作為數(shù)據(jù)人，在日常生活和工作之中，我們是否經(jīng)常被要求制作如下圖所示的一些數(shù)據(jù)統(tǒng)計表格：

總的來看，這些表格看似包含的信息很全，但是其實人腦對數(shù)字本身并不敏感，看到數(shù)字之后需要在左腦進行進一步思考才能轉(zhuǎn)化為人最終獲取到的信息。

而幸運的是，人的右腦對圖像信息的處理速度非?？欤苓_到相同場景下數(shù)字處理速度的100倍以上。

基于人腦對數(shù)字和圖像處理的以上特征對比，我們開始嘗試使用圖表的方式對數(shù)據(jù)進行更好的信息傳達。

盡管如此，卻經(jīng)常發(fā)現(xiàn)自己雖然有數(shù)據(jù)，卻不知道用什么圖表來進行數(shù)據(jù)最佳形式的價值表達，只會使用幾個簡單的柱狀圖、折線圖、餅圖。

在顏色和字體等細節(jié)樣式方面，不知道如何進行更加美觀的調(diào)配，做出來的圖表被人吐槽“巨丑”。

做好的報告不知道如何進行組合呈現(xiàn)，不知道如何進行合理的布局，最終做出來的報告，甚至有時候自己都有點“不忍直視”。

要構(gòu)建一個優(yōu)秀的可視化儀表板 （即真正信息豐富、可以指導(dǎo)行動的儀表板），僅將所有“頓悟”放到畫布上是不夠的。要讓儀表板達到給用戶最佳的信息傳達效果，我們必須認真考慮各種規(guī)劃和設(shè)計各種元素。

之前，有系統(tǒng)講解如何制作一個可視化報告：《實戰(zhàn)秘籍｜教你10分鐘搞定一份可視化報告！》

接下來將從圖表類型、顏色搭配、儀表板布局設(shè)計原則、作品完善四個部分詳細地給大家進行講解，希望能夠讓大家的商業(yè)數(shù)據(jù)可視化分析報告能力得到一定提升。

注：下文所使用的工具、圖表、配色方案、分析功能，都依賴于BI工具FineBI，可先自行下載嘗試！

學(xué)會使用最佳的圖表類型

時間趨勢分析

時間趨勢分析，是我們?nèi)粘９ぷ髦袘?yīng)用最為廣泛的方法之一。對于這類場景，我們通?？梢赃x擇折線圖、柱狀圖來更好地進行數(shù)據(jù)到時間趨勢的分析，比如上圖所示，我們用折線圖來分析每個地區(qū)的年度合同金額走勢。

但是如果我們同時還想知道總的銷售額在每年的走勢如何，僅僅通過折線圖或者柱狀圖顯然是無法表達的。如果想知道每年總的銷售額的走勢，這個時候我們就可以通過范圍面積圖、堆積折線圖或者堆積柱狀圖來實現(xiàn)。但是這三其實者也是有區(qū)別，范圍面積圖和堆積折線圖是以每個地區(qū)作為一個模式的（單獨觀察每個地區(qū)的合同金額走勢也同樣方便），而堆積柱狀圖是將每個月份作為一個模式的。

比較和排序分析

第二種要給大家介紹的是比較和排序分析，對于這類場景，我們通?？梢赃x擇條形圖或者柱狀圖來進行對比比較和排序，這是因為他們都是基于相同的基線然后將數(shù)值顯示為長度或者高度，使得值與值之間的對比分析變得異常容易。

相關(guān)性分析

我們經(jīng)常會有一些需要進行相關(guān)性探索分析的數(shù)據(jù)，例如研究某一種商品的單價和銷售額之間的關(guān)系，研究員工考勤時間和離職率之間的關(guān)系，研究溫室溫度和作物生長的關(guān)系等等，這個時候采用散點分布圖也許是我們的首選。但是需要注意的是，相關(guān)性分析并不能保證絕對的存在關(guān)系，只是表示可能存在關(guān)系。一般來說，在用散點圖進行數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析時，我們還可以引入趨勢擬合線進行輔助判斷。

