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數據可視化:用數字給你講個故事


本文來源:京紀中達(北京)科技有限公司技術部

原文標題:數據可視化:用數字給你講個故事



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      “數據可視化”所謂:顏值即正義,數據可視化水平很大程度影響了工作輸出質量。

      那到底什么是數據可視化,如何實現數據可視化,作為產品經理,又該如何設計一個自研的可視化系統/工具呢?

      一、什么是數據可視化?

      俗語有曰:字不如表,表不如圖。

      數據可視化就是通過易讀、易懂、易操作的圖表,給用戶帶來良好的視覺效果,降低用戶的理解難度,從而實現用數字給用戶講個故事的工作目的。

      簡單理解,數據可視化=數據+可視化,數據內容是基礎,可視化是用圖形化的方式呈現,并借此傳達信息的方式。

      所以數據內容是可視化的內核,單純追求可視化炫酷的意義并不大,擁有了優質的數據內容,可視化的意義方得以凸顯。

      二、如何實現數據可視化?

      實現數據可視化,步驟并不復雜,就像把大象放冰箱里,同樣分成三步:數據準備、可視化設計與內容分發。

      1. 數據準備

      數據分析的目的是為了解決問題,從而給公司與部門提供存在參考價值的分析內容,完成上述內容的基礎就是數據、各種數據。

      數據準備就是為了明確數據范圍,減少數據量,通過采集、統計、分析與歸納,梳理出我們需要的數據結果表。

      梳理出的數據內容,存儲方式就是簡單的使用Excel,也可以使用MySQL或者Hive等等,這需要根據數據量和查詢性能的要求來選擇。

      數據分析人員使用數據表時,通過單表查詢或者多表關聯的方式,完成其數據分析工作,就可以進入可視化設計環節了。

      2. 可視化設計

      工欲善其事,必先利其器。

      使用最頻繁的可視化工具可能還是Excel,除此之外,還可以通過R語言、Python結合JS,通過代碼的方式來實現,但是這些實現方式,學習與操作成本略高。

      如今市面上可選的可視化工具有很多:Tableau、海致BDP、帆軟FineBI、PowerBI、網易有數等等,通過基礎的SQL能力結合鼠標的拖拽操作,就可以完成可視化設計。

      用鼠標對數據表字段進行拖拽,就可以實現維度與指標的設置,還可以添加篩選條件,再結合SQL查詢,便完成了可視化報表的制作。

      而在工具越來越實用的前提下,考驗我們的還有設計與審美能力,我們需要注意的有:

      A. 減少數字噪音,選擇合適的圖表

      圖表有很多選擇,并不是復雜的圖表才算上檔次,大道至簡,越是簡單的圖表,越是能讓用戶理解我們所要表達的內容。

簡單總結一下:

      基本圖表:折線圖、散點圖、條形圖、柱狀圖、氣泡圖、組合圖、面積圖、餅圖等。復雜圖表:儀表盤、地圖、流向地圖、熱力地圖、樹形圖、框架圖、漏斗圖、甘特圖、詞云圖、雷達圖等。

      選擇圖表時,需要了解不同圖表的優劣以及它們適合的應用場景,盡量較少數據噪音,不要同時給予用戶太多的內容。

但也不是不可以使用復雜圖表,某些場景下復雜圖表可能更能清晰的表達數據背后的含義,那用一下也未嘗不可。

      B. 顏色搭配合理,多維度交互搭配

      關于配色,仁者見仁,智者見智,有各種流派。

      就筆者而言,更傾向于盡量少使用艷色調,多使用漸變色,確保辨識度,而需要對比的數據可以選擇對比色或者互補色。

      建議大家多去一些配色網站看看,如:Material Palette、Material UI Colors等等,也可以多去Dribbble、堆糖、花瓣或者千圖這些網站溜達一下。

      看的越多,就會越有感覺,獲得一種積累而產生的靈感。

      至于說到多維度的交互,常見的有以下幾種:

