数据可视化产生生产力
来源:GIS帝国 | 作者:haitumap | 发布时间: 2017-08-02 | 1539 次浏览 | 分享到:

         数据可视化就是借助于图形化手段,清晰有效地进行信息传达与沟通。许多人会着眼于可视化,认为数据可视化就是将一系列看上去很炫、很复杂的图表展示在页面上。其实不然,虽然可视化脱离不了各种图表类型,但并不意味着要以增加用户理解难度为代价去实现复杂的功能;或者为了看上去绚丽多彩而失去其最根本的意义:传达与沟通。


     数据可视化之所以会大受欢迎,其原因不仅在于能带给用户良好的的视觉效果,更因为它能够产生生产力,形成数据驱动闭环,主要包含以下几个阶段:

     技术人员运用技术手段将需求分析、基础数据整合、数据计算等操作结合到一起进行数据可视化,实时监控数据的变化情况。用户能够使用这些可视化图表,进行分析、对比等操作,定位业务问题。之后再结合业务变动提出新的需求。技术人员将用户访问数据与新的业务需求结合,重新进行数据整合、分析、计算,循环往复下去。如下图所示:


数据驱动闭环

       实现用数据可视化的方式不断驱动业务的提升,产生生产力、创造收益。

       如何使数据可视化产生生产力?

       满足这一目的的前提在于——创造出都能读懂、易于操作、能够提前预警的图表,关键因素有以下几点:

       1、选择合适的图表类型
 

       选择图表的时候,许多人认为基本图表太过简单,不够高端大气,因而更倾向选择复杂的图表类型。实际上越简单的图表越容易理解,对用户的友好程度越高。只要能够高效清楚地传达业务含义,就应该优先选择。


       例如,饼图比较适合反映某个部分占整体的比重,而折线图能更好的反应数据变化的趋势;分组柱状图和堆叠柱状图都能够显示数据集的分组情况,但是彼此间的差异却让它们在特定情况下显得更加强大。在比较同一分类不同组的数据或者同组不同分类的数据时,分组柱状图更能体现优势;然而在比较每个分组之间的总量时,堆叠柱状图显然更加合适。下面分别使用这两种图表在展示不同地区、不同年龄段人口数量分布时显示的效果: