“如何进一步赋能用户？”这是Qlik一直以来不断研习的命题。截至目前，“扩展”的理念在Qlik实现这一目标的过程中发挥了巨大作用，是Qlik向用户交付更广泛、更迅速、更优异数据分析体验的关键因素之一。

在Qlik SenseNovember 2018版本中，支持绑定安装仪表盘扩展的增强受到了用户的广泛好评。而在最新版本中，Qlik为你准备一份包含了7种可视化图表的大礼包！这7种可视化图表都是开源社区QlikBranch内最流行且最具实用价值的可视化扩展，支持用户进行捆绑安装。

接下来，就让我们逐一认识一下这些可视化扩展吧！

漏斗图 (Funnel chart）

漏斗图的外观类似于两边倾斜且垂直递减的条形图，共支持四种呈现模式——数值与每一部分的面积、高度、宽度成正比，或是直接按数值大小排序。关于漏斗图我们需要注意的是，度量总是递减的，无需进行排序。

漏斗图在销售和市场营销领域广受欢迎，经常用于表示销售过程中的各个阶段并显示出每个阶段的潜在收入。

桑基图 （Sankey Chart）

桑基图属于流程图的一种，其中的箭头宽度与流量成正比。图例显示了不同类别的产品在不同国家的销售情况。

桑基图将视觉重点放在了主要的传输或流上，有助于用户识别出整个流的主导要素。桑基图最初用于物理学以显示能源效率的细分情况echarts数据可视化，而现在则广泛应用于网站流量分析等诸多应用中。

雷达图 (Radar Chart)

雷达图指的是在极坐标图中，用由一个点出发的轴线来显示三个或三个以上的变量。在雷达图中，所有的轴线都拥有相同的比例。在上图所示案例中，产品类别作为主维度，标记为不同颜色的区域。而次级维度为多项KPI，由拥有相同比例坐标轴表示。

雷达图常用于进行对比和识别离群值，其中比较流行的用例之一是特征比较——例如比较消费者的电子设备等。我们需要在使用雷达图时注意的是，设置过多维度值会导致图表变得杂乱无章。因此，并排显示多个图表通常更为实用。

热图 (Heatmap)

热图是一个数据表echarts数据可视化，其中各个矩阵所包含值以颜色表示。较大的值显示为较暗的方块，而较小的值则显示为较亮的方块。热图是一种非常实用的可视化图表，使用户可以在二维空间中对许多值进行快速概览。对比只有数字的表格，使用热图能够更快速地发现离群值。

类似的效果也可以通过使用直列表和透视表中的背景颜色表达式来实现，但是在热图中，我们可以使用套索工具同时在两个维度上进行选择。

多KPI (Multi KPI)

多KPI提供了标准KPI之外的一系列可选项以及自定义功能，例如：

展示KPI是总结信息的好方法，适用于任何仪表盘或应用程序。

词云 (Word Cloud)

来源【首席数据官】，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！