|
% J5 E1 m* G, J J* {1 L$ W
原标题:如何用一手数据可视化获得老板的青睐,抓住数据可视化关键点 4 a. c$ a8 Z# Q& E0 U
- {- j8 e @, O" K) i) r. } x 其实数据分析、数据可视化本身只是一个挖掘数据背后价值信息的手段,现如今数据可视化这么火一方面是因为各种可视化工具、BI工具大大降低了可视化的门槛,企业级的商业智能BI更是只需要拖拉拽就能设计元素丰富的可视化报表;另一方面则是社会数字化的不断加深,让现实中的事物可以通过数据进行度量,让数据规模以及数据价值得到了增强,成为了个人、企业乃至国家的重要资产,所以数据可视化在今天,或是未来都是企业应该积极使用的技能。
! E3 a! w* r/ y% ~ 当前是2022年,数据可视化能力已经成为了数据分析师的基础技能,也变成了企业对数据分析的基本展现要求。但很多数据分析师其实在学习、使用数据可视化的过程中出现了一点偏移,那就是很多人并没有真正深入摸索数据可视化的设计理念、实现方式、逻辑布局、互动交流等特有属性,而只是把过往数据分析的经验照搬到数据可视化上,就导致了数据可视化只呈现在表层上,没有实现数据可视化的大部分价值,导致企业没有阅读数据可视化报表的欲望。 - A( s/ Y* L( f' I2 D
什么是数据可视化
& S" s8 H, F# R& T) G 一般来说,数据可视化指的是,以图形化手段为基础,通过统计分析方法,将复杂、抽象和难以理解的数据用图表的形式进行可视化展现,以更直观的形式,清晰有效地传达与沟通数据背后隐含的价值信息。所以用一句话来形容数据可视化,数据可视化就是将数据转化为信息和知识的数据类技术解决方案。
% G; |" |4 U- f5 F 数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
1 e# b) A2 K" P+ f$ Q! A 数据可视化是数据分析的延伸,也是对数据分析的补全,更是一种深度和广度的多层次升级优化。企业的数据经数据分析师进行数据可视化处理后,能够制作业务快报、业务发展趋势、达成分析、区域发展分析、市场分析等各种各样的可视化报表,让企业的财务、销售、品牌、市场、研发等不同部门的不同员工,都能够获取数据背后的价值信息,共同推动企业健康发展。
3 m2 e6 v. n1 g4 _ d% ^6 M+ U 此外,数据分析师还可以通过商业智能BI等企业级数据类技术解决方案,通过多终端的设计器,分别制作PC、移动、大屏等不同终端的可视化报表,形成管理驾驶舱、企业状况、核心指标、监控预警等不同风格、功能的数据可视化,让企业管理人员能够随时随地获取企业全面的发展信息,处理异常状况,快速准确的进行决策。 % K7 h6 j& i/ @) M" B5 o6 B0 q
数据可视化的关键点% G' l. \% r3 [: p& P8 _
1、可读性
5 D' e+ d: T) w! G! R 数据可视化是由数据分析师制作,提供给企业不同员工阅读的,换句话说就数据分析师就像一个老师,需要把高难度的考题以学生能理解的方式进行教学,数据可视化同样如此。数据分析师需要降低数据可视化的阅读门槛,保证可视化报表足够直观,让企业员工在不了解数据分析、数据可视化的前提下,依然能够获取足够的信息和知识,明白分析图表所表达的含义。
& ]) X$ |. k/ J 2、有意义
3 Q9 N! c2 Q# M. S 数据可视化是企业业务人员发展、管理人员决策的信息支撑,所以数据分析师在制作可视化图表前就应该充分了解业务人员、管理人员以及其他人员的数据可视化需求,比如说销售人员需要了解月度的销售情况,这时数据分析师就应该调取月度销售数据,通过条形图、饼状图、驾驶舱等对数据进行多维分析,最后将销售趋势、销售占比、销售达成等结果展现在可视化图表上,让销售人员能够明白月度销售情况,这就是数据可视化的意义。 1 Y l4 s) b. e% l4 [
3、一致性 $ q. t6 ]0 `$ {9 L# J
除了各种需求,数据可视化本身也是有着很多制作、设计技巧的,数据分析师应该在同一可视化分析页面保持一个主题,让页面中的每个图表都尽量与主题相关、展现的数据信息也和主题一致,同时页面中的配色、布局、风格都应该尽量保持一致,不会出现繁杂、混乱。然后,数据可视化报表中不同图表模块应该尽量保持对称,让页面整体处于一种平衡的状态,提前对页面布局进行设计,将同类的数据信息放置在邻近位置,给用户以良好的观看体验。这样一来,数据可视化报表就能更加简洁、美观,更容易阅读。
( R; l7 u4 Z8 f% I' ` 数据可视化的制作流程
! N8 E0 [2 L0 ]. h# u8 m% G- j- [ 1、确定需求 ! ]& \; e+ R& u: u; w: B) y3 X