對于不同單位的數(shù)據(jù)，在FineBI中我們可以采用分面分析的方法。分面展示其實是提供了一種將多項指標并列分析的數(shù)據(jù)觀察視角，比如我想同時觀察溫度和襯衫銷售的數(shù)據(jù)統(tǒng)計趨勢、觀察合同金額和購買數(shù)量的關(guān)系，這個時候就可以使用分面分析來進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計觀察。通過分面，可以分析不同指標的相關(guān)性，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的潛在關(guān)聯(lián)。

分布分析

分布分析也是我們做數(shù)據(jù)可視化分析時使用的比較多的一種方法，例如我們想知道不同產(chǎn)品類型的銷售金額分布，這個時候我們可能會選擇使用餅圖進行展示。

通常來說餅圖和堆積柱狀圖主要用于做數(shù)據(jù)的分布分析，但是需要注意不要試圖嘗試對不同系列的餅圖進行數(shù)據(jù)分布對比分析，這將會不利于我們觀察到每部分數(shù)據(jù)的變化情況，此時對比柱狀圖會是我們更好地選擇。

周期性數(shù)據(jù)分析

對于周期性循環(huán)數(shù)據(jù)特征分析，比如企業(yè)經(jīng)營狀況——收益性、生產(chǎn)性、流動性、安全性和成長性的評價（適用于快速對比定位短板指標），我們建議使用雷達圖進行展示。

地理數(shù)據(jù)分析

對于那些和地理位置信息相關(guān)的數(shù)據(jù)分析，地圖是我們的首選類型，包括點地圖、區(qū)域地圖、熱力地圖、流向地圖等等。因為地圖除了能對比分析數(shù)據(jù)本身的差異性之外，還可以結(jié)合地理位置進行分析，發(fā)掘和地理位置信息等相關(guān)的業(yè)務(wù)價值。

例如某一家電商企業(yè)，想要分析不同區(qū)域服裝種類的銷售情況，如果通過地圖進行地理位置信息相關(guān)的輔助分析，就能快速探索出服裝種類和地區(qū)位置區(qū)域的相關(guān)性（例如南方襯衫、西裝等服裝熱銷，北方羽絨服、羊毛衫等服裝熱銷）。

漏斗轉(zhuǎn)化分析

漏斗圖適用于分析具有明確流程節(jié)點轉(zhuǎn)化率的數(shù)據(jù)分析場景，例如互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)常用的平臺用戶訪問階段漏斗轉(zhuǎn)化分析、用戶生命周期漏斗轉(zhuǎn)化分析等等。

如上圖所示 ，我們通過FineBI進行某個平臺的用戶訪問階段轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)分析。我們逐級來看各節(jié)點轉(zhuǎn)化情況，首先是用戶從瀏覽商品行為到添加購物車行為這一流程的轉(zhuǎn)化情況，我們通過漏斗圖可以快速看出其轉(zhuǎn)化率為50.77%，反映出該平臺的商品介紹、圖片描述等對用戶有較強的吸引力。接下來繼續(xù)看添加購物車到下單的轉(zhuǎn)化率，可以看出其轉(zhuǎn)化率高達99.66%，非常不錯。之后卻看到單至付款的轉(zhuǎn)化率僅50%，這是一個值得反思的轉(zhuǎn)化節(jié)點，通過數(shù)據(jù)分析猜測該平臺商鋪支付渠道不完善，需要增加例如支付寶、微信等快捷支付渠道，降低平臺因為沒有提供用戶習(xí)慣性的支付渠道而導(dǎo)致用戶放棄購買行為的幾率。

日歷圖分析

日歷圖常用于分析和時間規(guī)律相關(guān)的分布數(shù)據(jù)，一般來說需要使用同一生長色系或者熱力色進行渲染展示。

如上圖所示，我們使用日歷圖分析每個月每天的發(fā)電量數(shù)據(jù)，可以很容易地發(fā)現(xiàn)8月、12月份的與中下旬處于全年的用電高峰期。

