如何利用Data Analytics快速制作桑基图？

桑基图（Sankey diagram），即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名，此后便以其名字命名为“桑基图”。

桑基图最明显的特征就是，始末端的分支宽度总和相等，即所有主支宽度的总和应与所有分出去的分支宽度的总和相等，保持能量的平衡。

以下这些都是常见的桑基图，以往生成这样的桑基图可能需要掌握R\Python等数据科学编程工具，现在借助Data Analytics这样的BI工具，只需简单拖拽就能迅速生成。

不知道大家是否有印象，在DataHunter之前的推文中，我们也简单生成过下面的桑基图。

现在桑基图的应用范围已经愈加广泛，除了在工业制图方面，在各种数据新闻中总总能看到它们的身影，相较于普通的桑基图，数据新闻中的桑基图往往定制化痕迹更明显。

例1：温室气体排放“桑基图”

例2：全球互联网流量流程图

桑基图的适用场景？

作为一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小。在互联网领域，桑基图主要用于用户流量等数据可视化分析，一个非常典型的场景是电商分析客户从进入商品详情、加入购物车、下单、付款、收货流程的数据流量。除此之外，桑基图在销售、财务等领域也有应用。

如何快速制作桑基图？

场景还原：某公司销售主管想查看09年-12年之间，销售额与运输方式、销售区域等之间的具体关系。

如果借助散点图，则只能查看相关性却看不出销售额的具体流动；

如果借助双轴图等，则在展现维度上会受到限制；

综合考虑，最终决定使用桑基图来展现销售额与各种维度之间的流动关系。

1、数据准备：将Demo数据通过工作表上传到Data Analytics

2、点击新建看板，然后进入图表编辑页面。拖入2个以上维度和度量到相应位置生成图表。

以下图为例，我们将订单日期、运输方式、区域拖入维度，销售额拖入度量，一个简单的桑基图就生成了，鼠标悬浮到相关位置，还能查看具体数据。

通过此图可以回答之前场景中提出的问题，观察09年-12年之间销售额在省份、运输方式以及销售区域之间的流动关系：

a.火车和大卡承担了这四年中主要的商品运输而且比例相对稳定；

b.华南地区的销售贡献量稳居第一，华北、华东和东北紧随其后；

在此基础上，还能根据需要增加维度，比如下图加入了“订单等级”，可以发现中级的订单贡献了主要的销售额。

也可以配置相关颜色

最后提醒大家，桑基图是特定场景下呈现流量关系与结构对比所使用的，不要因为这种图表很炫酷就乱用哦，数据可视化的要义很重要的一条就是，适当的场景使用合适的图表。