同时在线|思考：数据分析与数据后台设计( 六 )

前文也谈到图的缺点在于无法同时展示多个指标在一个图中，每张图能获取的指标有限且多指标同时放在一个页面里图太多且不好整合，此时友盟与天幕的示例中下方罗列了多个指标的表格则有效地解决了这个问题。
上面的图可以切换展示下方不同的指标，且可根据指标的特点设计为突出分析思路的趋势图、柱状图或是其他可视化图，下方则可以将这个菜单中需要分析的指标排列开，便于分析者更加全面的综合对比分析。
为什么会有这两种常见的设计？似乎二者用起来并没有很大的区别。
从用户界面的设计角度来说，以图为主的思路更容易吸引眼球，图加表的模式相对枯燥。从使用者体验来说，区别则很大。以图为主的模式，将各个指标用图的方式展示，并分散开，和监控数据非常类似。每个指标通过图都可以快速的获取到超过数值带来的多或者少的信息。
以前文GameAnalytics示例图为例，收入分析中通过图不仅快速了解了当前收入、付费人数次数、ARPU等数值，还看到了这几个指标的发展趋势，用图快速的提供了每个指标数值加变化两种信息。下图天幕示例图同样展示了类似的收入指标，但是采用的是上图下表的组合。

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这里的图只展示了一个指标，分析者需要通过表格方能快速获取各个指标数值信息。
这种设计思路下的对于分析者的思考而言，更多提供的是相比分散的图更加综合的多指标对比信息。分析者可以快速地从表格选择众多指标，与不同时间的同指标进行对比，而分析某个指标之时可以切换上方的图来分析具体指标。从单个指标的分析效率上来说弱于以图为主的方式，但是想要更加全面的分析时，表格的优势就非常明显了。
二者最大的区别在于获取数据信息时，关注点集中于某个指标的程度多还是少，一次想要获取的指标数量多与少，综合对比的程度强与弱。
区别可以说清楚，但是真正在设计做选择时，并没有明确的边界用以选择。
对于以上区别，在实际设计中还是要根据使用者的习惯以及产品本身来选择。比如说像阿里云一样的运维工程师常用的数据后台，监控需求是远大于观察与分析数据需求的，此时除了监控数据的界面设计需要图，日常观察的一些数据也可以多以图为主，在日常观察过程中便于从变化中发现隐患。
像游戏或是常见的资讯、工具类软件的数据后台，通常会是不同类型的指标罗列综合分析，此时轮流把每个指标的图看过去，反倒不如通过表格来展示。
观察数据与监控数据最大的不同在于数据内容更多，数据指标数量更多，日常分析时对于数据内容需求的多和少即是判断后台页面设计的基础准备，多则以图加表为主，少则以图为主。
判断标准不唯一，关键还是在于设计者需要充分考虑分析者对于数据信息量的获取需求进行判断。
2）数据和表格
日常在表格中展示的数据一般有两种，一种是以时间维度展示，另一种则是以某个分析对象为目标展示，具体看一看以下的例子。

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阿里云支出的示例图中展示的是某个月各项服务的支出，talkingdata渠道分析展示的是某时间段内各个渠道的新增用户、收入、留存等指标。在分析的目标重要性优于时间时，此时数据的分析角度优先时当前的目标其次才是时间。
就阿里云支出例子而言，此时关注当月各项服务的支出，是优于各项服务在各月的支出；talkingdata的这个例子中，关注渠道用户质量优于各个渠道每天的用户数据。