核心KPI指標分析

對于企業(yè)核心的KPI指標數(shù)據(jù)我們通?？梢允褂?，KPI指標卡以及文本組件進行直觀的匯總展示。

碩大醒目的關(guān)鍵績效指標是用戶查看儀表板時的錨點，它們似乎在大聲引導(dǎo)用戶說：“從這里開始！”這些數(shù)字可用作對話開場白，還能為旁邊的圖表提供上下文。

表格展示

最后是適合直接使用表格進行展示的數(shù)據(jù)類型，通常來說比如需要查看精準的數(shù)據(jù)（比如需要反復(fù)查對的統(tǒng)計數(shù)據(jù)）以及需要明細展示的數(shù)據(jù)。通常來說我們可以和顏色進行結(jié)合（FineBI可自動渲染為顏色表格），更進一步的直觀顯示出數(shù)據(jù)的數(shù)值大小分布。

顏色搭配一致性原則

顏色是最有效的美學(xué)特征之一，因為它可以吸引注意力。我們最先注意到的特征就是顏色， 它能夠以直接的方式突出顯示特定見解、標識異常值。在論證觀點時，顏色的使用應(yīng)該以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，而不是個人的喜好或品牌的顏色。

一般來說，我們在使用顏色的時候可以遵循以下的配色一致性原則：

1.數(shù)值指標一致性

當根據(jù)某一個指標的數(shù)值大小進行顏色映射時，建議使用生長色系的漸變顏色。

例如上圖所示，統(tǒng)計的是不同年份的一個地區(qū)銷售額情況，左邊的圖顏色并沒有色系和生長規(guī)律，用戶難以理解具體指標數(shù)值的映含義，而此時如果使用右邊的生長色系的表達方式，它會傳達給用戶一種顏色可測量感。那么用戶根據(jù)這樣的漸變生長色系，就可以很輕松地理解當年每個地區(qū)的一個銷售額分布情況。

2.指標顏色一致性

在同一儀表板中，對于相同的度量盡量使用同一色系的顏色方案，避免使用過多的顏色對用戶造成干擾。

例如我們在做銷售看板分析時，通常分析指標會有銷售額和回款額，那么即使我們在對同一個指標做不同維度的數(shù)據(jù)可視化分析時，對于銷售額和回款額建議分別使用相同的色系進行配色，比如銷售金額盡量用黃綠色系，回款金額盡量用藍色系。我們在遵循這樣的指標顏色一致性配色原則之后，用戶就能夠快速地根據(jù)顏色區(qū)分來理解當前的數(shù)據(jù)可視化圖表所要表達的指標含義。

3.色系顏色一致性

在同一儀表板中，盡量選擇相同色系的顏色方案，避免撞色。

對于顏色如何去定義選擇，這個可能是很多用戶非常頭疼的事情，不知道該選擇什么樣的顏色去搭配。但是其實在色系搭配方面，F(xiàn)ineBI里面內(nèi)置了非常多的漂亮的配色方案可供大家進行同一色系顏色的選擇，這一點對于用戶是非常友好的，畢竟有時候“顏值也很重要”。

如果我們是自定義配色，需要避免一些撞色。例如你把黃+白、藍+黑、紅+藍、黃+紫等等色系進行搭配，這樣不但從感官上不美觀，而且還容易對用戶的眼睛造成刺激。

4.語義顏色一致性

符合語義的顏色可以幫助人們更快地處理信息，盡量根據(jù)指標含義選擇符合人類最直觀感受的顏色。

因此可以使用紅色來表示熱量分布，褐色表示干旱指數(shù)，藍色表示降水量等等。

可視化報告的布局設(shè)計原則

儀表板的用途是引導(dǎo)讀者查看多個可視化，講述每個見解的故事，揭示見解之 間的聯(lián)系。 更多地采用更好的儀表板設(shè)計，使用戶可以發(fā)現(xiàn)正在發(fā)生的事情，了解最重要的信息及其重要性?？紤]如何在儀表板上引導(dǎo)用戶的視線。那么我們在設(shè)計儀表板布局的時候，需要遵循哪些原則？

1.故事性可視化儀表板布局

在設(shè)計儀表板之前，我們首先需要知道用戶的習(xí)慣和閱讀需求。通常來說，用戶看一個儀表板或者讀一個可視化作品的時候就像看一本書一樣，遵循著從上到下從左到右的原則。

