数据决定了你图表可以展现的信息 , 也决定了你要进行的分析流程 , 所以一定要提前到数据仓库中查看是否有自己需要的业务数据 。 如果没有就要及时寻找 , 看看对方是否能够临时填报、补录数据 , 增加数据的源头 。
下一步就要把这些确认好的数据跟之前规划的指标核对 , 将这些不同数据进行关联 , 思考数据分析中可能会使用到的关键信息 , 把整理过的数据放到备用表单中 。
3.选择图表
【数据可视化|还不会数据可视化?简述数据可视化制作流程】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 。
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.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的展示给用户 。 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 。
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 , 使用户产生更好的体验 , 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 , 帮助用户更好的分辨图表展现的意义 。
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