在制作可视化报表前,数据分析师需要先根据业务分析需求进行规划,根据层级、主题、模块的不同将业务需求进行拆分为一个个小的分析任务,并捕捉其中业务的指标、标签,进行分类分级,方便后续取数以及实际分析。 4 o6 J8 P: m z% s" E
业务需求 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台 : s: ^4 @3 p1 g7 O6 D7 `8 X7 T
在确认需求的过程中,数据分析师需要关注业务和数据的对应关系,按照业务指标、标签确认数据仓库中数据是否齐全,如果缺少部分数据应该进行调研或通过填报、补录补全数据,之后还要对数据质量进行评估,确认需求中的数据都存在之后,再进行下一步的数据可视化制作。
8 k/ g ]0 H7 J 2、准备数据
- B+ r: k: e( I 数据分析师在进行数据可视化前,应该提前准备好任务所需的数据,做好分析前的准备工作,避免出现一边分析一边寻找数据的情况。在准备数据的阶段,数据分析师要联合技术人员,将后续数据可视化需要的指标、标签、维度等数据从数据仓库中调取出来,为数据可视化分析做好准备。
- Q" Q5 r8 p4 }. Y, T- c( u 数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台 ! R3 h% |: P$ [" |8 z [; {% j
在准备数据的时候,数据分析师还要对业务数据再一次确认,并通过和一线业务人员沟通协作,确认数据和业务指标之间彼此贴合,完成后再思考数据之间的关联,将关键数据进行整理并加以标注。 6 \8 c- o; v/ q- S3 y: S
3、选择图表 $ E6 C1 `# n& S3 K
在数据可视化的过程中,图表的选择直接关系到可视化的呈现效果以及可视化分析的准确性,一个合适的图表能够把数据之间的联系转化为直观的信息,相反错误的图表可能会将需求结果导向错误的方向。 # u) y" G( Y- j1 a
可视化图表 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台 5 p! ^; L0 m; c5 I f! o
数据分析师必须了解所有主流的图表类型,知道每个图表适合做哪些分析,能够展现哪种类型的信息,举个例子,折线图、柱形图等能够轻易的展现事物的发展趋势,但如果你把某段时间销售数量变化趋势呈现在饼图上,那这个图表就没有任何意义了。 % g& Y0 P! F/ y
4、页面布局
6 S3 `) z# Z: s 准备工作完成后,数据分析师就可以正式开始制作可视化报表。页面布局非常考验数据分析师对尺寸的敏感程度,需要在一个页面上展现尽可能多的信息量,同时不显得臃肿,能够清晰地传达信息。如果数据分析师的数据可视化经验不足,就很容易在这个阶段出现问题,所以数据分析师应该具有丰富的数据可视化经验,才能设计好的页面布局方式,如果之前没有过多了解,那应该选择可视化模板,确保不会出现错误。 % \) v' p* }: N1 @* U5 {
5、数据可视化 ( |. t* Y! u+ f% u
(1)销售情况分析 / H5 Y- ^2 F! e0 q9 h; X7 I9 Q7 `
将数据分为不同主题,在一个页面上呈现关联数据,以中心地图为核心数据,次要信息分散在四周。
2 F6 Q. |! F5 ?9 _) u) a 数据可视化 – 派可数据商业智能BI可视化分析平台 2 \) ?) c+ w) s3 P, X R5 {
(2)管理驾驶舱 , d+ i- L1 m8 H7 U
对页面进行上下分层设计,核心数据和次要数据泾渭分明,并通过加大加粗设计,凸显企业关键指标。
/ a& {1 A1 X, \1 c0 q 数据可视化 – 派可数据商业智能BI可视化分析平台
$ [, A4 h( e; c" l2 n' k( H (3)销售人员绩效分析 A. [+ f- ~3 v& x
将页面分为三层,展现大量业务数据信息,将核心数据以驾驶舱的形式顶层居中展现,直观有效。 4 t# Y, F0 J' L9 Y7 Q. T* K
数据可视化 – 派可数据商业智能BI可视化分析平台返回搜狐,查看更多
2 Q4 J S* x, ^& `2 h9 [* C. |( L* _
* E& O# k% K7 w 责任编辑:
# U& u4 \, x/ x, I% {, t' j' g5 c/ _* C6 T1 Q0 ^8 S
! U! w3 @* U2 `3 \( }
5 }6 N7 J5 \ x8 f9 j! @" ]% a9 ^
: D' `& w* t9 E; ^0 R! T L; T$ y |