数据可视化:用数字给你讲个故事

时间:2019-08-05 来源:www.usabrasilimportados.com

  互联网行业中,有许多与数据相关的岗位,例如数据产品经理,数据分析师等。对于这些职位,了解如何实现数据可视化非常重要。本文介绍了数据可视化的基本操作。

随着“中台”的猖獗,阶段中间的数据逐渐为人所知,因此许多原来隐藏的水下位置,如数据产品经理,数据分析师等,这些内容都在《“数据中台”需要什么样的产品经理?》]提到。

“数据可视化”是上述家庭作业技能之一。所谓:价值就是正义,数据可视化水平极大地影响了工作产出的质量。

那么究竟什么是数据可视化,如何实现数据可视化,作为产品经理,如何设计自行开发的可视化系统/工具?

首先,什么是数据可视化?

谚语中有句谚语:这个词不如表格那么好,而且表格没有如图所示。

数据可视化是一个易于阅读,易于理解,易于操作的图表,为用户提供了良好的视觉效果,降低了理解用户的难度,从而达到了向用户讲故事的目的。数字。

简单理解,数据可视化=数据+可视化,数据内容是基础,可视化是图形表示,以及传达信息的方式。

因此,数据内容是可视化内核。仅仅追求视觉上的凉爽并不是很好。它具有高质量的数据内容,并突出了可视化的含义。

二,如何实现数据可视化?

为了实现数据可视化,步骤并不复杂,就像将大象放入冰箱一样,它也分为三个步骤:数据准备,视觉设计和内容分发。

1.数据准备

数据分析的目的是解决问题。因此,向公司和部门提供具有参考值的分析内容,并且完成上述内容的基础是数据和各种数据。

数据准备是为了澄清数据的范围,减少数据量,通过收集,统计,分析和归纳,来整理我们需要的数据结果表。

数据内容已整理出来。存储方法使用Excel简单,也可以使用MySQL或Hive等,需要根据数据量和查询性能要求进行选择。

当数据分析师使用数据表时,通过单表查询或多表关联,可以完成数据分析工作,并可以输入可视化设计链接。

2.视觉设计

如果一个工人想做一些好事,他必须首先磨练他的工具。

最常用的可视化工具可能仍然是Excel。此外,它可以通过R语言,Python和JS的代码实现,但是这些实现具有稍高的学习和操作成本。

如今,市场上有许多可选的视觉化学品:Tableau,Haizhi BDP,Fanfei FineBI,PowerBI,NetEase等。视觉设计可以通过基本的SQL功能与鼠标拖放操作相结合来完成。

(海智BDP运营页面)

通过使用鼠标拖放数据表字段,您可以设置维度和指标,还可以添加过滤条件,然后组合SQL查询以完成可视化报告的生成。

在工具越来越实用的前提下,我们也有能力进行设计和评估。我们需要注意:

A.减少数字噪音并选择正确的图表

图表有很多选择。这不是复杂的图表计数。图表越简单,图表越简单,用户就越能理解我们想要表达的内容。

简单总结一下:

基本图表:折线图,散点图,条形图,条形图,气泡图,组合图,面积图,饼图等。复杂图表:仪表板,地图,流程图,热图,树图,框架图,漏斗图,甘特图,文字云图,雷达图等。

在选择图表时,您需要了解不同图表的优缺点及其合适的应用场景,尽量减少数据噪声,并且不要同时为用户提供太多内容。

但是使用复杂的图表并非不可能。在某些情况下,复杂的图表可能会更清楚地表达数据背后的含义,因此使用它并不是一个坏主意。

B.合理的色彩匹配和多维互动

关于配色,仁者见仁,智者见智,有各种流派。

就作者而言,更倾向于尽可能少地使用较少的绚丽色彩,并且使用更多渐变色来确保识别,并且可以选择对比度数据作为对比色或互补色。

我建议你去一些配色网站,如:MaterialPalette,MaterialUIColors等,你也可以去Dribbble,堆糖,花瓣或Qiantu。

(来源:MaterialUIColors)

