动态数据可视化图表怎么做？简单来说，就是利用图表呈现随时间或其他维度变化的数据，使观察者能够直观地了解数据背后的趋势和规律。它通过交互式的界面，允许用户自定义筛选条件，实时更新图表内容，从而深入挖掘数据价值。掌握动态图表的制作方法，能有效提升数据分析的效率和质量，让数据更具表现力和说服力。

一、利用编程库创建动态图表

对于具备编程基础的用户，Python 提供了强大的数据可视化库，例如 Pyecharts、Plotly 和 Bokeh，它们能够生成高度定制化的动态图表，支持动画效果、缩放和悬停交互等功能。这些库通过编程方式控制图表的各个元素，实现数据的动态展示。

1. Pyecharts

Pyecharts 是一个基于 Echarts 的 Python 可视化库，可以轻松生成各种交互式图表。使用 Pyecharts，只需安装 `pip install pyecharts` 即可开始。以下是一个简单的示例，展示如何创建一个动态条形图，并将其保存为独立的 HTML 网页：

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

x = ["A", "B", "C", "D", "E"]
y = [120, 200, 150, 80, 70]

bar = Bar()
bar.add_xaxis(x).add_yaxis("示例数据", y)
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pyecharts 示例"))
bar.render("pyecharts_example.html")  # 输出动态HTML

2. Plotly

Plotly 是另一个流行的 Python 可视化库，它支持多种编程语言，并可以将图表导出为 SVG 或 PDF 格式。Plotly 提供了丰富的图表类型和交互功能，可以创建复杂的动态数据可视化效果。以下是一个使用 Plotly 创建交互式散点图的示例：

import plotly.express as px

df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")
fig.show()  # 交互式散点图

3. Bokeh

Bokeh 与 Plotly 类似，也是一个专注于浏览器交互的可视化库。它特别强调 Web 应用程序的集成，可以创建高度动态和交互性强的数据可视化图表。

二、使用无代码/低代码工具制作动态图表

对于不具备编程背景的用户，无代码或低代码工具是制作动态数据可视化图表怎么做的理想选择。这些工具通常提供用户友好的图形界面，用户只需上传数据，选择图表模板，即可生成动态排名、动画图表等。

1. Flourish

Flourish 是一款免费的在线工具，用户可以通过简单的步骤创建各种动态图表。首先，选择一个合适的模板，然后导入 CSV 格式的数据，调整颜色和动画速度，最后导出图表。例如，可以使用 Flourish 创建动态条形排名图，展示不同类别随时间变化的排名情况。

2. Tableau/Power BI

Tableau 和 Power BI 是两款强大的商业智能工具，它们可以连接 Excel、数据库等多种数据源，并支持实时数据更新和仪表板联动。Tableau 以其用户友好性而著称，是创建动态数据可视化图表的首选工具之一。

3. 九数云BI/帆软FineReport

九数云BI 和帆软 FineReport 提供了超过 40 种图表类型，支持一键导出，并具备参数筛选、多图联动等功能。这些工具特别适合需要快速生成报表和进行数据分析的用户。

4. Pixso

Pixso 是一款对新手友好的设计工具，它允许用户选择图表类型（如折线图展示趋势），然后映射数据字段，即可预览动态图表效果。

三、利用 Excel 制作动态图表

即使不使用专业的编程库或 BI 工具，也可以利用 Excel 制作简单的动态数据可视化图表怎么做。通过“辅助系列法”，结合列表框控件和 INDEX 函数，可以实现数据的动态切换和展示。

1. 步骤

1. 插入列表框：在 Excel 的“开发工具”选项卡中，插入一个列表框控件，并将其链接到一个单元格（例如 C5），用于记录用户的选择序号。
2. 创建辅助区域：使用 INDEX 函数创建一个辅助区域，例如 `=INDEX(C9:C12,$C$5)`，该公式可以根据列表框的选择，从数据区域（C9:C12）中提取相应行的数据。
3. 插入图表：选择辅助区域的数据，插入一个折线图。然后，编辑轴标签，将其设置为年份或其他维度，即可实现图表的动态刷新。

2. 进阶应用

通过多图联动和钻取明细等功能，可以进一步提升 Excel 动态图表的业务洞察力，更深入地分析数据。

四、选择建议

在准备数据时，务必进行清洗和整合，例如将其转换为 CSV 格式。同时，明确关键绩效指标（KPI），例如趋势比较，以便更好地展示数据。完成图表后，测试交互效果，并优化颜色和动画，以提升用户体验。

二、九数云BI：企业级动态数据可视化的优选方案

作为高成长型企业首选的 SAAS BI 工具，九数云BI 致力于帮助企业快速搭建 动态数据可视化图表怎么做平台，赋能业务人员自助分析，驱动企业数据价值增长。九数云BI 深度融合企业微信/钉钉等协同办公平台，打通数据孤岛，提供从数据接入、处理、分析到可视化的全链路解决方案。

1. 强大的数据处理能力

• 多源数据连接：九数云BI 支持连接多种数据源，包括 Excel、CSV、SQL 数据库、NoSQL 数据库、API 接口等，轻松整合企业内外部数据。
• ETL 数据处理：内置强大的 ETL 数据处理功能，支持数据清洗、转换、关联、计算等操作，无需编写代码即可完成复杂的数据准备工作。

2. 丰富的可视化图表

• 40+ 种图表类型：九数云BI 提供 40 多种可视化图表类型，包括折线图、柱状图、饼图、散点图、地图、仪表盘等，满足各种数据分析场景的需求。
• 自定义图表样式：用户可以自定义图表的颜色、字体、标签、标题等样式，打造个性化的数据可视化效果。
• 动态交互分析：图表支持钻取、联动、过滤、排序等交互操作，用户可以自由探索数据，发现隐藏的业务洞察。

3. 智能分析功能

• 智能预警：九数云BI 支持设置数据预警规则，当数据超出预设范围时，系统会自动发送告警通知，帮助用户及时发现异常情况。
• 趋势预测：内置多种预测算法，可以根据历史数据预测未来趋势，为企业决策提供参考。
• 智能报表：用户可以拖拽式地设计报表，并设置自动刷新和定时发送，提高报表制作效率。

4. 灵活的部署方式

• SaaS 模式：无需安装部署，开箱即用，降低 IT 运维成本。
• 私有化部署：支持私有化部署，满足企业对数据安全和合规性的要求。

总结

通过本文的介绍，相信读者已经了解了制作动态数据可视化图表怎么做的多种方法，从编程库到无代码工具，再到 Excel 的巧妙应用，总有一种方案适合你。九数云BI 作为一款强大的 SAAS BI 工具，为企业提供了更专业、更高效的动态数据可视化解决方案。如果您想了解更多关于九数云BI 的信息，可以访问九数云官网 (www.jiushuyun.com)，免费试用体验。