数据可视化大屏掌握这些技巧，从0~1轻松实现数据可视化
近些年来，随着数据成为企业的重要战略资源，数据分析的重要性在企业中不断提高。大多数企业都放弃了曾经的粗放式管理，开始将数据应用到实际的决策发展过程中，用科学、理性来管理企业。
但在实际应用过程中，有一个问题阻碍了数据分析的发展。数据分析具有广泛性，可以对企业的业务、产品、服务、管理、生产等不同环节进行分析，所服务的用户群体也涉及业务人员、技术人员、管理人员等不同群体。
在庞大的用户群体中，不是每个人都能真正看完一份完整的数据分析报告，从中获取信息。这些报告中海量的数据和文字形成了一道天然的门槛，将企业中的大部分员工拒之门外，让数据分析成为难以落地的空中楼阁。
为了解决这种情况，数据可视化应运而生。
一、数据可视化的概念
数据可视化指的是，以图形化手段为基础，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。数据可视化是数据分析的延伸，分析人员借助统计分析方法，将数据转化为信息，然后进行可视化展现。
可视化大屏 - 派可数据BI可视化分析平台
经过数据可视化处理后，复杂的数据分析报告就转化为了简洁明了的可视化报表，让企业中财务、生产、运营、销售等不同部门不同职务的员工，都能通过数据可视化获取信息，促使企业更好地发展。
最后，分析人员还可以借助BI工具，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、业务分析、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，让数据分析深入企业内核，以数据为核心驱动企业健康发展。
二、数据可视化的优势
前边提到过，数据可视化是数据分析的延伸，更是对数据分析进行的完善和补全，所以数据可视化不仅弥补了传统数据分析的缺点，还有了进一步的发展，为数据添加了交流、互动等特征。
数据可视化 - 派可数据BI可视化分析平台
- 数据可视化让数据更容易被消化。和纯粹的数据相比，人类更善于处理图像信息，更容易理清数据之间的关系。
- 数据可视化让数据“动”起来。数据可视化可以通过折线图、柱形图等展现动态趋势的变化，让信息展现更加直观。
- 数据可视化让数据可以监测。分析人员可以通过数据可视化监测数据在某段时间内的变化，对其进行预测、复盘等业务分析。
- 数据可视化让数据展现深层信息。分析人员可以通过丰富的图表类型和联动、钻取等复杂功能，在数据分析的基础上进行复杂分析。
三、数据可视化的关键
数据可视化 - 派可数据BI可视化分析平台
1、可读性
数据可视化是由分析人员制作，提供给企业不同员工群体观看的，所以必须保证可视化报表足够简洁、直观，让不了解数据分析的人也能获取数据信息，明白不同图表所表达的含义。
2、有意义
数据可视化页面空间中每个图表都应该是富有意义的，在数据仓库中调取数据也应该提前进行规划，让图表模块能够清晰表达出分析人员想要传达的信息，获得信息增量。
3、一致性
数据可视化同一页面尽量保持一个主题，让包含其中的每个图表都与主题相关、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。
4、对称性
数据可视化报表中不同图标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。
四、数据可视化的陷阱
1、数据可视化太过华丽
数据可视化要将简洁、直观作为设计的第一要素，保证数据能够清晰展现给用户，而不是用华丽的图形遮住关键信息，让用户自己去寻找数据，导致南辕北辙，让数据可视化成为面子工程。
2、注释文字过多
数据可视化能够广受企业欢迎是因为图表能够清晰传达信息，如果分析人员认为图形化手段传达不了复杂的信息量，而把注释文字大批量添加到可视化报表中，就又回到了数据分析报告时期，导致可视化失去意义。
3、没有规划页面布局
数据可视化受制于页面的限制，展现的数据和信息量有限，分析人员在这种情况下应该对数据和信息进行分类分级，将核心数据突出显示，而不是把所有数据一股脑排列在页面上，没有任何关联性，难以获取信息。
4、信息没有逻辑性
数据可视化是数据分析的延伸，其本质还是数据分析，所以页面中可视化图表应该处于同一分析主题，将关联数据相邻放置，并通过图表展现趋势、比例、变化等，而不是将数据随意放置，只为将页面摆满，使分析无从谈起。
五、数据可视化的制作流程
1、确认需求
在数据可视化设计前，分析人员要先完成业务需求的分析，将分析需求拆分成不同层级、不同主题的任务，捕捉其中业务的数据指标、标签，划分出不同优先级，为下一步取数做准备。
指标管理 -派可数据BI可视化分析平台
在确认需求的过程中，分析人员需要特别关注业务和数据的对应关系，按照数据词典将数据仓库中的指标、标签进行确认，对数据质量进行调研，最大程度提高数据可视化的准确性。
数据可视化是为了解决问题而制作出来的，所以实际制作分析的过程中必须紧贴企业业务流程，了解业务指标、属于什么专业方向的内容，最大程度地提升数据分析的准确性，提高图表展现信息的质量。
2、准备数据
数据可视化，千万不能忘了数据。不管前期规划再好，业务指标和需求之间的关系再贴合，没有数据你什么也分析不了。
数据处理 - 派可数据BI可视化分析平台
分析人员在进行可视化分析前，应该提前准备好任务所需的数据，做好分析前的准备工作。在这个阶段，分析人员可以联合技术人员，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，准备进行数据分析。
在准备数据的过程中，分析人员可以对业务数据进一步确认，和一线业务人员进行沟通协作，确认数据和业务之间相互贴合，数据也和业务变化一致。然后可以思考数据之间的关联，将关键数据整理进行标记。如果没有需要的数据就要及时寻找，看看对方是否能够临时填报、补录数据，增加数据的源头。
3、选择图表
图表的选择直接关系到可视化的呈现效果，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对象引向错误的方向。
可视化图表 - 派可数据BI可视化分析平台
数据可视化分析人员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。
4、页面布局
分析人员将一张完整的页面分割成不同板块、层次，保证数据能够完全展现，同时设计人员还要注意划分信息的重要程度，在整体视觉设计中，把核心的数据指标放在最重要的位置，占据较大的面积，其余的指标按优先级依次在核心指标周围展开。
可视化大屏 - 派可数据BI可视化分析平台
当然，在实际的可视化分析过程中，管理人员给到的数据需求一般都会比较多，要求在同一页面上展现尽可能多的信息量。这时候设计人员就需要在满足计较关键信息、平衡布局空间以及简洁直观的基础上将数据划分为更多层次。
可视化大屏 - 派可数据BI可视化分析平台
5、数据可视化分析
在数据分析过程中，很多新手会有一个误区，经常会把各种各样的可视化图表装满几个屏幕，认为这样就可以把所有信息直观地展示给用户。实际上，用户并不需要那么多内容，相比复杂的信息展示，他们往往会更喜欢一目了然的内容设计，一眼就能看到关键信息。
数据可视化 - 派可数据BI可视化分析平台
此外，整个可视化图表页面中，色彩不宜太过丰富，颜色最好也不要太过鲜艳，把色彩对比强烈的颜色放到关键信息，用清晰的逻辑去呈现变化，突出重点部分，使用户产生更好地体验，这才是他们最希望看到的。
最后，回到数据分析本身，分析人员可以选择为制作完成的可视化图表附上自己从业务逻辑思考的信息，帮助用户更好地分辨图表展现的意义。
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