大数据人工智能淘宝天猫双十一幕后：实时视觉查询大屏
这张图来自天猫双十一数据直播，来自大数据可视化的魅力。
[什么]什么是数据可视化
Mgdzc说，“图形代表数据。实际上，它比传统的统计分析更准确、更有启发性。”
对于广大的编辑、设计人员、运营分析师、大数据研究人员等来说，需要从不同维度、不同层次、不同粒度的数据处理统计中，以图表和信息图的方式，为用户(仅获取信息)、读者(消耗信息)和mrdz(将信息用于管理和决策)呈现不同于表格格式的分析结果。
数据可视化技术综合运用了计算机图形学、图像、人机交互等。并将收集、清理、转换和处理的符合标准和规范的数据映射为可识别的图形、图像、动画甚至视频，并允许用户通过数据可视化进行交互和分析。然而，任何形式的数据可视化都会包含三个要素：丰富的内容、吸引人的视觉效果和精心的制作，概括起来就是新颖有趣、充实高效、美观悦目。
【为什么】为什么要可视化数据？
无论是什么样的职业或应用场景，数据可视化都有一个共同的目的，那就是准确高效、简洁全面地传递信息和知识。
可视化可以将看不见的数据现象转化为看得见的图形符号，可以将错综复杂、看似难以理解的数据连接关联起来，发现规律和特征，获得更具商业价值的洞察和价值。并使用合适的图表直接、清晰、直观地表达出来，从而实现数据自释的目的，让数据说话。然而，人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象单词的速度快100万倍。因此，数据可视化可以加深和强化受众对数据的理解和记忆。
【如何】如何实现可靠的数据可视化
数据可视化包括一系列复杂的数据处理，包括数据收集、分析、治理、管理和挖掘。然后，设计师设计一种表现形式，也许是二维图表，或者是三维视图，不管是什么样的信息图。最后，前端工程师创建相应的可视化算法并实现前端的渲染和呈现。
仅仅能够把数据变成漂亮的图表，设计出固定维度、不同风格的图表来说明你的观点，并不代表这样的结局就足够好。
这只是一个简单的开始，只是美好愿望的萌芽。如果你想成功地报告结果，并有效地将你分析的指标和数据转化为有价值的见解，以支持基于事实的决策，你需要做更多的功课。
利用色彩提高信息可视化的视觉效果。在信息可视化通过造型元素清晰传达信息和叙述的基础上，把握色彩在视觉元素中的应用，使图形更加生动有趣，表达信息更加准确直观。
色彩可以帮助人们对信息进行深度分类，强调和淡化生动有趣的视觉作品，经常给观众带来视觉效果。当然，视觉效果要融入企业品牌的基调，与企业品牌文化保持高度一致，这是基本常识。
比如一个企业的品牌基调热衷于红色，你设计的视觉效果就要有意识地向这种基调靠拢。但不需要搭配，因为红色的视觉效果通常蕴含着警示的魅力，所以红色适合警示、提醒、突出信息的功能。
布局增强了信息可视化的叙事性。我有酒。你有故事吗？布局的四个基本原则：
1.对比：如果两个项目不完全相同，应该是不同的，应该是完全不同的。
2.重复：设计的某些方面在整个工作中重复。
3.对齐方式：
页面上不能随机放置任何元素。每一项都应该与页面上的内容有一些视觉上的联系。4.接近度：
把相关的项目组织在一起，使它们的物理位置相互靠近，相关的项目将被视为一个凝聚成一个整体的群体。增加动态信息可视化的视觉体验。在信息可视化的视觉表达中，各种相互分离的信息传播形式被动态地、有机地整合在一起，处理、传递和实现相关的、有节奏的信息。最终目的是解释数据表示之间的驱动和连接关系，以实现数据之间的链接。
通过图表样式和颜色的移动，在满足观众视觉感受的同时，也能把信息内容更深刻、更简洁地传达给读者，让整个信息传达过程更轻松、更便捷。
数据可视化的工具有很多，比如ECharts、iCharts、D3js、Flot、Rapha？l等功能都很强大，但对于经常处理图表的非专业可视化专业人士来说，一款轻量级、易学实用的可视化软件非常重要。
如cognos、tebleue等。如果要显示的数据结构不是特别复杂，但是数据要显示的丰富多彩，具有交互性，那么xcelsius是最好的选择。
谁是你的读者？
无论你是在做传统的报告还是新的信息地图，首先问问自己有哪些读者看过这份报告。他们对将要讨论的问题了解多少？他们需要什么？此外，他们将如何使用您想要展示的信息和数据？
我在“可靠的数据分析报告”中有什么
路?》里讲过，明确清晰的分析目标和方法会有多重要，因为只有明确分析目标，才能有一个良好的驱动过程。无论是目标驱动还是分析过程驱动，后续的数据分析工作和分析报告里所要呈现的全部内容事项都是紧紧围绕着这个目标主题而服务的。
规划数据可视化方案
