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    BI最佳实践 - 10种可视化数据的有用方法

    时间:2019-04-26来源:sisense浏览数:1804

    这是20世纪最伟大的建筑师之一Le Corbusier的引用。勒·柯布西耶直观地理解如何将一切都简化为最简单,最优雅的形式,而不必牺牲最重要的东西:每个创作的目的以及人们如何与周围的空间互动。


    我为什么告诉你这个?因为数据可视化非常类似于架构。在确定如何显示数据时,您需要从功能(趋势,模式或一目了然的重要信息)开始,然后是用户(他们如何导航和与数据交互),然后才开始最后一步:如何让它尽可能干净漂亮。
    看到它的实际效果:

    industry-templates-profit-margin-analysis-dashboard

    利润率 - 财务仪表板 探索仪表板

    许多人以错误的顺序处理这些步骤。而不是说,“这是我需要说的; 让我们找到提出这个想法的最佳方式,“他们自己想,”我们需要一个条形图/饼图/指示器。“或者更糟糕的是,”散点图很酷。我们要把一个放在这里吗?“


    这就是您如何以混乱甚至误导性的可视化结束的方式,这些可视化虽然具有吸引力,但却无助于智能决策或启发您的业务真实表现。


    在本文中,我们将介绍10种类型的数据可视化示例(加上五种额外的可视化!),从简单到复杂,解释它们的独特功能以及如何以及何时使用它们来帮助您取得结果你要。


    1.指标
    当您想要立即分析业务在特定KPI上的表现时,这些特别有用。结合简单的“仪表指示器”可视化,可以立即显示您是高于还是低于目标,以及您是否朝着正确的方向前进。如果您使用颜色编码(如红色或绿色)或向上和向下箭头,则此功能尤其有效。


    更直接的是一个数字指标,如右下图所示,它给出了一个简单的标题数字,并指出了这与上一年/季度/月等的比较。

    numeric-and-gauge-indicators

    数字和仪表指示器的示例

    2.折线图
    折线图在各种商业用例中广受欢迎,因为它们以一种难以曲解的方式迅速而简洁地展示了整体趋势。特别是,它们有助于描绘同一时期内不同类别的趋势,以帮助进行比较。例如,此图表显示了三个不同产品系列的年龄组销售数据:

    line-chart

    折线图示例
    在这里,您可以一目了然地看到您最大的客户是PDA的34-45岁买家,其次是19-24岁的手机买家。


    3.条形图
    条形图非常适合比较几个不同的值,特别是当其中一些被分解为颜色编码类别时。为了说明这和线图之间的区别,现在让我们采用与上面相同的信息,并将其重新显示为条形图:

    bar chart

    条形图示例

    虽然线图中的主要内容是巨大的中心峰值,代表34-45岁的人购买的PDA,但我们鼓励您在每个年龄组中的每个类别的销售数据之间采取更细微的差异。由于不同的产品系列是按年龄组分组的,因此您还可以一目了然地看到哪些年龄组对您的业务最有价值,而不是专注于产品线。


    4.柱形图
    通常,使用柱形图对不同值进行并排比较是有意义的。您也可以使用它们来显示随时间的变化,但是当您想要引起对总数而不是趋势形状的注意时(这对于折线图更有效),这样做是有意义的。


    例如,下面的图表显示了一系列日期的网站总页面浏览量与会话数。这些数字每天都不会移动太多,因此线图不会显示任何有关趋势的洞察力; 相反,这里的相关信息是每天访问该网站的具体访问者数量。

    column-chart

    柱形图示例
    如果要突出显示或对比关键值和整体趋势,可以组合直线和柱形图,如下例所示。

    column-and-line-char
    正如您在此处所看到的,每个月销售的单位总数和总收入的情况略有不同; 可视化实际上开辟了一条新的探索线,即哪些单位是最有利可图的,即使销售的更少 - 这可能是塑造您的销售和营销战略的关键。


    饼图
    饼图可用于即时通信每个值共享的整体份额。它们比简单地列出高达100%的百分比更直观。


    例如,此饼图说明了哪些广告系列占总线索的最大份额。您立即看到AdWords是最有效的来源,其次是社交媒体和网络研讨会注册。即时洞察将向您的营销团队阐明哪些方面最有效,帮助他们快速重新分配资源或重新调整他们的工作重点,以最大限度地提高潜在客户。

    new-pie-chart
    请注意,要使饼图生效,您需要有六个或更少的类别。除此之外,图表太拥挤,价值太过模糊,无法取得任何洞察力。看看这个怪物,比较美国各州的人口规模,作为饼图如何能够传达非常少的信息的证据:

    饼形图

    饼形图
    资料来源:欧洲环境署

    6.面积图

    面积图
    面积图
    面积图很有用,因为它们可以分析整体体积以及每个类别所占比例。


    在上面的示例中,您可以看到一个卷(收入)中有多少与另一个卷(成本)重叠。这是对您的收入估算进行现实检查的好方法 - 您立即看到黄色利润最薄弱,帮助您评估现金流量最紧张的地方,而不是您年度的哪个位置只需带来最多的现金。