你看的越多,你的感受越多,积累的灵感就越多。

至于多维交互,以下是常见的:

筛选:通过设置过滤条件,实现不同尺寸数据的组合显示;钻井:实现不同级别数据的分层显示,如下级部门;链接:通过改变图形,与其他图形变化联动,例如选择蛋糕。在图中的一个颜色块中,底部趋势表显示相应内容的趋势变化。

当然,还有很多其他的互动。只要您能够为用户显示有效的数据内容并满足用户的业务需求,这是一种很好的互动。

好看又易于使用是数据可视化的意义。

3.内容分发

数据可视化的最终产品是一份记录完备的报告,我们可以通过多种方式与用户进行沟通。最简单的是直接提供源文件或屏幕截图,但这太麻烦且效率低下。

数据平台产品负责有效地分发报告,例如BI平台和移动BI平台,它们实现了报告查看权限的控制和报告数据权限的控制。

我们也可以直接使用第三方工具直接分发内容。 Tableau等工具可以基于本地化部署实现内容分发。然而,由于功能可扩展性和数据安全性等各方面,许多公司仍然选择使用自己的研究来创建自己的数据可视化系统。

让我们快速浏览一下如何创建数据可视化系统/工具。

三,可视化系统/工具的设计

这部分内容旨在简要介绍数据可视化产品的设计思想,如企业BI系统或大数据分析平台,为产品设计人员提供参考,并为感兴趣的读者解密和解密此类数据产品。

1.数据源管理

此类产品目前支持越来越多的数据源。毕竟,数据是数据分析和可视化的基础,无法连接到数据源。以下所有工作都不会进行。

(海智BDP数据源管理页面)

在设计此类产品时,优先完成对公司现有数据源的研究。然后,根据实际场景,选择项目支持的数据源。

由于不同的数据库有不同的优缺点,因此可视化报表与样式的交互性合理,数据查询速度也有要求。在执行点击操作之后,用户不可能等待几分钟。

例如,当数据量达到1亿的数量级时,MySQL就不适合了。此时,更适合选择一些分布式数据库,例如HBase。

根据平台数据量和公司现有功能,选择需要支持的数据源,这是设计此类产品的第一步。

2.图表库管理

图表库就像“弹药库”一样,但图表组件的包装是一场持久的战斗,耗费时间和人力密集,并且需要大量的前端开发资源,但我们可以使用开放式源图表库,如ECharts:

(来源:ECharts)

根据可视化的需要,不断完善自主开发系统的图表库可以使数据分析师使用可视化工具实现“动手”,这是一个很小的。

3.报告制定和分发

报表开发和分发是数据可视化系统的核心功能。此部分还需要在实现报表开发时完成权限配置(查看权限和数据权限)。

要实现这部分功能设计,学习市场上主流可视化工具的实现有“捷径”,其详细的产品帮助文档是自主开发的产品设计的“灵感来源”。

(Sail Soft FineBI主页)

至于权限的控制,还有很多方法,比如做单点读取用户权限表等,控制数据权限,是数据安全的必备项。

通过以上步骤,我们完成了自主开发的可视化工具的产品设计,但这部分涉及更多内容。作为简要介绍,本文不会扩展太多。如果您想了解有关此类产品设计的更多信息,可以对该消息进行评论。作者将在后续行动中详细阐述这一部分。

结论

数据可视化需要基于用户体验的以用户为中心,输出可视化报告并赋予业务权力。

如果公司没有或不需要对可视化工具进行自我研究,那么国王就可以使用大量的可视化工具。所谓:绅士并没有什么不同,善与恶也是事物。

作者:张墨,微信公众号:Moonlight tank(moontank1918),一家在美国股市上市的互联网公司的产品经理。

本文由