# 30 多维数据分析：jquick-pdf 热力图、雷达图 PDF 实战

## 引入

客服中心既关心“小时 × 月份”的忙闲分布，也关心部门在质量、效率、成本、满意度上的综合表现。两类问题分别对应热力图和雷达图：热力图看矩阵中的局部密度，雷达图看多个指标围成的轮廓。

本文的目标是把两种图各自跑通一遍最小可运行链路，重点在数据结构与绑定方式，不涉及多图组合、复杂配置与页面编排（多图注册到同一份 PDF 的做法见第 31 篇）。依赖坐标与模板基础语法见入门篇《01 jquick-pdf 超详细入门教程》。

## 核心讲解

### 选型依据

热力图的表现形式是二维矩阵：两个分类轴定义行列，单元格的值决定颜色深浅，适合表达时段分布、地域分布、渠道矩阵这类“两个维度交叉后的强度”。雷达图的表现形式是若干条从中心辐射的指标轴，适合表达同一对象在多个维度上的相对强弱，前提是各维度的最大值已经明确。

两者的共同点是需要先定义维度，不同点在于维度的处理方式：热力图的两个维度都是离散类别，值只影响颜色；雷达图的每个维度都有尺度上限，值同时影响轮廓形状。把这两点弄清楚，选型就不会错。

### 热力图：坐标索引数据

`HeatMapCharTest` 已验证 `JHeatmap`、两个 `JCategoryAxis` 与 `JHeatMapChartRenderer`，数据项按 `{xIndex, yIndex, value}` 组织。索引是从 0 开始的整数，指向分类轴上的位置，而不是类别名称本身：

```java
option.xAxis(new JCategoryAxis().data("周一", "周二", "周三", "周四"));
option.yAxis(new JCategoryAxis().data("上午", "下午", "晚上"));
option.series(new JHeatmap().data(new Object[]{0, 0, 12}, new Object[]{1, 0, 18},
        new Object[]{2, 1, 32}, new Object[]{3, 2, 25}));
```

示例中 `{2, 1, 32}` 表示周三下午的工单数为 32。索引必须落在轴标签数量范围内，否则色块会与标签错位。数据本身是稀疏的：没有出现的坐标代表“该格子无记录”，这与“值为 0”是两种不同状态，需要分别处理。

### 雷达图：指标维度与尺度

`RadarCharTest` 已验证 `JRadar`、`JRadar.Indicator`、`JRadarSeries` 与 `JRadarChartsRenderer`。指标定义维度与最大值，系列定义被比较对象：

```java
JRadar radar = new JRadar().indicator(new JRadar.Indicator().name("质量").max(100));
JRadarSeries series = new JRadarSeries().name("本期").type(JSeriesType.radar).data(82);
option.radar(radar); option.series(series);
```

指标数量决定轮廓的顶点数，`max` 决定该维度上“满值”的位置。同一张雷达图上的多个指标若 `max` 不同，轮廓形状就无法直接比较，因此比较前必须统一各维度尺度，或在报告中说明归一化方法。系列的数据个数要与指标个数一致，缺项会让轮廓变形。

### 各自的 SVG 绑定方式

两种图都遵循“先生成 SVG，再嵌入模板”的链路。最小做法是变量绑定：renderer 输出 SVG 文件，读取为字符串后通过 `bind("svg", svg)` 注入，模板用 `<svg>${svg}</svg>` 引用。两张图分两次生成、两次绑定、两次执行模板，互不干扰，也不会出现同名变量覆盖。若要在一份文档中同时放两张图，需要注册图表资源后用 `&{名称}` 引用，这部分属于多图编排，放在下一篇展开。

## 关键细节

- 热力数据索引越界会使色块与标签错位，写入前要校验索引范围。
- 空值与零值要区分，不能都显示为冷色。空值代表无记录，零值代表有记录但值为 0。
- 雷达指标最大值不同会造成比较误导，应先归一化或统一 `max`。
- 维度太多会让雷达标签重叠，指标建议控制在五到八个。
- 两张 SVG 若使用同名变量会造成上下文覆盖，本次采用两次独立绑定即可规避。
- 网格规模要限制。行乘列超过可读范围时，颜色差异无法分辨，应先聚合。
- 图表尺寸要显式控制，热力图过宽会挤压正文，雷达图过小则标签重叠。
- 输出目录必须可写，SVG 中间产物要及时清理。

