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9 T" t4 m. {: a 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 + q: G2 H( i- m5 r1 H- N; ?
: }2 k, P5 j7 G( D3 f# c/ q8 C 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。
6 O( s. ^7 |7 A/ z8 R4 G 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。
# ~- G# _- P3 M) F3 g' } 什么是数据可视化
% B2 i; M: K- N: J 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。 + Q; q$ b& K/ p5 K
数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台 ' g6 @' n7 @( C8 R
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。 # J6 d9 H$ J. E, X
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。 ( v* |2 K0 k" d1 g
数据可视化的关键点
+ ~8 }; K2 @9 w" ^3 O9 p) ], P0 k 1、可读性 1 g$ R5 i& S! s0 [4 f
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。 # i2 t- l x5 B5 C
2、有意义
! b5 N k+ z. k% T# e* ~ 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。
' W0 C4 o3 Z& v6 N) G 3、一致性 * l6 D$ B- ]0 t/ J1 [3 @
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。 8 ^- i; X: z. Z# u! w
数据可视化的制作流程
3 B" g/ | g* }8 o) z1 U% C 1、确定需求
) e6 [. @+ z" V 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。 # i& X8 g f! R9 C$ B
业务需求 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
0 L* ?9 S& J- C' P X" Y 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。 0 Y3 v5 t* x$ v. G' {
2、准备数据
$ f9 `, M( |/ o+ V; A 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。 , x2 G8 h' n& X0 s1 T9 r; R- ^
数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台 Q& t2 F, V" q8 q' s, r4 c# V* a
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。 5 [* m) s9 P, u" i# G: E
3、选择图表
+ f% @, T0 D7 h' y2 c 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。 % g; G9 p& a) j
可视化图表 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
( o3 j& |0 p. O* o- U O4 j, z 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。
: c* B+ k Y( D9 |6 Q. l! `* j 4、页面布局 / }8 S7 }) V7 A2 s5 j9 }7 l( A4 i
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。 a% |/ ~9 l# _" v" q6 j
5、数据可视化 6 i" \( s8 A+ p9 l
(1)销售情况分析 2 X' Z C* ^$ O0 L0 e$ A
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。 / F# p! y1 d0 I1 _/ s& R* c
数据可视化 – 派可数据商业智能BI可视化分析平台
) F- M9 g- w& K* F( p (2)管理驾驶舱
; f# U4 C# X4 b- c/ A; S8 d y. b 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。 : v, X8 B3 o m
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(3)销售人员绩效分析
5 w* B. o: i& l' \1 E 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。
$ C3 d* K/ d4 t! E# u4 I 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
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) e2 C: H4 j7 `6 R7 \, N- x6 U# K! Y 责任编辑: ) R) L. ?. D6 S# C. L1 i
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