也就是說，最重要的核心指標分析（一般可以選擇使用較大的數(shù)字進行KPI指標匯總顯示），我們可以放在左上方或者頂部。如果需要添加過濾控件進行頁面級的輔助數(shù)據(jù)篩選，控件的位置一般放在頂部位置。

其他一些次重要的指標分析可以放到左下方，最后是一些相對不那么重要數(shù)據(jù)或者是引導(dǎo)式分析最末尾的數(shù)據(jù)、明細數(shù)據(jù)、需要查看精準的數(shù)據(jù)（比如需要反復(fù)查對的統(tǒng)計數(shù)據(jù)）等等可以放到儀表板的右下方位置。

2.管理駕駛艙/大屏看板布局

另外在做一些管理駕駛艙或者是大屏看板的時候，我們可能會需要將一些比較重要的數(shù)據(jù)（一般來說可能是地圖或者是核心的數(shù)據(jù)可視化分析等等）放到中部進行展示。管理駕駛艙往往展現(xiàn)的是一個企業(yè)全局的業(yè)務(wù)，一般分為主要指標和次要指標兩個層次，主要指標反映核心業(yè)務(wù)，次要指標用于進一步闡述分析。所以在制作時給予不一樣的側(cè)重，這里推薦幾種常見的版式。

上面幾個版式不是金科定律，只是通常推薦的主次分布版式，能讓信息一目了然。實際項目中，不一定使用主次分布，也可以使用平均分布，或者可以二者結(jié)合進行適當調(diào)整。比如下圖所示，指標很多很多，存在多個層級的，就根據(jù)上面所說的基本原則進行一些微調(diào)，效果會很好。

美化報告

1.標題和文本注釋

當我們完成圖表的數(shù)據(jù)可視化統(tǒng)計和組合布局之后，并不意味著已經(jīng)完成了我們的數(shù)據(jù)分析報告，如果只是幾個圖表的組合拼接成的一個儀表板，可能會讓用戶難以閱讀和理解。由于數(shù)據(jù)可視化分析報告的可讀性至關(guān)重要，所以我們需要使用簡短有力的標題和文本，以最少的字數(shù)傳達最有價值的觀點、信息或故事。

通過標題和文本注釋結(jié)合可視化來對數(shù)據(jù)進行講述，突出顯示具體見解，提供其他背景信息，將所有這些元素整合到一個順暢的演示中。通過這些故事點讓人們能夠以更加有序的方式，深入探索每個可視化中的指標和見解。優(yōu)秀的可視化作品不但可以幫助您更好地理解自己的數(shù)據(jù)，還可以更快地提供更有意義的見解，甚至啟發(fā)其他人提出和回答新問題。

2.不要重復(fù)相同業(yè)務(wù)意義的表達

對同樣維度和指標的數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)形式有多種多樣，但是注意不要在同一儀表板中重復(fù)相同業(yè)務(wù)意義的表達。例如我們統(tǒng)計每個地區(qū)銷售額的占比分布情況，可以使用折線圖、也可以用柱狀圖、餅圖來進行展現(xiàn)，但是此時我們只需要選擇最佳的表達方式（餅圖）進行呈現(xiàn)即可。

3.鉆取分析多層級數(shù)據(jù)

對于一些有樹層級關(guān)系的數(shù)據(jù)，在FineBI中可以通過數(shù)據(jù)層層鉆取或者多層餅圖的形式進行呈現(xiàn)。通過數(shù)據(jù)鉆取的形式，讓用戶在做數(shù)據(jù)穿透分析時更加方便靈活，同時節(jié)約常規(guī)儀表板多個維度分析所要占用的額外區(qū)域。

4.聯(lián)動分析，替代控件過濾

通常在做一些需要數(shù)據(jù)過濾篩選的時候，我們可能會使用控件進行過濾。但是用戶實際在閱讀整體的數(shù)據(jù)可視化報告時，通過設(shè)置FineBI圖表和圖表之間的聯(lián)動關(guān)系來代替控件過濾，往往能夠更進一步增強儀表板的引導(dǎo)式分析，讓用戶進行更加快捷和靈活的數(shù)據(jù)聯(lián)動分析。

