专栏首页一名叫大蕉的程序员《七天数据可视化之旅》第一天 数据可视化过程

《七天数据可视化之旅》第一天 数据可视化过程

《七天数据可视化之旅》第一天 数据可视化过程

Destiny,某物流公司数据产品经理,目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中,期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用,共同成长。

0x00 前言

之前写过一篇文章,叫做数据可视化的基本流程,是站在可视化过程中的上下游关系,来梳理和介绍数据可视化的全过程,及其各个环节的主要工作内容。今天这篇文章,也是介绍数据可视化的过程,但是更多的是站在产品经理的视角,去呈现一个数据需求,从需求提炼、分析,到最终可视化呈现的一个过程。

可视化的终极目标是洞悉蕴含在数据中的现象和规律,从而帮助用户高效而准确的进行决策。

0x01 可视化过程

一个完整的数据可视化过程,主要包括以下4个步骤:

  • 确定数据可视化的主题;
  • 提炼可视化主题的数据;
  • 根据数据关系确定图表;
  • 进行可视化布局及设计;

0x02 确定数据主题

可视化过程的第一步:确定数据主题,即确定需要可视化的数据是围绕什么主题或者目的来组织的。

在可视化过程中的4个步骤之中,第一步是相对来说较容易的一步。

业务运营中的具体场景和遇到的实际问题,公司层面的某个战略意图,都是确定数据可视化主题的来源和依据。简而言之,一个具体问题或某项业务、战略目标的提出,其实就可以对应一个数据可视化的主题。

比如,银行分析不同城市用户的储蓄率、储蓄金额,电商平台进行双十一的实时交易情况的大屏直播,物流公司分析包裹的流向、承运量和运输时效,向政府机构或投资人展示公司的经营现状等,都可以确定相应的数据主题。

0x03 提炼数据

确定数据围绕什么主题进行组织之后,我们接下来要了解我们拥有哪些数据,如何来组织数据,这里面又衍生出另外三个问题。

1. 确定数据指标

分析和评估一项业务的经营现状通常有不同的角度,这也就意味着会存在不同的衡量指标。同样一个业务问题或数据,因为思考视角和组织方式的不同,会得出截然不同的数据分析结果。

例如,要评估寄件这项业务,有人想了解寄件量,有人想知道不同快递公司的运输时效,有人想知道寄件用户的下单渠道,还有人想了解寄件收入。

拿起数据,就开始画图,会让整个数据可视化作品没有重点、杂乱无章,是一种用战术上的勤劳掩盖战略上的懒惰,最终的呈现效果一般不理想。

2. 明确数据间的相互关系

基于不同的分析目的,所关注的数据之间的相互关系也截然不同,这一步实质上是在进行数据指标的维度选择。

例如,都要统计寄件量,有人希望知道各个快递公司的寄件量是多少,有人想了解一天内的寄件量高峰位于哪个时段,还有人想知道寄件量TOP10的城市排名。这里的快递公司、时段、城市,都是观察寄件量这个指标的不同维度。

通常,数据之间的相互关系包含如下几类:

  • 趋势型: 通常研究的是某一变量随另一变量的变化趋势,常见的有时间序列数据的可视化。
  • 对比型: 对比两组或者两组以上的数据,通常用于分类数据的对比。
  • 比例型: 数据总体和各个构成部分之间的比例关系。
  • 分布型: 展现一组数据的分布情况,如描述性统计中的集中趋势、离散程度、偏态与峰度等。
  • 区间型: 显示同一维度上值的不同分区差异,常用来表示进度情况。
  • 关联型: 用于直观表示不同数据之间的相互关系,如包含关系、层级关系、分流关系、联结关系等。
  • 地理型: 通过数据在地图上的地理位置,来展示数据在不同地理区域上的分布情况,根据空间维度不同,通常分为二维地图和三维地图。

3. 确定用户关注的重点指标

确定了要展示的数据指标和维度之后,就要对这些指标的重要性进行一个重要性排序。

因为对于一个可视化展示的终端设备而言,其屏幕大小有限,且用户的时间有限、注意力也极其容易分散。如何让用户在短时间内,更有效率的获取到重要的信息,这是评估一个可视化产品好坏的重要因素。

在可视化设计之前,不妨问用户两个问题:

(1)如果整个版面只能展示一个最重要的信息,你希望是什么?

(2)你希望展现这些信息的理由是什么?通过用户对这些问题的回答,你能了解到,在已确定的指标和维度中,用户最关注的是哪个或哪些。

通过确定用户关注的重点指标,才能为数据的可视化设计提供依据,从而通过合理的布局和设计,将用户的注意力集中到可视化结果中最重要的区域,提高用户获取重要信息的效率。

0x04 确定图表

数据之间的相互关系,决定了可采用的图表类型。常见的数据关系和图表类型的对应关系如下图所示:

通常情况下,同一种数据关系,对应的图表类型是有多种方式可供选择,是不是随机选择一种方式就可以了呢?

