多维度数据怎么做图表？多维度数据，往往有着“数据又多又杂”的特点，如果直接展示给观众，必然会带来逻辑混乱。为了帮助观众更好的理解需要传递给他们的信息，给多维度数据梳理一个逻辑清晰的故事线，可以帮助受众理解、记忆、推导作者或演讲者想要传递的信息，让结论变得更加有理有据。

简单来说，故事线（Story line）是指叙事的线索。常见的多维度数据图表故事线类型有总分、时间线、钻取、对比、放大、假设等。

总分、分总、总分总这几种是最常用的故事线结构了。通过将主题分成不同类型或类别进行解释，让观众从不同的角度理解主题，得出结论。

比如，分析一家公司的经营状况，可以从营业额、利润、增长、市场份额等各个度量入手，也可以从地区、产品线、渠道、时间段等各个维度进行分析，最终得出一个整体性的结论。

随着时间线描述事件的发展过程也是常用的故事结构，结合具体场景，可以使用顺叙、倒叙、插叙等方法。

比如，描述全球新冠疫情是如何发展的，可以使用倒叙的方式：先说明目前最新的状况，然后沿着时间线从事件的最初开始描述发展过程。

多维度数据怎么做图表？少不了钻取！设置上下文，以便观众更好地了解特定类别中发生的事件。在面对本身就有层次的多维数据时，我们可以设定数据的层级结构，通过上查和下钻来掌握这些数据的「上下文」，从而抽丝剥茧找到我们所需要的原因或者概括数据的特征。

比如，梳理商品销售数据，你可以在商品类别层级了解整体情况，进而下钻到各个子类别和商品层级了解详细情况。

表明两个或多个分类的差异，对比是一种基本的分析方法。所谓“无对比，无分析”，对比能够引发受众诸多思考：两个东西有什么不一样？为什么这两个东西不一样？应该选择哪个方案？我们如何将A做起来像B？

比如，互联网公司，可能经常会把自己的数据和竞品公司的数据作比较，看看自己哪方面做得好，哪方面不足需要改进。

描述受众关注的内容与大局的关系。多维度数据怎么做图表？放大可以帮助观众理解我们现在所展现的数据从宏观角度谈是怎样的，也可以用于让他们感知到现在所呈现数据的变化，将会给全局产生多大的影响。

比如，我们视图分析上海市机动车的数据，那么分析者完全可以放大视角，将其放在上海市居民出行中机动车的地位角度给受众一个宏观理解。

针对未来情况的预测，我们可以采用假设的方法，列举各类影响因素，并做出合理的假设，在每一种假设条件下推理可能产生的情况。

比如，预测明年的销售情况，首先需要分析哪些因素对销售产生影响，影响力多少，再假设这些因素明年会呈现怎样的变化，从而预测明年的销售情况。

以上就是6种多维度数据怎么做图表的解决方案，希望对你有帮助。九数云提供数据分析、图表制作、仪表板搭建、故事报告等功能模块，业务人员可自由地构建自己所需要的各类数据图表、仪表板、数据大屏、故事板！

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