      篩選:通過設置過濾條件,實現不同維度數據的組合展現;鉆取:實現不同層次的數據的分層展示,如上下級部門等;聯動:通過一個圖形的變化,聯動其他圖形的變化,如選擇餅圖中的某一個色塊,則底部趨勢表顯示對應內容的趨勢變化等。

      當然還有很多的其他交互,只要可以為用戶展示有效的數據內容,滿足用戶的業務需要,那就是好交互。

      好看又好用,便是數據可視化的意義。

      3. 內容分發

      數據可視化最終的產物是一張圖數并茂的報表,我們可以通過很多方式傳達給用戶,最簡單莫過于直接提供源文件或者截圖,但這樣過于笨重與低效。

      數據平臺類產品就承擔了高效分發報表的責任,如BI平臺、移動BI平臺等,即實現了對報表查看權限的控制,又實現了對報表數據權限的控制。

      我們也可以直接使用第三方工具直接完成內容分發,諸如Tableau之類的工具,都可以在本地化部署的基礎上實現內容分發,不過出于功能擴展性與數據安全性等多方面考慮,不少公司依舊選擇用自研的方式來打造自己的數據可視化系統。

      下面,就讓我們簡單了解一下,我們該如何打造一款數據可視化系統/工具。

      三、可視化系統/工具的設計思路

      該部分內容旨在簡單介紹企業BI系統或大數據分析平臺等數據可視化產品的設計思路,為產品設計人員提供參考的同時,也為感興趣的讀者剖析解密一下此類數據產品。

      1. 數據源管理

      此類產品目前支持的數據源越來越多了,畢竟數據是進行數據分析與可視化的基礎,無法連接數據源,下面一切的工作都將無法開展。

      在進行此類產品設計時,優先需要完成公司現有數據源的調研,然后再根據實際場景,選定項目所要支持的數據源。

      因為不同的數據庫存在不同的優劣勢,可視化報表除了數據準確與樣式交互合理,對于數據查詢速度同樣存在要求,我們不可能讓用戶進行一次點選操作后,等待數分鐘。

      比如,當數據量達到億這個量級,MySQL就不太適合了,這個時候更適合選擇一些分布式數據庫,如HBase之類。

      根據平臺數據量與公司現有能力,選定需要支持的數據源,這是此類產品設計的第一步。

      2. 圖表庫管理

     圖表庫,就像“彈藥庫”,但是圖表組件的封裝是個持久戰,耗時耗力,需要耗費大量的前端開發資源,不過我們可以使用ECharts這類開源圖表庫:

      根據可視化需要,不斷完善自研系統的圖表庫,可以讓數據分析師使用可視化工具時,做到“信手拈來”,那就算是有所小成了。

      3. 報表開發與分發

      報表開發與分發是數據可視化系統的核心功能,該部分在實現報表開發的同時,還需要完成權限(查看權限與數據權限)的配置。

      實現該部分功能設計,有一個“捷徑”,去學習市面上主流可視化工具的實現方式,他們詳實的產品幫助文檔都是自研產品設計的“靈感源泉”。

      至于權限的控制,也有很多方式,比如做單點讀取用戶權限表等,對數據權限的控制,是數據安全的必備項。

      結語

      數據可視化,需要以用戶為中心,以用戶體驗為基礎,輸出可視化報表,為業務賦能。

      在不具備或者沒有必要進行可視化工具自研的情況下,大量的可視化工具可供諸君選用,正所謂:君子生非異也,善假于物也。





     京紀中達(北京)科技有限公司是一家致力于系統集成多媒體投影顯示、智能會議辦公教學系統、大屏幕視頻拼墻系統、大數據可視化軟件開發、人工智能領域技術普及和應用的股份制公司。集項目建設、產品研發生產、售后維保服務三位一體的高新技術企業。經過多年的發展,已擁有5000多家緊密合作的區域經銷商和最終用戶。客戶群體涵蓋政府、軍隊、交通、能源、廣電、金融等產業方向的尖端企業。




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