当然不是,图表的目的是为了更好的去呈现数据中的现象和规律,那么必然,可视化图表的效果也极大的受到实际数据的影响,这个后续再分享。

0x05 可视化设计

在做好了以上的需求收集和整理之后,接下来就要开始进入可视化的设计和呈现的阶段。这一步主要包括两个方面:一是进行可视化布局的设计,二是数据图形化的呈现。

1. 页面布局

可视化设计的页面布局,要遵循以下三个原则:

(1)聚焦

设计者应该通过适当的排版布局,将用户的注意力集中到可视化结果中最重要的区域,从而将重要的数据信息凸显出来,抓住用户的注意力,提升用户信息解读的效率。

(2)平衡

要合理的利用可视化的设计空间,在确保重要信息位于可视化空间视觉中心的情况下,保证整个页面的不同元素在空间位置上处于平衡,提升设计美感。

(3)简洁

在可视化整体布局中,要突出重点,避免过于复杂或影响数据呈现效果的冗余元素。

2. 图表制作

影响图表呈现效果的,主要有两个影响因素,一个是数据层面的,一个是非数据层面的。

(1)数据层面

若数据中存在极端值或过多分类项等,会极大影响可视化的效果呈现,如柱形图中柱形条的高度、气泡图中气泡的大小、饼图中的分类项太多等。

对于数据本身造成的可视化效果不佳的情况,我们是不是就束手无策了呢?当然不是,在以往的可视化过程中,本人虽然也踩了很多坑,但是对于如何解决这类问题也积累了一些经验,下次专题分享。

(2)非数据层面

非数据层面,但是影响图表呈现效果的因素,通常在设计过程中就可以解决。

比如图表的背景颜色、网格线的深浅有无、外边框等等,这类元素是辅助用户理解图表的次要元素,但如果不加处理全部放出,视觉上就不够聚焦,干扰到你真正想展示的数据信息。

因此,对于此类非数据层面,但是影响图表视觉呈现的元素,应该尽量隐藏和弱化。

0xFF 总结

最后一句个人经验:作为数据可视化的设计者,你应该在可视化设计之前,全面了解此次数据的分布情况、量级,通常几行sql就可以搞定,这样在进行可视化设计的时候,可以少踩很多坑。

作者更多文章:

数据可视化的基本流程

如何设计数据字典

本文分享自微信公众号 - 一名叫大蕉的程序员(DaBananaTalk)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-11-09

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • 分布式架构的套路No.74

    今天小蕉跟大伙一起聊聊分布式系统的架构的套路。在开始说套路之前,大家先思考一个问题,为什么要进行分布式架构? 大多数的开发者大多数的系统可能从来没接触过分布式...

    大蕉
  • Spark你一定学得会(四)No.68

    小伙伴在写Spark任务的过程中感觉非常巨痛苦,总是有奇奇怪怪的问题,写好的程序在开发环境跑得好好的,一上到生产直接被干懵逼了。今天呢,我就跟大伙好好聊聊 Sp...

    大蕉
  • 【侠客行】Lombok深度解析

    Lombok能以简单的注解形式来简化java代码,提高开发人员的开发效率。例如开发中经常需要写的javabean,都需要花时间去添加相应的getter/sett...

    大蕉
  • 惊艳全球数据行业的16个数据可视化例子

    数据是非常强大的。当然,如果你能真正理解它想告诉你的内容,那它的强大之处就更能体现出来了。 通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。必须...

    灯塔大数据
  • 有哪些惊艳全球数据行业的16个数据可视化例子?

    数据是非常强大的。当然,如果你能真正理解它想告诉你的内容,那它的强大之处就更能体现出来了。   通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。...

    小莹莹
  • 这16个数据可视化案例,惊艳了全球数据行业

    本文转自网络,如涉侵权请及时联系我们 数据可视化可以帮你更容易的解释趋势和统计数据。 数据是非常强大的。当然,如果你能真正理解它想告诉你的内容,那它的强大之处就...

    CDA数据分析师
  • 这16个数据可视化案例,惊艳了全球数据行业

    数据是非常强大的。当然,如果你能真正理解它想告诉你的内容,那它的强大之处就更能体现出来了。

    华章科技
  • 惊艳全球数据行业的16个数据可视化例子

    数据是非常强大的。当然,如果你能真正理解它想告诉你的内容,那它的强大之处就更能体现出来了。 通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。必须...

    钱塘数据
  • 高管必备思维:区分2类问题和4类可视化方法

    大数据文摘
  • IEEE2015 可视化会议-机器学习渐呈星火燎原之势

    最近,我参加了在芝加哥举办的IEEE 2015可视化大会,并草草记录了一些有关机器学习的内容。对于那些不了解该会议的人来说,你有必要了解下,这是从业者、学者和研...

    CSDN技术头条

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券