字段。会根据配置字段的取值生成不同颜色的曲线
对比基线
对比基线可设置一条基线,通过此基线可以清晰呈现数据与基线的差距。可以设置多个对比基线,一个基线可以设置其基线名称、颜色、基线类型、基线的值
图例
图例用于配置面积图图例相关信息
配置项 | 说明 |
---|---|
图例位置 | 图例展示的位置,图例包括了图表的图例和基线的图例 |
图表图例 | 可以设置其显示和隐藏,显示时可以显示数据的当前值、平均值、最小值、最大值、总和 |
基线图例 | 可以设置其显示和隐藏 |
图表样式
图表样式用于配置面积图相关样式信息
配置项 | 说明 |
---|---|
线条 | 可以设置线条是否平滑 |
拐点 | 对于特别强调变化趋势的变化点,可以设置拐点,同时也显示每个点具体的值 |
颜色
颜色用于设置面积的颜色,支持选择颜色模板,即选择系统定义好的不同风格的配色方案,也支持修改单个面积的颜色。对于某些需要强调颜色的分组,可以自定义颜色,如error用红色表示
示例
面积图
1、查询最近30天的登录趋势图
repo="_internal"
| where action.name="login"
| bin _time span=1d
| stats count() as 登录总数 by _time
| sort by _time asc
| eval timetmp=toReadableTime(_time, "MM-dd")
- X轴选择timetmp,Y轴选择登录总数,绘制面积图
- Y轴的空值用0进行连接,表示此时没有登录情况
2、查询最近30天的登录趋势图,分别呈现出登录成功、失败的趋势。
repo="_internal"
| where action.name="login"
| eval response.statusName=if(response.statusName="OK","登录成功","登录失败")
| bin _time span=1d
| stats count() as cnt by _time,response.statusName
| sort by _time asc
| eval timetmp=toReadableTime(_time, "MM-dd")
- X轴选择 timetmp,Y轴选择cnt,选择response.statusName作为分组字段分别呈现登录成功和失败的趋势图。(一般来说,系统会自动识别 X 轴和 Y 轴字段,您也可以自行配置。)
- Y轴的空值用0进行连接,表示此时没有登录失败/成功的情况
- 添加图例,展示登录成功/失败的最大值和总数
- 设置对于登录失败预警的基线为2,能够更加清晰地看出哪些登录失败超过2次的情况
- 修改登录失败趋势的面积颜色为橙色,能够更加明显呈现登录失败情况
堆积面积图
查询最近30天的登录趋势图,分别呈现出登录成功、失败的趋势,同时能够呈现登录的总的次数。
repo="_internal"
| where action.name="login"
| eval response.statusName=if(response.statusName="OK","登录成功","登录失败")
| bin _time span=1d
| stats count() as cnt by _time,response.statusName
| sort by _time asc
| eval timetmp=toReadableTime(_time, "MM-dd")
- X轴选择timetmp,Y轴选择cnt,选择response.statusName作为分组字段分别呈现登录成功和失败的趋势图。(一般来说,系统会自动识别 X 轴和 Y 轴字段,您也可以自行配置。)
- Y轴的空值用0进行连接,表示此时没有登录失败/成功的情况
- 添加图例,展示登录成功/失败的最新值和总数
- 添加拐点为4px的圆,同时呈现值标签。更能清新呈现出每次登录成功和失败的次数
- 修改登录失败趋势的面积颜色为橙色,能够更加明显呈现登录失败情况
百分比面积图
查询最近30天的登录趋势图,分别呈现出登录成功、失败的趋势,同时能够呈现登录的总的次数。
repo="_internal"
| where action.name="login"
| eval response.statusName=if(response.statusName="OK","登录成功","登录失败")
| bin _time span=1d
| stats count() as cnt by _time,response.statusName
| sort by _time asc
| eval timetmp=toReadableTime(_time, "MM-dd")
- X轴选择timetmp,Y轴选择cnt,选择response.statusName作为分组字段分别呈现登录成功和失败的趋势图。(一般来说,系统会自动识别 X 轴和 Y 轴字段,您也可以自行配置。)
- Y轴的空值用0进行连接,表示此时没有登录失败/成功的情况
- 修改登录失败趋势的面积颜色为橙色,能够更加明显呈现登录失败情况
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