为什么要做数据可视化?
工作中,无论是哪一种场景,都要接触数据,接触表达。数据可视化就是表达信息的一种方式,通过用图表+数据的形式,更好的传递业务信息。就目前来看,多数企业正逐渐从传统的流程式管理方式过渡到基于数据的管理方式。这是一种必然趋势,数据可视化能够帮助分析的人对数据有更全面的认识,获得更有商业价值的洞见和价值。
何为数据可视化?
这里主要是指工作场景中的数据可视化(海报类、信息图不在范围内)。
数据可视化就是承接数据分析之后的数据展示,包括图表设计、动效组合,形成二维图表,三维视图、联动钻取,搭配成大屏……
数据可视化的功能主要体现在两个方面:一是数据展示;二是业务分析。数据展示很好理解,就是将已知的数据或数据分析结果通过可视化图表的方式进行展示,形成报表、看板、dashboard、甚至配合现在流行的大屏展示技术,数据展示的方式也越来越为人所接受和欢迎。业务分析就是在看到图表、dashboard、大屏之后,将所分析的度量和数据有效地转化为有商业价值的见解,使其能够为基于事实所做的决策提供支持。
数据可视化的工具
对于数据可视化,有诸多工具,如:
图表类插件:ECharts、Highcharts、D3js等功能都十分强大。
数据报表类:Excel、金蝶、FineReport等,对于日常的报表制作,易学实用。
可视化BI类:比如cognos、tableau等,更直接地针对业务分析。
以上,前两者是纯粹的可是化图标,后两者涵盖从数据采集、分析、管理、挖掘、可视化在内的一系列复杂数据处理。
如何实现可靠的数据可视化?
数据可视化最终还要回归到“阅读者”,通过传递有指向性的数据,找出问题所在,制定正确决策。所以数据的价值不在于被看到,而在于看到之后所引起的思考和行动。
这里,企业内数据还不同于普通的应用数据,它们大多不是通过算法程序直接产生价值应用于用户,而是通过合理的展示和分析,再经应用者或管理者思考和判断,最后采取行动,从而发挥价值。
1、谁是可视化的受益者
无论你在做一份传统的报表,汇报的PPT还是其他,首先需要搞清楚这是给谁看的,他需要了解哪些事项,关注那些指标,在决策过程中会如何利用你展示的信息和数据,一句话概括就是搞清楚数据分析工作的目标,这一张报表是用来做什么的。后续的数据分析工作和分析报告里所要呈现的全部内容,之后都是要紧紧围绕着这个目标主题而服务的。
2、梳理指标体系
数据可视化是要讲繁杂的各条数据,梳理成指标,围绕每个业务财务、销售、供应链、生产等形成指标体系,最后通过可视化的方式展现,比如回款率、收益效率….
可以说,数据分析工作是否成功,大体就在指标的梳理。这个工作需要数据中心的人员或者BI组的人员深入业务一线去调研需求,拉来数据,建好数仓….
3、将数据可视化与业务方案结合起来
如果数据可视化的目的在于介绍能解决具体的、可衡量的、可执行的、有相关性和时效性问题的数据,那就在制作过程和汇报过程中,加入这些问题。
在规划数据可视化方案时,要明确这是要解决用户特定问题的,所以你的方案不仅要能够很好地解释数据分析的结论、信息和知识。并且管理者能够沿着你规划的可视化路径能够迅速地找到和发现决策之道。
举例来说,当企业的业绩不达标时,可视化方案的设计路径可以是这样的:
第一步,从整体运营出发,明确有哪些关键因素会影响业绩。
比如:销售订单、客单价、客户数、用户活跃度;产品产量、品质、成本、交期等等,相应地去看这些关键因素对应的KPI的表现。对整体的业绩来讲,这些因素都会是驱动因素,都会对业绩有直接驱动和影响。这些驱动数据的可视化是基础,也是寻找解决方案最终的出发点和落脚点。
第二步,对关键因素深入分析,确定是什么因素导致业绩没达标。
比如,对比分析,观测某时段所有关键因素对KPI的表现,哪些数据高了,哪些数据低了,哪些波动较大。针对这些问题因素,追踪目前的行动方案是什么进度,是否要调整,的放矢地去做改善和探索提升业绩之道。
数据可视化,最终时为了企业良好的运营而服务的,这是它的商业价值。如果你不关注企业的战略和行动方案,很难建立起具有联动价值的信息图。比如,企业执行的行动方案,通常是为了达成和实现企业的战略目标,通过这样的手段实现精益管理和精益运营。所以,可视化的解决方案要能够做到,行动方案对战略目标的驱动效果、个体、团队对部门整体指标、KPI的驱动和影响效果。只有建立起来具有联系的信息视图,才会获得有价值的数据可视化。
4、一些细节
①选择合适的图表。每一种图表都有适用的情境,这点在此文中有提过。有时候为了达到完美的表达效果,可能需要多个图表之间的配合,比如大屏。
②动效:联动钻取。突出分析的重点和优势,将读者的注意力吸引到关键的地方。
联动:报表模板之间可以建立关联,同一页面中查看多张关联的图表,实现图表联动的效果。
钻取:细分指标的粒度,钻取到明细数据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在当今这个数据驱动的时代,几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中,指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是 ...
2025-02-18当数据开始说谎:那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景?熬了三个通宵做的数据分析报告,在会议上被老板一句"这数据靠 ...
2025-02-17数据分析作为一门跨学科领域,融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者,系统化的学习路 ...
2025-02-17挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’,同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖 ...
2025-02-17近来deepseek爆火,看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。 可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的, ...
2025-02-14一秒精通 Deepseek,不用找教程,不用买资料,更不用报一堆垃圾课程,所有这么去做的,都是舍近求远,因为你忽略了 deepseek 的 ...
2025-02-12自学 Python 的关键在于高效规划 + 实践驱动。以下是一份适合零基础快速入门的自学路径,结合资源推荐和实用技巧: 一、快速入 ...
2025-02-12“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?” “某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?” “公司整体业绩 ...
2025-02-08活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让 ...
2025-02-071、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》, ...
2025-02-02真正的数据分析大神是什么样的呢?有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具,能够从海量数据中找到潜在关联,或者一眼识别报告中的数 ...
2025-02-01现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年 ...
2025-01-31本人基本情况: 学校及专业:厦门大学经济学院应用统计 实习经历:快手数据分析、字节数据分析、百度数据分析 Offer情况:北京 ...
2025-01-3001专家简介 徐杨老师,CDA数据科学研究院教研副总监,主要负责CDA认证项目以及机器学习/人工智能类课程的研发与授课,负责过中 ...
2025-01-29