|
$ S! t6 u+ V! D 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
) n8 L$ R. }# l) w$ l# E
$ y- M& Z, ?' ^3 n 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。 4 m" O- Z# H. U- l( j! k7 j+ f
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。
) c! R2 m$ g- V' {$ \. V 什么是数据可视化6 q+ M5 j* Y) R$ V7 Z; u
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。
' P4 d/ c" ^! ~  数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
& T- ~- {# m/ s: O+ P0 P
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。
s' O+ d2 i: ^7 E2 J: @. q8 b 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。
6 g& H5 |$ v9 p5 @) C- P 数据可视化的关键点
2 f0 M8 s1 q- v3 y1 y6 S, U2 u 1、可读性
: X! @ h D6 L+ [' p 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。
, l; k1 |0 b- j @9 d 2、有意义
7 u$ T% F! v. k j3 A" `% h+ x 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。 0 f7 q8 Y' S+ c' C* |$ `0 t
3、一致性
# f, }, X) c a) |3 N/ v L2 ` 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。
: G1 G5 U! g& G3 J 数据可视化的制作流程
- U' y0 j) T9 ~ V- F 1、确定需求 : f5 ], h6 |! ?2 B7 _
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。
( Q5 ]2 M% T) B$ R8 E  业务需求 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
6 B) w1 I2 S' c g: ^/ g 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。 * X4 J) p8 o* F/ ^. y
2、准备数据
, R; H% z( p, Z& q1 i1 l Z 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。 # H$ m$ V+ [- U6 n* R. v& R
 数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
0 B! \! k+ t4 A; b3 A( 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。 " p" J- q7 ?8 ^9 [
3、选择图表 " p9 P3 b9 G, I
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。
/ E4 w/ S K. N  可视化图表 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
1 E/ z* o8 i3 T! ^$ M) ?* f P$ N( z/ D3 T
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。 & z. z3 p: {! k1 p, F: \
4、页面布局 ( Q! s! V: v. Q) Y/ c, 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。 , r! i1 F5 g3 B4 L* D
5、数据可视化
- U3 M# K" w; h5 J) e （1）销售情况分析 / V3 U# h/ C* M( x0 d
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。 , Z! f6 k. ~. g
 数据可视化 – 派可数据商业智能BI可视化分析平台
0 K m" B& C- ^4 `! c （2）管理驾驶舱 # H3 i, F$ K. m" F2 |* U6 W/ A
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。
* ?7 w; ?9 k; F# C3 |; A  数据可视化 – 派可数据商业智能BI可视化分析平台
& \' _2 `& `+ R- \4 W0 u" z
（3）销售人员绩效分析
% t8 ^2 T# \0 S* z 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。 9 v; _7 d+ g0 S R( Z, \6 l3 j
 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
& h/ c$ V0 V9 A! F) t2 d6 p" E
/ X o+ z8 T" Q% P9 b" j6 p9 U. |+ y 责任编辑：
8 D- E/ K7 t9 s5 b$ n& T
; O" K: J3 B% [) N( \5 a y( o1 J6 `2 L) N
( I, I9 d( s5 |* D( J) T/ F2 ]
( E% F. | V/ t6 P | 
