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    億信華辰

    連續3年穩坐商務智能應用榜首
    與此同時,億信華辰在數據治理領域榮登五強
    首頁行業資訊數據可視化

    輕松玩轉數據可視化的技巧在這里!

    時間:2021-01-28來源:微信瀏覽數:279

    1、可視化的原因?

    舉個例子,你在喝酒的時候贊美釀酒的谷物有多香醇,在聽好聽的音樂的時候你說這個音符有多神奇,我覺得傾聽者很難有共鳴吧!

    同樣的道理,在你做數據可視化之前,你作為數據分析師把你的構想說的天花亂墜,沒見到效果之前誰也說不清楚。原因很簡單,字不如表,表不如圖。數據能呈現的是很直觀的,但是也是有障礙的,當觀眾不知道你各個指標表達的意思的時候數據可視化做的再精美,也無法傳達想表達的意思。就像是兩個神交已久的人終于相聚卻因為語言不同只能你比劃我猜,這時如果送上同聲翻譯,絕對是雪中送炭。

    簡而言之,做可視化就是將數據以及數據背后的邏輯,如何能夠準確又高效地傳遞給對方。

    2、圖表可視化的陷阱和誤區有哪些?

    這里主要給大家舉例說明一下。

    圖表可視化的誤區主要表現在觀念上,這里有兩個極端,十分要不得。

    一是可視化“無用”。無用最直觀的就是,你的可視化出神入化,炫技高超,卻只是一張好看的圖表,華而不實,無法解釋任何東西,別人看不懂,你也說不上。

    二是過度可視化。可視化很有用但不能神化,要正確看待,正確使用可視化。這個極端有幾種表現:

    其一是將所有數據逐一可視化。在一份數據分析報告中有結論有佐證,通常只需將結論性的趨勢或者重點輔助指標進行可視化,其他諸如本年銷售目標、預期利潤率等展示類的KPI指標,上一期與本期銷售額、兩個業務員的銷售業績等數量較少的對比類指標,借由文字闡述即可,數據可視化時過猶不及,要適可而止。

    其二是將所有數據集中可視化。有學員曾經問“如何在一張圖中清晰地展示一年365天的銷售數據及天氣變化,并分析這些變化同星期和節假日的關聯?”

    這是典型的圖表負擔太重,圖表和人一樣都有自己的極限,一個人身兼數職同時處理多件事情就會手忙腳亂,圖表內容過于豐富只會變得雜亂無章。這個時候如果將數據拆分成12個月,1張圖表達1個月的數據,多圖經過排版形成圖表組合,既專業又美觀。

    其三是可視化過于追求變化。一種是求變。據我觀察有此想法的人不在少數,同一份數據分析報告每次更新都會更換新的可視化類型,或者更換新的配色。這樣好不好呢?人既需要新鮮感也需要穩定,比如我們看國家統計局或者專業的分析機構的可視化,有自己的風格并且有延續性。另一種是求新。前一段整個朋友圈都在轉發人民日報的“新冠肺炎全球疫情形勢”玫瑰圖,很多學員都來問我怎么做,為此我第一時間提供了制作方法,同時提醒大家把握好使用尺度和場合,求新本身沒錯,嚇到領導就是你的錯了。

    其四是過于迷信某種可視化類型。這個觀念與求新求變正好相反,可以稱之為可視化的保守派。我的一個老朋友特別喜歡折線圖,他的報告里90%都是折線圖,用折線圖表達趨勢變化、橫向對比、多屬性對比,在他眼里折線圖就是超級英雄般的存在。其實,不存在萬能的可視化類型,一類圖表表現一類問題才是常態。

    3、如何做好圖表可視化,應該具備哪些原則?

    把可視化做好很簡單也很麻煩,簡單的是只需要滿足讀者的需求即可,麻煩的是很多時候讀者的需求往往飄忽不定,難以捉摸。

    過了幾天這個學員又來問怎樣把多折線做得清晰易懂,我很疑惑,學員說上一次通過的方案,這一次領導不喜歡了。

    我猜想領導可能想要多方位多維度的分析問題,這時候一張圖表往往無法滿足需求,于是就建議做成看板,層層剖析數據,學員說領導覺得看板里的圖表太多抓不到重點。

    于是我接著建議,不妨把折線圖做成動態圖表,通過按鈕選擇關注的業務種類,此時關注業務的折線高亮顯示,其他折線呈灰色。這個建議同樣被PASS,學員說領導不喜歡動態圖表,只喜歡靜態圖表。

    實在抓不到這位“領導”的點,我也是無能為力了。沒想到幾天后學員來報喜說方案通過了,我很好奇,哪個方案這么神奇能得到領導的青睞,學員說最初的方案。

    所以想做好圖表可視化還是要善于思考,了解喜好,總結規律,保持原則。具體有哪些原則呢?

    一是平衡性。

    在可視化規范與領導喜好之間尋求平衡點。大名鼎鼎的IBCS建立了關于報表、幻燈片、儀表板、圖和表的制作標準。

    有了這些視化規范是不是直接參照就可以呢?還不行,還需要加入一些“中國特色”,也就是領導的喜好,否則可能水土不服。如何把握領導的喜好?作為一個數據分析師,這應該是一個基本功吧。

    二是邏輯性。

    一個好的分析師會用數據講故事,數據可視化之后故事會更吸引人,好的可視化就是與數據的邏輯完全契合,想展示什么(數據背后的含義)——依據是什么(數據的趨勢變化)——結論是什么(數據反映的問題)。

    三是準確性。

    可視化要忠于數據,刻意夸大或者美化數據及變化都不可取。舉個例子,前一段幫一個朋友做可視化,數據在1-50之間,做成的蝴蝶圖中“數據1”對應的條形幾乎不可見,這時候朋友就不滿意了,明明有數圖中卻看不見這必須得改,接著又拒絕我增加“折斷”的想法,萬般無奈之下被逼著將“1”改成了“2”,終于露出一個“尖尖角”。一聲長嘆,數據可視化時既要滿足甲方需求,也要盡可能地堅持原則。

    四是穩定性。

    剛才在談可視化的誤區時,建議大家不要過于求新求變,不要執著于某一類可視化類型,而是應該保持穩定性,通過增加細節適度微創新,還是領導熟悉的味道只是加了點料,保持了可視化風格延續的同時又有一點小驚喜。比如增加標準線,增加差異箭頭、增加區域分隔等等。

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