    (请注意,当您在混合中引入三个以上的值时,像这样的分层可视化可能会开始变得混乱。)

    这种信息可以给予即时洞察,帮助解决资源规划,订购模式,财务管理分配适当存储空间等问题。


    7.数据透视表
    数据透视表不是最美观或最直观的数据可视化方式,但是当您想要在查看确切数字时快速提取关键数字(而不是分析趋势)时,它们非常有用,特别是如果您无法访问一个自助式BI工具,可以为您自动执行此操作。


    在此示例中,汇总了复杂的患者信息,以便您详细分析成本,患者数量和入院的平均天数:

    数据透视表

    数据透视表

    8.散点图
    这些按圆圈颜色表示类别,按圆圈大小表示数据量; 它们用于可视化两个变量的分布和关系。

    例如,下面的图表顺利获得销售的单位数量和带来的收入来显示每个产品系列,表示物理尺寸的值。它也会按性别划分它(悬停在圆圈上会显示原始产品的名称)。
    在这种情况下,您将确定您最常(并且有利可图)的客户当前是男性 - 例如,这可能会导致您将更多的营销工作集中在男性购物者身上,或者寻找更有效的方式吸引女性顾客,取决于您的业务优先级。

    散点图示例

    散点图示例

    9.气泡图
    与Scatter Charts类似,Bubble Charts顺利获得圆周大小描绘值的权重。但是,它们的不同之处在于它们将许多不同的值打包到一个小空间中,并且每个类别仅代表一个测量值。当你想证明少数几个类别与一系列微不足道的类别相比具有高度重要性时,它们非常有用。

    例如,根据“纽约时报”的这项研究得出这个泡沫图,它打破了美国政府实际花费3.7万亿美元“福利”的方式:

    气泡图

    气泡图
    资料来源:纽约时报

    你可以在这里看到,大多数人认为福利(即福利)的百分比与管理成本,国防相关支出和利息相比相形见绌,而包含在这一类别中的大部分支出都非常小,几乎看不到。

    虽然像这样的泡泡图通常被用来形成一个明显的政治观点,但你也可以利用这一点在你的企业中发挥重要作用,展示错位的优先事项,实际的比较成本和价值,或者在寻求简化时强调最高支出的领域。活动和削减成本。


    10.树形图
    树形图对于显示类别和子类别之间的层次结构和比较值非常有用,同时允许您保留细节,同时预测即时感知哪些区域最重要。


    您可以顺利获得将颜色编码的矩形嵌套在彼此内部来实现此目的,加权以反映它们在整体中的份额。此树形图描绘了不同营销渠道的价值,然后按国家/地区细分。您一眼就能看出AdWords是您最成功的渠道,但美国是您在所有渠道中最有价值的目的地。

    树形图的示例

    树形图的示例

    11.极坐标图
    极坐标图(或极坐标图)是一种饼图。然而,不是顺利获得角度的大小来描绘每个值的整体份额,而是所有扇区具有相等的角度,并且该值顺利获得从圆的中心到达的距离来显示。


    以下示例来自描述多个品牌销售的销售仪表板。每个细分代表一个品牌名称,而红色代表新产品,浅灰色代表翻新产品,深灰色代表“未指定”。


    极地图

    12.区域地图/散点图
    顺利获得这些类型的数据可视化,您可以立即查看哪些地理位置对您的业务最重要。数据在地图上可视化为颜色点; 值由圆圈大小表示。


    例如,下面的地图按位置描绘了网站访问者,而颜色表示转换的百分比(绿色越亮,转换率越高)。


    散点图示例
    这种表现形式非常有用,因为它一目了然地给予了两个重要的信息:世界上大部分访客来自世界各地,与世界上最有价值的访客来自哪里相比。像这样的见解可以在几秒钟内显示出营销策略的弱点。


    13.漏斗图
    这是一种非常特殊的可视化类型,用于描述客户在销售渠道中移动时价值的下降。它的美妙之处在于它将每一步的转换率带入生活,因此您可以快速查看在此过程中失去人员的位置。下面的漏斗图显示了每个需求阶段的人数,从最初的网站访问,到每个接触点,直到最终销售:

    漏斗图

    漏斗图

    14.鱼眼/笛卡尔变形
    最后,这不是数据可视化样式本身,而是一个有用的附加功能,允许您在更复杂的可视化中放大细节,如力导向图或气泡图。当您将光标移动到图形上时,您正在查看的区域会在鱼眼视图中展开,允许您根据需要进行深入细分以查看更详细的细节。看看它是如何工作的。


    最后的想法…
    无论您选择哪种类型的数据可视化,请记住,为了使其准确有效,您使用的软件必须能够有效地与您的数据进行交互。


    您的数据可视化软件应该能够处理您抛出的任何数据源。您必须能够正确清理和准备数据。您应该能够使用像D3这样强大的外部可视化工具来增强您的结果。如果没有一个强大而灵活的平台,你最终可能会创建一个漂亮的结构......但是在非常不稳定的基础上。

    (部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
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