尼尔森 2006 年提出的 F 型视觉模型，解释了用户扫读网页时的眼动习惯，重要信息应落在那一横一竖上。文章把它与报表的信息层级合起来讲：顶部放汇总核心数据，越往下信息越细，三层结构与麦肯锡金字塔原理一脉相承。

前文我们有讲过信息分层架构，限于篇幅上篇文章没有讲的很细，本篇我们和F型视觉模型一起详细讲下。

01 F型视觉模型

F型视觉模型是尼尔森(全球著名的市场监测和数据分析公司，1923年创建于英国)于2006年通过报告形式提出的概念，2017年该团队又更新了此模型的相关实验结果。

F型视觉模型是指用户在浏览网页(尤其是阅读大量文本内容)时常见的眼动模式，用户的视线通常会以字母F的形状扫描页面内容，如下图所示(特别是中间图片)。

这种习惯模式会导致用户重点关注左上方内容，其它区域许多重要的内容会被忽视掉。为了解决该问题，就需要设计合理有效的样式引导用户去阅读。

所以我们在做报表页面(无论是PC端还是移动端)设计的时候，也需要充分考虑F视觉模型，将重要信息放在F的这一横和一竖上面，把次要信息放在右下区域。

如果你把最重要的指标放在页面右下角，你的老板永远看不到它。不是他不关心，是他的眼睛根本没往那去。

02 信息层级结构

前文我们讲了老板怎么看一页纸报表，对于管理中层而言需要看的报表信息不止一页，TA需要看日/周/月/专项数据，会关注20–40个指标(比如30个)。

那TA怎么看数据呢？你不能把这30个指标报表或信息平铺，让用户自己找重点，你也别想着在图表设计上通过颜色/字号/大小来突出显示某些重点信息，这对管理层而言还是有理解成本的。

前文我们分享过一个观点：做信息分层的基本原则是信息向上汇总收敛，问题向下逐层钻取，我们可以套用在这里，即顶部是汇总核心数据，越往下信息越全面。

好的仪表板不是把数据堆上去，而是给数据分配楼层，把信息重新按照优先级和内在的逻辑结构重新组织起来。

比如上图这个例子，第1层我只需要看到总营收是多少(增加还是降低了)，如果降低了我再去看营收构成(例如各个区域是哪个区域降低了)，如果数据变化大不我可能就不太会看第2层，更不会看第3层数据。

而这种3层结构的形式，和文章开篇讲的F型视觉模型也是契合的。其实上面这种层层递进的数据展示思路，和知名机构麦肯锡的金字塔原理有些相似，都是结论先行，然后再通过关键论点(数据拆解)从纵向上解释顶部的结论。

03 表哥表姐的无奈

我经历过/听说过的几家公司中，做报表开发的表哥表姐们普遍都存在一种无奈又无力的感觉：报表(张数和字段等)往多了做，不然体现不出工作量和工作价值。

虽然他们也知道80/20原则，也知道多不如精，但基于考核和竞争等种种原因，还是会偏向于走量，这也就导致每张报表都无法精心打磨细心雕琢。

其实每张报表去掉80%的内容后，老板反而会更频繁地打开它。

我们知道了信息层级的重要性，也知道每个指标该放在哪个层级，但真正开始做的时候，还是需要花大量时间：调整布局、修改大小、对齐间距、统一字体、配色优化，反复和业务确认，这部分工作耗费了大量的时间。

基于此，越来越多企业开始尝试让AI参与报表设计，智能小V就是这么一款AI报表工具，它并不是简单帮你生成几个图表，而是更像一位懂经营分析的BI顾问。你只需要告诉它：

做一份销售经营分析报告。

分析一下上半年经营情况，重点关注收入、利润和产品结构。

智能小V会自动理解分析目标，结合企业语义模型和指标体系，完成整个报告规划。整个过程，不是简单拼几个图表，而是按照经营分析报告的思路组织内容。

最终生成的页面，不仅布局更符合老板阅读习惯，视觉效果也更加专业现代！