塔夫脫說，“圖形代表數據。事實上，它比傳統的統計分析方法更準確，更有啟發性。”對於編輯、設計師、運營分析師、大數據研究者等，需要從不同維度、不同層次、不同粒度的數據處理統計中，以圖表和信息圖的方式，為用戶(僅獲取信息)、讀者(消費信息)、管理者(利用信息進行管理和決策)呈現不同於表格形式的分析結果。數據可視化技術綜合運用了計算機圖形學、圖像、人機交互等技術。，並將采集、清洗、轉換、處理後的符合標準和規範的數據映射成可識別的圖形、圖像、動畫甚至視頻，並允許用戶以數據可視化的方式進行交互和分析。任何形式的數據可視化都會由三個要素組成:豐富的內容、吸引人的視覺效果和精心的制作，可以概括為新穎有趣、充實高效、美觀悅目。
[為什麽]為什麽要進行數據可視化？
無論是哪種職業和應用場景，數據可視化的目的都是壹樣的，那就是準確高效、簡潔全面地傳遞信息和知識。可視化可以將看不見的數據現象轉化為看得見的圖形符號，可以與復雜的、看似莫名其妙的數據建立聯系和關聯，發現規律和特征，獲得更多具有商業價值的洞察和價值。並使用合適的圖表直接、清晰、直觀地表達出來，從而實現數據自釋的目的，讓數據說話。人類右腦記憶圖像的速度比左腦記憶抽象單詞的速度快1萬倍。因此，數據可視化可以加深和加強受眾對數據的理解和記憶。
[如何]如何實現可靠的數據可視化
數據可視化包括壹系列復雜的數據處理，包括數據收集、分析、管理、經營和挖掘。然後設計師設計壹種表現形式，也許是二維圖表，也許是三維視圖，不管是什麽樣的信息圖譜。最後前端工程師創建相應的可視化算法和前端渲染呈現的實現。如果妳只是能把數據變成漂亮的圖表，設計出固定維度不同風格的圖表來闡述妳的觀點，並不代表這個結局就足夠好。這只是壹個簡單的開始，只是壹個美好願望的萌芽。如果妳想成功地報告結果，並有效地將妳分析的指標和數據轉化為具有商業價值的見解，使它們能夠支持基於事實的決策，妳需要做更多的功課。
色彩增強了信息可視化的視覺效果。在信息可視化通過造型元素清晰傳達信息和敘述的基礎上，把握視覺元素中色彩的運用，使圖形更加生動有趣，更準確直觀地表達信息。色彩可以幫助人們對信息進行深度分類，強調和淡化生動有趣的視覺作品，往往能給觀眾帶來視覺享受。當然，視覺效果要融入企業品牌的色調，與企業的品牌文化保持高度壹致，這是基本常識。比如企業的品牌基調熱衷於紅色，妳設計的視覺效果就要有意識地向這個基調靠攏。但不需要搭配，因為紅色的視覺效果通常蘊含著警示的魅力，所以紅色適用於預警、提醒、突出信息。
排版布局增強了信息可視化的敘事性。我有酒。妳有故事嗎？排版布局的四個基本原則:
(1)對比:兩個項目不完全壹樣，就應該不壹樣，完全不壹樣。
(2)重復:設計的某些方面在整部作品中是重復的。
(3)對齊:不能隨意在頁面上放置任何元素。每個條目都應該與頁面上的某個內容有某種視覺聯系。
(4)鄰近性:將相關項目組織在壹起，使它們的物理位置彼此靠近。相關項目將被視為壹個內聚組。
動態增加信息可視化的視覺體驗。在信息可視化的視覺表達中，將相互分離的各種信息交流形式有機地動態整合起來，進行相關的、有節奏的信息加工、傳遞和實現。最終目的是實現數據之間的聯動，解釋數據表示之間的驅動和連接關系。通過圖表樣式和色彩的運動，滿足受眾的視覺感受，將信息內容更深刻、更簡潔地傳達給讀者，使整個信息傳遞過程更加輕松便捷。數據可視化的工具有很多，比如ECharts，iCharts，D3js，Flot，Rapha？l等功能非常強大，但是對於不是專門從事可視化但是經常和圖表打交道的專業人士來說，壹個便攜實用的可視化軟件是非常重要的。如cognos、tebleue等。如果要顯示的數據結構不是特別復雜，但是數據要豐富多彩，要有交互性，那麽xcelsius就是最好的選擇。
妳的讀者是誰？
無論妳是在做壹份傳統的報告還是壹份新的信息圖，首先問問自己有哪些讀者看過這份報告。他們對將要討論的內容了解多少？他們需要什麽？此外，他們將如何使用您想要展示的信息和數據？而我在壹份可靠的數據分析報告中有哪些套路？書中提到，明確清晰的分析目標和方法是多麽重要，因為只有明確分析目標，才能有好的驅動過程。無論是目標驅動還是分析過程驅動，後續數據分析工作和分析報告中要呈現的所有內容項都是緊緊圍繞這個目標主題服務的。
2.規劃數據可視化方案
數據可視化方案肯定能解決用戶特定的問題。既然能解決用戶特定的問題，那麽這樣的高度是基於妳對這些數據的現象和本質的深入理解。簡單來說，就是妳的可視化方案，不僅理解而且能夠很好地解釋數據分析的結論、信息和知識。而且管理者可以沿著妳規劃的視覺路徑快速找到並發現做出決策的方法。
