可视化通常 是最后的一步 也是离决策者最近的一步 商业分析可视化 一般始于两个因素 商业分析场景与方法论指导 身处信息时代的我们 很容迷失在信息海洋中 但借助好的数据可视化图表 我们可以拨云见日 从数据中看见有趣的信息 从信息中洞见有用的知识 并从知识中预见行动的智慧 我们与信息互动 根据自己的需求和使用情境定制信息 以完成任务 做出明智的决策、学习 甚至娱乐 更加有效地传递信息 能准确快速地获取有价值的信息 从而更好地解决问题 数据是无形的、原始的、无意义的 而信息则是有意义的 信息已经通过数据的 筛选、框定和编辑“转化” 不仅仅是数字和图表 而是关于揭开隐藏的故事 并产生影响 数据可视化的十个准则 一) 明确数据可视化的目的 二) 通过对比来反映问题 三) 提供数据指标的业务背景 四) 通过从总体到部分的形式 展示数据分析报告 五) 联系实际的生产和生活 对数据指标的大小进行可视化 六) 通过明确而全面的标注 尽可能消除误差和歧义 七) 将可视化的图标 同听觉上的描述 进行有机的整合 八) 通过图形化工具 增加信息的可读性和生动性 九) 允许但并非强制 通过表格的形式 呈现数据信息 十) 目标是 让受众思考呈现的数据指标 而非数据的呈现形式 我们拿到的原始数据 可能是半结构化 甚至非结构化的散乱数据 需要经过数据清洗和ETL过程 得到规整且有结构化数据表 再通过视觉映射设计结构 即按照什么维度 展示什么指标 最后 通过图像转换 将最终的可视化图像或不断更新的数据 呈现给决策者 高质量的商业分析可视化 当用户打开看板时 需通过恰当的设备载体与美观易读的内容 使其一目了然「看得清」 在了解与分析业务时 需通过主题主题明确、内容框架清晰的报表 以及灵活、直观的分析交互 使其「看得快」「看得懂」 在获得洞察以及后续行动转化阶段 还需通过有效清晰的洞察 以及与工作流的衔接 让用户「看得准」、数据「有价值」 可以抽炼出商业分析可视化设计的 关键维度与构建过程 叙事框架 页面布局 图表设计 交互设计 视觉设计 与之对应地 建构过程步骤包括 目标的分析与定位 交互框架设计 商业分析图表设计 视觉风格定义