数据可视化方案，是一定是能够解决用户特定问题的。既然是能够解决用户特定的问题，那么这样的高度，是在基于你在深入地理解了这些数据的现象和本质的基础之上。
简单来说，就是你的可视化方案，不仅懂得并且能够很好地解释数据分析的结论、信息和知识。并且mrdz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(企业的业绩是否达标，关系到企业最关键的利益和存亡。)可视化方案的设计路径应该是这样的：
Step1，从整体运营出发，明确有哪些关键因素会影响成交和业绩。
比如：有效名单、demo品质、客服服务、产品属性等，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，这些因素对应的KPI都会是对STV有直接驱动和影响作用的。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。因为，这些数据的表现，是关乎运营成功与否的最直接视图。
Step2，对关键因素深入分析确定是什么因素导致了业绩没达成，发现和挖掘导致业绩未达标的根本原因和问题。
比如：对比分析，逐一观测全部关键因素对应的KPI的表现，对比成交业绩最高的月份和成交业绩最差月份的关键因素对应的KPI差异在哪里，能够快速定位出哪些方面、哪些因素导致业绩未达标。然后能够有针对性地驱动和帮助业务部门去改善。
追踪对成交和业绩有驱动和改善的行动方案的落地和实施进度，存在什么样的问题，是否存在行动方案的执行不力影响了业绩达标。
Step3，针对这些问题因素，有的放矢地去做改善和探索提升业绩之道。
否则，设计再商业绚丽的可视化图表，如果不能快速地得到信息和商业决策建议和方案就毫无意义。可视化仅仅成了虚假和欺骗，华丽而不务实的结果。基于准备好的全部的这些问题所得出的答案，就要开始定制你的数据可视化方案以满足每个cxdjqm的特定要求。
数据可视化始终都应该是为其受众专门定制的，这样的报告里只应包括受众需要知道的信息，且应将这些信息置于和他们有关并对他们有意义的背景下。
给数据可视化一个清晰的标题
天真的花生的报告像一份报纸、杂志的新闻一样。从这个标题，就能给阅读者强烈的冲击。一个清晰的标题是能够很好地阐释报告和故事的主题，是对整个报告和故事概括的信息。
当然，并不是鼓励运营分析人员去做“标题党”。好的标题，既不要模棱两可，也不要画蛇添足，只要解释清楚图表即可。这有助于帮受众直接进入主题。这样能让读者大致浏览文件，并能快速抓住核心所在。尽量让你的标题突出。
将数据可视化和你的策略、方案联系起来
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，那就在开场白里加上这些问题。稍后再和你的策略连接起来以理清这些数据的定位，因此，读者便能立刻明白可视化数据的相关性和价值。最终，他们便能更好地参与进来，并能够更明智地利用这些信息。
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。
明智地选择你的展示图表
不管使用哪一类图表，bar图、折线图、雷达图等等，每一种图表都有它自身的优点和局限性。你无法找到完美的可视化图表。但你可以通过尝试混合展现方式让可视化表现再人性化一点点。
所以你的可视化效果，都应该尽可能简单精准地传达讯息。这就意味着：不论有多新潮、多好看或者多绚丽，这都不是设计数据可视化的初衷。
诚然，我们在持续地并且永不满足地追求数据之美。但最佳的平衡点在于，用合适的数据可视化开阐释恰到好处的信息和知识的价值之美。
只用有关联能传达重要信息的且为你的受众所需要的图形。
无需填满页面的所有空白——太多杂乱的内容只会干扰对重要信息的接收，会让人太难记住，又太容易忽略。
恰当运用色彩，增加信息深度。同时要注意有些色彩具备潜在含义。举例来说，红色被认为是代表警告或危险的颜色。适合预警额。
不要使用太多不同类的图表、表格和图形。如果需要对比各种图表，要确保你阐述数据时使用的是同类的图表，这样才能便于互相比较。
在恰当处备注文字说明
引导观看者去思考图形的主题，而不是方法论、图形设计、图形生成或其他东西。
避免歪曲数据原本的意图。
让庞大的数据集连贯一致。
吸引读者将不同的数据片段进行比对和比较，突出重点和优劣。
主旨要相当明确：描述、挖掘、作表、可视化自我解读。
End.
作者：风火数据
来源：简书
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