5.消除雜亂

6.多維分析，防止一葉障目

如上圖所示，這是一家牛奶生產(chǎn)企業(yè)的某個固定銷售報表的看板，我是這家公司的戰(zhàn)略決策者，那么我從這樣的固定維度的報表中只能夠得出兩個結(jié)論：

1.2016年相比2015年的公司牛奶銷售額相對有所增長，環(huán)比增長率位122.82%；

2.每年中各個月份的銷售額相差不大，唯一是在2月份中，可能是由于春節(jié)的影響，拉動了大眾的集中消費，所以在每年2月份公司的牛奶銷售額會迎來一個小高峰階段。

如果是傳統(tǒng)的固定報表，那么數(shù)據(jù)分析能給用戶傳遞的信息可能也就到此為止了?？墒钦娴膬H僅如此嗎？我們再來引入產(chǎn)品維度分析看看。

我們可以仔細觀察這個數(shù)據(jù)分析結(jié)果，無論是2015或是2016年，看起來好像每一年中的第一季度和第四季度的鮮奶銷售額比較高，酸奶的銷售額比較低；而第二季度和第三季度的酸奶銷售額比較高，鮮奶銷售額比較低。而像固定報表中的單一維度直接匯總，往往就將這樣真正有數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)價值的結(jié)果掩蓋掉了。

這里我們進一步來驗證一下。繼續(xù)用雷達圖進行每個季度不同產(chǎn)品類別的牛奶銷售額統(tǒng)計，觀察每年季度的銷售額數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果，我們可以輕松驗證之前的數(shù)據(jù)觀察結(jié)果。

我們再來從業(yè)務(wù)的角度進一步思考目前的數(shù)據(jù)結(jié)果原因，第一季度和第四季度主要為春、冬季節(jié)，天氣比較冷，這種冷天大家都喜歡熱鮮奶喝，因為比較暖身體。第二季度和第三季度主要為夏、秋季節(jié)，天氣比較熱，而這種熱天大家都喜歡和酸奶，因為比較清爽。

如果我是這家公司的戰(zhàn)略決策者，那么每年對于第一季度和第四季度，公司將主要生產(chǎn)鮮奶，降低酸奶的生產(chǎn)量；對于第二季度和第三季度公司將主要生成酸奶，降低鮮奶的生產(chǎn)量。

這樣一來，我們通過逐步的探索分析將數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)聯(lián)合起來，總體上既能提高企業(yè)的產(chǎn)品銷售額，又能降低每個季度公司的庫存壓力。

我們每天遵循的習(xí)慣可能會隱藏數(shù)據(jù)背后潛在的價值，所以我們需要多嘗試從看表格數(shù)字思考轉(zhuǎn)換到看圖形感知分析，勇于改變現(xiàn)狀。在對數(shù)據(jù)進行探索分析思考時，要善于從不同角度去進行可視化分析，完善數(shù)據(jù)全貌，這樣才能發(fā)掘數(shù)據(jù)背后的巨大價值。落實到具體的數(shù)據(jù)工作中，作為數(shù)據(jù)人，我們除了分析日常業(yè)務(wù)提出來的問題之外，還需要學(xué)會積極去處理未預(yù)見的問題，時刻保持對數(shù)據(jù)的懷疑態(tài)度，練就自己在探索數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)問題時的前瞻性。

后記

優(yōu)秀的可視化作品不但可以幫助您更好地理解自己的數(shù)據(jù)，還可以更快地提供更有意義的見解，甚至啟發(fā)其他人提出和回答新問題。構(gòu)建商用可視化是一門綜合技藝，需要運用科學(xué)、藝術(shù)、交流、敘事等方面的技能。 人人都可以制作可視化，但要獲得真正有效的商用可視化儀表板，我們需要投入時間、開展協(xié)作、進行迭代。 FineBI提供一個快速的可視化分析工具可以供我們進行使用，但是請記?。憾鄰挠脩艚嵌瘸霭l(fā)，再優(yōu)秀的儀表板仍然可以繼續(xù)完善和改進！