如上图所示，我们使用日历图分析每个月每天的发电量数据，可以很容易地发现8月、12月份的与中下旬处于全年的用电高峰期。
9、核心KPI指标分析
对于企业核心的KPI指针数据我们通常可以使用，KPI指针卡以及文本组件进行直观的汇总展示。
硕大醒目的关键绩效指标是使用者查看仪表板时的锚点，它们似乎在大声引导使用者说：「从这里开始！」这些数字可用作对话开场白，还能为旁边的图表提供上下文。
10、表格展示
最后是适合直接使用表格进行展示的数据类型，通常来说比如需要查看精准的数据（比如需要反复查对的统计数据）以及需要明细展示的数据。通常来说我们可以和颜色进行结合（FineBI可自动渲染为颜色表格），更进一步的直观显示出数据的数值大小分布。
二、颜色搭配一致性原则颜色是最有效的美学特征之一，因为它可以吸引注意力。我们最先注意到的特征就是颜色， 它能够以直接的方式突出显示特定见解、标识异常值。在论证观点时，颜色的使用应该以数据为基础，而不是个人的喜好或品牌的颜色。
一般来说，我们在使用颜色的时候可以遵循以下的配色一致性原则：
1.数值指标一致性
当根据某一个指标的数值大小进行颜色映射时，建议使用生长色系的渐变颜色。
例如上图所示，统计的是不同年份的一个地区销售额情况，左边的图颜色并没有色系和生长规律，使用者难以理解具体指标数值的映含义，而此时如果使用右边的生长色系的表达方式，它会传达给使用者一种颜色可测量感。
那么使用者根据这样的渐变生长色系，就可以很轻松地理解当年每个地区的一个销售额分布情况。
2.指标颜色一致性
在同一仪表板中，对于相同的度量尽量使用同一色系的颜色方案，避免使用过多的颜色对使用者造成干扰。
例如我们在做销售广告牌分析时，通常分析指标会有销售额和回款额，那么即使我们在对同一个指标做不同维度的数据可视化分析时，对于销售额和回款额建议分别使用相同的色系进行配色，比如销售金额尽量用黄绿色系，回款金额尽量用蓝色系。
我们在遵循这样的指标颜色一致性配色原则之后，使用者就能够快速地根据颜色区分来理解当前的数据可视化图表所要表达的指针含义。
