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    面积图

    最近更新时间:2021-09-16 16:17:12

    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
      image.png

    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
      image.png
    • 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
      image.png

    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
      image.png

    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
      image.png
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