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数据可视化:用数字给你讲个故事


本文来源:小鱼儿玄机2站论坛 技术部

原文标题:数据可视化:用数字给你讲个故事



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      “数据可视化”所谓:颜值即正义,数据可视化水平很大程度影响了工作输出质量。

      那到底什么是数据可视化,如何实现数据可视化,作为产品经理,又该如何设计一个自研的可视化系统/工具呢?

      一、什么是数据可视化?

      俗语有曰:字不如表,表不如图。

      数据可视化就是通过易读、易懂、易操作的图表,给用户带来良好的视觉效果,降低用户的理解难度,从而实现用数字给用户讲个故事的工作目的。

      简单理解,数据可视化=数据+可视化,数据内容是基础,可视化是用图形化的方式呈现,并借此传达信息的方式。

      所以数据内容是可视化的内核,单纯追求可视化炫酷的意义并不大,拥有了优质的数据内容,可视化的意义方得以凸显。

      二、如何实现数据可视化?

      实现数据可视化,步骤并不复杂,就像把大象放冰箱里,同样分成三步:数据准备、可视化设计与内容分发。

      1. 数据准备

      数据分析的目的是为了解决问题,从而给公司与部门提供存在参考价值的分析内容,完成上述内容的基础就是数据、各种数据。

      数据准备就是为了明确数据范围,减少数据量,通过采集、统计、分析与归纳,梳理出我们需要的数据结果表。

      梳理出的数据内容,存储方式就是简单的使用Excel,也可以使用MySQL或者Hive等等,这需要根据数据量和查询性能的要求来选择。

      数据分析人员使用数据表时,通过单表查询或者多表关联的方式,完成其数据分析工作,就可以进入可视化设计环节了。

      2. 可视化设计

      工欲善其事,必先利其器。

      使用最频繁的可视化工具可能还是Excel,除此之外,还可以通过R语言、Python结合JS,通过代码的方式来实现,但是这些实现方式,学习与操作成本略高。

      如今市面上可选的可视化工具有很多:Tableau、海致BDP、帆软FineBI、PowerBI、网易有数等等,通过基础的SQL能力结合鼠标的拖拽操作,就可以完成可视化设计。

      用鼠标对数据表字段进行拖拽,就可以实现维度与指标的设置,还可以添加筛选条件,再结合SQL查询,便完成了可视化报表的制作。

      而在工具越来越实用的前提下,考验我们的还有设计与审美能力,我们需要注意的有:

      A. 减少数字噪音,选择合适的图表

      图表有很多选择,并不是复杂的图表才算上档次,大道至简,越是简单的图表,越是能让用户理解我们所要表达的内容。

简单总结一下:

      基本图表:折线图、散点图、条形图、柱状图、气泡图、组合图、面积图、饼图等。复杂图表:仪表盘、地图、流向地图、热力地图、树形图、框架图、漏斗图、甘特图、词云图、雷达图等。

      选择图表时,需要了解不同图表的优劣以及它们适合的应用场景,尽量较少数据噪音,不要同时给予用户太多的内容。

但也不是不可以使用复杂图表,某些场景下复杂图表可能更能清晰的表达数据背后的含义,那用一下也未尝不可。

      B. 颜色搭配合理,多维度交互搭配

      关于配色,仁者见仁,智者见智,有各种流派。

      就笔者而言,更倾向于尽量少使用艳色调,多使用渐变色,确保辨识度,而需要对比的数据可以选择对比色或者互补色。

      建议大家多去一些配色网站看看,如:Material Palette、Material UI Colors等等,也可以多去Dribbble、堆糖、花瓣或者千图这些网站溜达一下。

      看的越多,就会越有感觉,获得一种积累而产生的灵感。

      至于说到多维度的交互,常见的有以下几种:

      筛选:通过设置过滤条件,实现不同维度数据的组合展现;钻取:实现不同层次的数据的分层展示,如上下级部门等;联动:通过一个图形的变化,联动其他图形的变化,如选择饼图中的某一个色块,则底部趋势表显示对应内容的趋势变化等。

      当然还有很多的其他交互,只要可以为用户展示有效的数据内容,满足用户的业务需要,那就是好交互。

      好看又好用,便是数据可视化的意义。

      3. 内容分发

      数据可视化最终的产物是一张图数并茂的报表,我们可以通过很多方式传达给用户,最简单莫过于直接提供源文件或者截图,但这样过于笨重与低效。

      数据平台类产品就承担了高效分发报表的责任,如BI平台、移动BI平台等,即实现了对报表查看权限的控制,又实现了对报表数据权限的控制。

      我们也可以直接使用第三方工具直接完成内容分发,诸如Tableau之类的工具,都可以在本地化部署的基础上实现内容分发,不过出于功能扩展性与数据安全性等多方面考虑,不少公司依旧选择用自研的方式来打造自己的数据可视化系统。

      下面,就让我们简单了解一下,我们该如何打造一款数据可视化系统/工具。

      三、可视化系统/工具的设计思路

      该部分内容旨在简单介绍企业BI系统或大数据分析平台等数据可视化产品的设计思路,为产品设计人员提供参考的同时,也为感兴趣的读者剖析解密一下此类数据产品。

      1. 数据源管理

      此类产品目前支持的数据源越来越多了,毕竟数据是进行数据分析与可视化的基础,无法连接数据源,下面一切的工作都将无法开展。

      在进行此类产品设计时,优先需要完成公司现有数据源的调研,然后再根据实际场景,选定项目所要支持的数据源。

      因为不同的数据库存在不同的优劣势,可视化报表除了数据准确与样式交互合理,对于数据查询速度同样存在要求,我们不可能让用户进行一次点选操作后,等待数分钟。

      比如,当数据量达到亿这个量级,MySQL就不太适合了,这个时候更适合选择一些分布式数据库,如HBase之类。

      根据平台数据量与公司现有能力,选定需要支持的数据源,这是此类产品设计的第一步。

      2. 图表库管理

     图表库,就像“弹药库”,但是图表组件的封装是个持久战,耗时耗力,需要耗费大量的前端开发资源,不过我们可以使用ECharts这类开源图表库:

      根据可视化需要,不断完善自研系统的图表库,可以让数据分析师使用可视化工具时,做到“信手拈来”,那就算是有所小成了。

      3. 报表开发与分发

      报表开发与分发是数据可视化系统的核心功能,该部分在实现报表开发的同时,还需要完成权限(查看权限与数据权限)的配置。

      实现该部分功能设计,有一个“捷径”,去学习市面上主流可视化工具的实现方式,他们详实的产品帮助文档都是自研产品设计的“灵感源泉”。

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

      结语

      数据可视化,需要以用户为中心,以用户体验为基础,输出可视化报表,为业务赋能。

      在不具备或者没有必要进行可视化工具自研的情况下,大量的可视化工具可供诸君选用,正所谓:君子生非异也,善假于物也。





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