## 实战说明

下面程序输出当前目录的 `multi-report.pdf`，演示热力图的最小完整链路：

```java
import com.github.paohaijiao.JOption;
import com.github.paohaijiao.axis.JCategoryAxis;
import com.github.paohaijiao.config.JGraphConfig;
import com.github.paohaijiao.config.JPdfConfig;
import com.github.paohaijiao.data.JGraphContainer;
import com.github.paohaijiao.enums.JChartType;
import com.github.paohaijiao.executor.JQuickPdfFactory;
import com.github.paohaijiao.heatMap.JHeatMapChartRenderer;
import com.github.paohaijiao.series.JHeatmap;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.nio.charset.StandardCharsets;

public class MultiDimensionDemo {


    public static void main(String[] args) throws Exception {
        JOption option = new JOption();
        option.title().text("客服忙闲热力图");
        option.xAxis(new JCategoryAxis().data("周一", "周二", "周三", "周四"));
        option.yAxis(new JCategoryAxis().data("上午", "下午", "晚上"));
        option.series(new JHeatmap().data(new Object[]{0, 0, 12}, new Object[]{1, 0, 18},
                new Object[]{2, 1, 32}, new Object[]{3, 2, 25}));
        String template = "<pdf><body><h1>'客服运营多维分析'</h1><svg>&{svg}</svg>"
                + "<p>'热力值为进入工单数；雷达图建议由独立 SVG 绑定。'</p></body></pdf>";
        JGraphContainer graphContainer = new JGraphContainer();
        graphContainer.setType(JChartType.HEATMAP);
        graphContainer.setOption(option);
        JGraphConfig graphConfig = new JGraphConfig();
        graphConfig.put("svg", graphContainer);
        JPdfConfig config = new JPdfConfig();
        config.setGraphConfig(graphConfig);
        byte[] pdf = new JQuickPdfFactory(config).executeContent(template);
        Files.write(Paths.get("d://test//heat-report.pdf"), pdf);
    }

}
```
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9692717/0f996074ec6abd2a4e6854df163f4ac6.png)

代码按步骤拆解：第一步用两个 `JCategoryAxis` 建立网格，横轴是星期、纵轴是班次，顺序决定索引 0 的位置；第二步构造 `JHeatmap` 并写入四个稀疏数据点，未出现的坐标保持无记录；第三步由 `JHeatMapChartRenderer` 输出 `heatmap.svg`；第四步读取 SVG 字符串并绑定为变量 `svg`，模板用 `<svg>${svg}</svg>` 嵌入，说明段落同时提示雷达图的绑定方式。辅助方法 `read` 只是把文件读取收敛成一行，便于后续复用。

雷达图按同样方式独立跑通：构造 `JRadar` 与 `JRadarSeries`，由 `JRadarChartsRenderer` 输出 `radar.svg`，再用同一个 `<svg>${svg}</svg>` 模板绑定即可，两个文档之间没有任何共享状态。

结果预期：`multi-report.pdf` 中出现标题、一张三行四列的网格图（仅有四个格子着色，其余为无记录状态）以及说明段落；雷达图单独生成时会呈现五边形轮廓。若热力图颜色全部一致，通常是数据点索引都落在同一格，或值被当成字符串传入。

常见失败案例：一是把“周三”这类标签直接写进数据点，导致索引解析异常；二是雷达系列数据个数与指标个数不一致，轮廓缺角；三是两张图共用一个变量名，后一次绑定覆盖前一次；四是忘记清理 SVG，批量任务中堆积大量中间文件。

性能与监控方面，建议统一指标口径与归一化策略，限制热力网格规模，为每张图生成唯一文件名，缓存计算结果并记录统计时间。对敏感客服数据做权限与脱敏。上线后关注生成耗时、图表数据点数与输出文件大小。

## 总结

热力图与雷达图解决的是不同的表达问题：前者用颜色编码矩阵强度，后者用轮廓表达多维强弱。跑通它们只需三步——定义维度、组织数据、绑定 SVG；真正的风险来自索引越界、空值与零值混淆、以及雷达维度尺度不统一。适用边界是单图场景；需要在一份文档中组合多张图时，应转向资源注册方式。

版本基线：jquick-pdfx 4.0.0、JDK 8+；更多示例见 [GitHub 仓库](https://github.com/paohaijiao/jquick-pdf)。

客服中心既关心“小时 × 月份”的忙闲分布，也关心部门在质量、效率、成本、满意度上的综合表现。两类问题分别对应热力图和雷达图：热力图看矩阵中的局部密度，雷达图看多个指标围成的轮廓。

多维数据分析：jquick-pdf 热力图、雷达图 PDF 实战

编程语言

开发工具

数据库

本文演示jquick-pdf中热力图与雷达图的最小实现：热力图用坐标索引绑定二维矩阵，雷达图按指标与最大值定义轮廓，分别生成SVG嵌入PDF。核心要点包括索引校验、空值区分、雷达尺度统一及变量隔离，适合单图快速落地场景。

数据分析

数据索引

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