怎么样才能让数据分析所传递的信息更加易读?

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编辑导语:数据分析在工作中经常会用到,会大量的数据进行分析发挥数据的作用,数据分析可以让你更清楚的理解当前工作;数据分析后的可视化也是十分重要的,易读的数据更能满足工作需求;本文作者介绍了怎么样让数据分析传递的信息更加易读,我们一起来看一下。

数据可视化其实是一个非常广义的术语,它可以从复杂的图表向下延伸到流程图和图表(包括很多种不同用途的图表格式)。

那么其实数据可视化主要的好处在于:我们人类的注意力跨度相当短;因此,当涉及大量数据时,电子表格非常适合收集挖掘的数据,但为了理解数据,我们的大脑更喜欢视觉提示。

对于这个大脑处理图像与文本或数据行/列的速度哪个更快,很多科学家都已经做过研究。

比如:在记忆留存方面,美国加州大学做过一个研究和实验,让分组的不同学生,分别接受文字和声音,还有图片加声音的学习内容,3天后测试不同组的学生对这些内容的记忆留存程度;结果是:文字+声音组的,记住10%的内容,图片+声音组的,记住65%的内容,相差6.5倍。

所以说根据科学研究结果表明,数据分析后的成果利用数据可视化表现出来是让信息更加易读的!

但是万物都不是有一定的绝对性,选对数据可视化图表也是一个关键,所以接下来我将为题主解决两个问题?

  • 什么时候应该选择数据可视化?
  • 让信息易读的数据可视化需要具备什么样的条件?

一、什么时候应该选择数据可视化?

1. 当你想要以新颖且更具建设性的方式来处理信息时

用数据可视化来展示数据分析结果可以使决策者可以查看多维数据集之间的关系,并提供了通过使用热图,热图和其他丰富的图形表示来理解数据的新方法。

使用数据可视化来进行分析问题的公司比其他公司更有可能在需要时找到所需的详细信息,并且这样做的效率更高。

根据国外的一项调查发现,使用视觉图表数据分析来找到问题的经理的工作效率比仅依靠数据分析报告的经理高28%;此外,在使用数据可视化公司中,48%的商业智能用户能够在所有时间或大部分时间无需IT人员的帮助下找到所需的信息。

就像在下面这张数据可视化大屏当中:

图源:袋鼠云EasyV官网案例

此数据大屏展现的是西溪湿地酒店的实时入住情况,客人的来源分布、客房营收、入住退房时间分布,订单渠道来源等与酒店经营相关的数据信息;比起以往的数据报告,一张数据可视化大屏更加有助于管理人员及时发现关键数据,解决需要关注的问题,对酒店的业务进行更有效的管理。

2. 用可视化来展现运营活动与业务活动之间的关系

例如,某一个电子设备商店的执行团队正在查看每月的客户数据,向团队显示一个条形图,该条形图显示该公司的净发起人得分(NPS)在过去一个月中在我国的中西部地区下降了5分;这些数据向高级领导层表明,该地区的客户满意度存在问题,但没有提供有关NPS得分为何下降的任何见解。

但是通过数据可视化的大屏来提供业务和运营动态的多角度视图,使高级领导团队可以看到,中西部客户呼叫中心的首次联系解决率最近急剧下降,极大地影响了客户满意度——这有助于确定问题的根本原因,并迅速采取行动加以解决。

3. 你想要更快地识别新兴趋势并采取行动

利用数据可视化的公司能够收集有关客户和市场状况的数据量,可以使决策者洞悉新的收入和商机,前提是他们可以在数据中发现商机。

使用数据可视化,决策者能够更快地识别出跨多个数据集的客户行为和市场状况的变化。

图源:袋鼠云数据可视化EasyV官网案例

以上图为例,某公司利用数据大屏的看板模式为不同团队了解业务发展状况,业绩指标完成情况,实现数据化运营分析提供依据。

通过对重点业务领域的突破情况提供分析数据,支撑团队判断市场机会和存在的问题,做出业务和运营决策。

对外输出企业在大数据建设领域的卓越成绩,通过数据可视化的方式,展示企业“全域数据”的理念,传达企业积极拥抱大数据理念,为企业形象的提升和推广提供场景和方案。

4. 当你想要处理多种数据并直接与数据交互

数据可视化的最大优点之一是——它如何将可行的见解带到表面;与只能观察的一维表格和图表不同,数据可视化工具使用户可以与数据进行交互。

图源:知乎this is

在上述视频案当中设置了一个监测环保数据的大屏,大屏主要以大气环境监测、水环境监测,以及污染源监测为主要板块。

四个板块通过一定的交互形式,同时展现在一块数据大屏当中;在所有板块当中都以省域地形图为主视觉元素,配以行政区划展现不同地市间的环保数值;其中在大气环境监测板块主要展现了PM2.5\PM10还有空气质量良好率的指数,以及各省市的指数排名情况。

二、让信息易读的数据可视化需要具备什么样的条件?

1. 目的

首先是要了解谁是你的目标用户,他们希望看到的东西以及他们切实需要的东西;换句话说,尝试找出数据可视化的目的。

例如,他们可能想要查看当前状态,趋势如何运行或根据数据采取适当的措施。

因此,数据可视化的首要任务是:

  • 找到数据的用途;
  • 如何让用户能够从中感受到前瞻性去处理可视化。

2. 内容为王

然后,请确保你在屏幕上显示的内容是正确的,并且是从受信任的源/网络获取的内容。

由于“内容为王”,无论你在屏幕上的可视化效果如何,如果它显示的数据不正确,你都会失去对目标用户的信任,最终我们在第一点上失败了。

因为用户他们无法根据错误的数据采取正确的措施。

3. 优先级

好吧,想象一下,如果现在你已经掌握了满足用户需求并解决其目标所需的全部内容。

现在可以根据用户的需要确定优先级了:

  • 问问自己哪些数据信息对目的更有意义,哪些数据信息首先需要被关注;
  • 将其放在数据大屏的顶部或将其放置在屏幕上的“有效”区域即可吸引用户的注意。

这样,你做出来的数据大屏不仅是在显示正确的内容,而且还在以正确的顺序显示内容,以便用户可以消化你整理出来的信息。

4. 美学

现在将进入最后一个重要的提示“美学”

在这里,我们可以决定数据大屏呈现的方式,可以使用的字体,可以选择的颜色以及最终的表示方式。

5. 选择一个好的数据可视化平台

一个好的数据可视化平台一定是能够满足以上所有的条件的平台,好操作、好上手、足够美观;数据接入方便,自定义选择多样。

这样的数据可视化平台,才能做出优秀的数据可视化大屏,具体的大家根据自己的用途需求来选择。

 

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题图来自 unsplash,基于 CC0 协议

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