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轻松玩转数据可视化的技巧在这里!

时间:2021-01-28来源:微信浏览数:3

1、可视化的原因?

举个例子,你在喝酒的时候赞美酿酒的谷物有多香醇,在听好听的音乐的时候你说这个音符有多神奇,我觉得倾听者很难有共鸣吧!

同样的道理,在你做数据可视化之前,你作为数据分析师把你的构想说的天花乱坠,没见到效果之前谁也说不清楚。原因很简单,字不如表,表不如图。数据能呈现的是很直观的,但是也是有障碍的,当观众不知道你各个指标表达的意思的时候数据可视化做的再精美,也无法传达想表达的意思。就像是两个神交已久的人终于相聚却因为语言不同只能你比划我猜,这时如果送上同声翻译,绝对是雪中送炭。

简而言之,做可视化就是将数据以及数据背后的逻辑,如何能够准确又高效地传递给对方。


2、图表可视化的陷阱和误区有哪些?

这里主要给大家举例说明一下。

图表可视化的误区主要表现在观念上,这里有两个极端,十分要不得。

一是可视化“无用”。无用最直观的就是,你的可视化出神入化,炫技高超,却只是一张好看的图表,华而不实,无法解释任何东西,别人看不懂,你也说不上。

二是过度可视化。可视化很有用但不能神化,要正确看待,正确使用可视化。这个极端有几种表现:

其一是将所有数据逐一可视化。在一份数据分析报告中有结论有佐证,通常只需将结论性的趋势或者重点辅助指标进行可视化,其他诸如本年销售目标、预期利润率等展示类的KPI指标,上一期与本期销售额、两个业务员的销售业绩等数量较少的对比类指标,借由文字阐述即可,数据可视化时过犹不及,要适可而止。

其二是将所有数据集中可视化。有学员曾经问“如何在一张图中清晰地展示一年365天的销售数据及天气变化,并分析这些变化同星期和节假日的关联?”

这是典型的图表负担太重,图表和人一样都有自己的极限,一个人身兼数职同时处理多件事情就会手忙脚乱,图表内容过于丰富只会变得杂乱无章。这个时候如果将数据拆分成12个月,1张图表达1个月的数据,多图经过排版形成图表组合,既专业又美观。

其三是可视化过于追求变化。一种是求变。据我观察有此想法的人不在少数,同一份数据分析报告每次更新都会更换新的可视化类型,或者更换新的配色。这样好不好呢?人既需要新鲜感也需要稳定,比如我们看国家统计局或者专业的分析机构的可视化,有自己的风格并且有延续性。另一种是求新。前一段整个朋友圈都在转发人民日报的“新冠肺炎全球疫情形势”玫瑰图,很多学员都来问我怎么做,为此我第一时间提供了制作方法,同时提醒大家把握好使用尺度和场合,求新本身没错,吓到领导就是你的错了。

其四是过于迷信某种可视化类型。这个观念与求新求变正好相反,可以称之为可视化的保守派。我的一个老朋友特别喜欢折线图,他的报告里90%都是折线图,用折线图表达趋势变化、横向对比、多属性对比,在他眼里折线图就是超级英雄般的存在。其实,不存在万能的可视化类型,一类图表表现一类问题才是常态。

3、如何做好图表可视化,应该具备哪些原则?

把可视化做好很简单也很麻烦,简单的是只需要满足读者的需求即可,麻烦的是很多时候读者的需求往往飘忽不定,难以捉摸。

过了几天这个学员又来问怎样把多折线做得清晰易懂,我很疑惑,学员说上一次通过的方案,这一次领导不喜欢了。

我猜想领导可能想要多方位多维度的分析问题,这时候一张图表往往无法满足需求,于是就建议做成看板,层层剖析数据,学员说领导觉得看板里的图表太多抓不到重点。

于是我接着建议,不妨把折线图做成动态图表,通过按钮选择关注的业务种类,此时关注业务的折线高亮显示,其他折线呈灰色。这个建议同样被PASS,学员说领导不喜欢动态图表,只喜欢静态图表。

实在抓不到这位“领导”的点,我也是无能为力了。没想到几天后学员来报喜说方案通过了,我很好奇,哪个方案这么神奇能得到领导的青睐,学员说最初的方案。

所以想做好图表可视化还是要善于思考,了解喜好,总结规律,保持原则。具体有哪些原则呢?

一是平衡性。

在可视化规范与领导喜好之间寻求平衡点。大名鼎鼎的IBCS建立了关于报表、幻灯片、仪表板、图和表的制作标准。

有了这些视化规范是不是直接参照就可以呢?还不行,还需要加入一些“中国特色”,也就是领导的喜好,否则可能水土不服。如何把握领导的喜好?作为一个数据分析师,这应该是一个基本功吧。

二是逻辑性。

一个好的分析师会用数据讲故事,数据可视化之后故事会更吸引人,好的可视化就是与数据的逻辑完全契合,想展示什么(数据背后的含义)——依据是什么(数据的趋势变化)——结论是什么(数据反映的问题)。

三是准确性。

可视化要忠于数据,刻意夸大或者美化数据及变化都不可取。举个例子,前一段帮一个朋友做可视化,数据在1-50之间,做成的蝴蝶图中“数据1”对应的条形几乎不可见,这时候朋友就不满意了,明明有数图中却看不见这必须得改,接着又拒绝我增加“折断”的想法,万般无奈之下被逼着将“1”改成了“2”,终于露出一个“尖尖角”。一声长叹,数据可视化时既要满足甲方需求,也要尽可能地坚持原则。

四是稳定性。

刚才在谈可视化的误区时,建议大家不要过于求新求变,不要执着于某一类可视化类型,而是应该保持稳定性,通过增加细节适度微创新,还是领导熟悉的味道只是加了点料,保持了可视化风格延续的同时又有一点小惊喜。比如增加标准线,增加差异箭头、增加区域分隔等等。

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