比如企業業績不達標的時候(企業業績是否達標關系到企業最關鍵的利益和生存)。可視化方案的設計路徑應該是這樣的:
Step1，從整體運營出發，明確哪些關鍵因素會影響交易和業績。
比如:有效列表、試玩質量、客服、產品屬性等。，並相應地查看與這些關鍵因素相對應的KPI的績效。對於整體績效而言，這些因素將是驅動因素，這些因素對應的KPI將直接驅動和影響STV。這些行駛數據的可視化是基礎，也是尋找解決方案的最終出發點和落腳點。因為這些數據的表現是關於手術成功與否的最直接的看法。
第二步，深入分析關鍵因素，確定哪些因素導致了績效無法實現，找到並挖掘出導致績效無法達到標準的根本原因和問題。
例如:
1，對比分析，逐壹觀察201601-201665438+2月所有關鍵因素對應的KPI的表現，對比交易表現最高的月份和交易表現最差的月份關鍵因素對應的KPI的差異，快速定位哪些方面和因素導致了表現的失敗。然後可以帶動和幫助業務部門提升。
2.跟蹤推動和改善交易和績效的行動計劃的落地和實施進度，存在哪些問題，行動計劃實施不力是否影響績效標準。
第三步，針對這些問題，進行有針對性的改進，探索提高績效的方法。
否則，如果不能快速獲取信息和商業決策建議和方案，再漂亮的視覺圖表設計再商業也是沒有意義的。可視化只是變成了虛假和欺騙的結果，華麗卻不務實。基於所有這些問題的答案，您應該開始定制您的數據可視化方案，以滿足每個決策者的特定需求。數據可視化應該始終為其受眾定制，這樣的報告應該只包含受眾需要知道的信息，這些信息應該放在與他們相關且對他們有意義的背景中。
3.給數據可視化壹個清晰的標題。
當妳的報告像報紙或雜誌的新聞壹樣。從這個標題，我們可以給讀者強烈的沖擊。壹個清晰的標題可以很好地說明報告的主題和故事，是整個報告和故事的總結。當然，並不是鼓勵運營分析師做“標題黨”。壹個好的標題不應該是模棱兩可的，也不應該是多余的，把圖表解釋清楚就行了。這有助於聽眾直奔主題。這樣可以讓讀者粗略瀏覽文檔，快速抓住核心。盡量讓妳的標題突出。
4.將數據可視化與您的策略和方案聯系起來。
如果數據可視化的目的是引入能夠解決具體的、可測量的、可執行的、相關的、時效性的問題的數據，那麽在開篇備註中加上這些問題。後面和妳的策略聯系起來，明確這些數據的定位，讓讀者立刻明白可視化數據的相關性和價值。最終，他們可以更好地參與，更明智地使用這些信息。數據可視化最終服務於企業的良好運營，這就是它的商業價值。如果不關註企業的戰略和行動計劃，就很難建立起具有聯動價值的信息圖譜。比如企業實施的行動計劃，通常是為了實現和實現企業的戰略目標，通過這樣的手段實現精益管理和精益運營。因此，可視化解決方案應該能夠實現行動計劃對戰略目標的推動作用，個人和團隊對部門整體指標和KPI的推動作用。只有建立相關的信息視圖，才能獲得有價值的數據可視化。
5.明智地選擇妳的演示圖表。
無論是什麽樣的圖表，條形圖、折線圖、雷達圖等等，每種圖表都有自己的優勢和局限性。妳找不到壹個完美的視力表。但妳可以通過嘗試混合呈現方式，讓視覺表達更人性化壹點。所有的視覺效果都應該盡可能簡單準確地傳達信息。這意味著，無論多麽新潮、美麗或華麗，這都不是設計數據可視化的初衷。誠然，我們在不斷地、無止境地追求數據之美。然而，最好的平衡是使用適當的數據可視化來解釋恰到好處的信息和知識的價值之美。
？僅使用傳達重要信息且受眾需要的相關圖形。
？沒有必要填滿頁面上的所有空白——太多的雜亂只會幹擾重要信息的接收，會讓人太難記住，太容易忽略。
？恰當地使用色彩來增加信息的深度。同時要註意，有些顏色有潛在的含義。例如，紅色被認為是代表警告或危險的顏色。合適的預警量。
？不要使用太多不同種類的圖表、表格和圖形。如果妳需要比較各種圖表，確保妳在解釋數據時使用同壹種圖表，這樣便於相互比較。
6.在適當的地方做筆記。
文本描述有助於用語言解釋數據，並可以在將圖表上下文化的同時增加內容的深度。數字和表格可能只能提供快照，而文字描述則讓人更了解重點，對其進行評論，強調其內涵。引導觀眾思考圖形的主題，而不是方法論、圖形設計、圖形生成或者其他的東西。
？避免扭曲數據的初衷。
？讓龐大的數據集保持壹致。
？吸引讀者對不同的數據片段進行比較和對比，突出重點和優缺點。
？主要思想應該是相當清楚的:描述，挖掘，制表和視覺自我解釋。