目录

  • 数据可视化 - 数据报告传递价值的最佳桥梁
  • 搭建看板的步骤
  • STEP 1 需求分析
  • STEP 2 底表设计
  • STEP 3 图表组合
  • STEP 4 工具实现
  • 4.1 编程语言
  • 4.2 开发语言
  • 4.3 数据BI工具
  • 数据可视化的小Tips
  • 一些可获取灵感的网站
  • 数据可视化案例分享
  • 【InfoGraph】为咨询公司的整合营销项目做的 Highlight InfoGraph
  • 【数据大屏】为集团公司做的经营驾驶舱
  • 【数据报表体系】为互联网公司业务监控做的可视化报表体系


【数据从简单的数字转变为能提供价值的信息，离不开有效的可视化手段和工具】

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数据可视化 - 数据报告传递价值的最佳桥梁

数据分析师的工作中常常会遇到一个问题：数海中提取的信息太芜杂，要如何才能让老板/我的受众第一时间就收到数据带来的信息冲击，进而使业务快速建立对数据的信任感和依赖感。在工作和实战中，我们可以直观感受到，以可视化形式呈现出来的数据信息，最能打动观众。让他们花最小的理解成本，在最短的时间内，获取想要的信息，达到数据价值的最大化。

搭建看板的步骤

数据可视化看板的使用场景主要有三个层级：大盘监控、分析透视、明细查询。对于不同的看板设计思路和理念有所不同，单整体的开发与设计思路是一致的。主要有如下几个步骤：

  1. 需求分析 任何数据分析的第一步都应该由需求分析开始，搭建看板更应该重视这一步。它会奠定你的看板的整个功能性和互动性。需求分析的越透彻和清晰，看板的后续使用频次和影响力就越大。这一步的输出主要是规划布局和排版，要想清楚需要展示什么样的数据，以什么样的维度去展示。
  2. 底表设计: 确定了数据范围和指标维度后，需要设计一张健全的大宽表，方便做看板的各个板块进行联动和筛选，下钻和跳转，
  3. 图表组合：在第一个规划布局和排版我们就会进行初步的图表设计，但是随着看板的搭建开发工作逐渐成型，我们也许会通过更深入地观察数据而发现可以对我们的图表展示方式进行优化。尤其是突出重点，简化冗余部分。使看板整体具有流畅的故事性。
  4. 工具实现：最后一步就是所有的设计都通过工具进行实现。这里的工具既可以是编程语言，如R或者Python；也可以是开发语言，如Node或者java；也可以是现成的数据BI工具，如Tableau、FineBI、Yonghong、观远等

STEP 1 需求分析

1.1 定义 - 谁是看板的用户？
1.2 定位 - 需要解决什么问题？
1.3 定向 - 确定分析体系和看板框架

STEP 2 底表设计

2.1 数据指标
2.2 筛选维度
2.3 分析关联

STEP 3 图表组合

3.1 信息密集度：优先核心指标，联动相关解释性数据，下钻明细数据
3.2 信息关联度：内容要符合业务需求，体现分析问题的思路
3.3 信息展示效率：图表选择要能最快地传达数据表达的故事，标注及描述需简明扼要
3.4 图表美观度：有条理、更直观、风格统一、优美科学

STEP 4 工具实现

4.1 编程语言

4.1.1 R（Shiny）
4.1.2 Python

4.2 开发语言

4.2.1 Node.js
4.2.2 Java

4.3 数据BI工具

笔者日常接触频率和体验最深的领域，持更主要会更新各个BI的使用体验优劣
4.3.1 Tableau
4.3.2 PowerBI
4.3.3 FineBI（帆软BI）
4.3.4 YonghongBI（永宏BI）
4.3.5 观远BI

数据可视化的小Tips

一些可获取灵感的网站

  1. 【Tableau】Tableau Dashboard Showcase（链接）
  2. 【可视化工具】开源网站 Flourish（链接）

数据可视化案例分享

【InfoGraph】为咨询公司的整合营销项目做的 Highlight InfoGraph

【数据大屏】为集团公司做的经营驾驶舱

【数据报表体系】为互联网公司业务监控做的可视化报表体系