DataFocus 与数据对话 数据看板的乐趣

第十一章 数据看板的乐趣

11.1 DataFocus中的数据看板

“You don’t have to cook fancy or complicated masterpieces—just good food from fresh ingredients.”—Julia Child

如果我们将数据交流与烹饪美食进行比较,那么截止目前我们在本书中所传达的内容就相当于一门关于个人进餐的课程。正如大厨都知道如何搭配各类食材来做一顿佳肴一样,一位数据沟通专家也可以利用不同的图形和表格来传递多方面的信息。

一顿丰富的美味佳肴,其中包含有各类不同的菜系,正如DataFocus中的数据看板,一个数据看板,包含了大大小小各类不同的图形或者表格。

在深入了解DataFocus数据看板之前,我们需要区分两个不同但是有关系的词:

一个是数据仪表板:

数据仪表板通常单个显示,其结合了多个数据可视化表格,图形以及文本等,以提供主题的多面视图。

另一个是DataFocus中的数据看板

DataFocus中的数据看板允许用户将一个或多个表格与其他对象(如文本,图像)组合到一个显示中。

第一个主要是描述数据如何共享的通用术语,第二个主要是与DataFocus的一些具体功能相关。 两者之间的主要区别在于,数据仪表板始终在同一大屏中包含多个视图,而DataFocus中的数据看板则不一定会包含多个视图(尽管经常这样做)。换句话说,DataFocus可以创建仅包含单个工作表的数据看板。

DataFocus中的数据看板,支持动态交互,不同类型的数据看板适应于不同的应用场景,如用户有更好的想法,可以克隆数据看板,在原看板上进行样式或功能的修改,也支持各类自定义组件,实现真正的数据看板不受限。

在DataFocus中创建的数据看板有许多优点。为了说明这些优点,我们对比一个普通的仪表板,如图11-1-1所示。

图11-1-1 对比仪表板

下面6点是DataFocus的数据看板明显具有的优势:

1. 描述性文本

在DataFocus中,可以添加描述主题或者提供重要背景信息的标题文本组件。

2. KPI和指标

在DataFocus中,可以添加重要指标,KPI或汇总值,可以自由设定KPI的摆放位置,通常位于数据看板的顶部,用于传达“大图”。

3. 多个注释文本

在解释性数据看板中,可以添加多个注释文本,即浮动文本组件来解释异常值等。

4. 过滤器

在探索性仪表板中,可以添加针对于整个数据看板的过滤器,允许用户询问和回答有关数据的许多不同问题。

5. 临时隐藏

数据看板中的每个可视化图形,为了突出显示图形中某些部分,可以临时隐藏部分图形。

6. 多媒体

可以将图像,静态的或者动态的,添加到数据看板,作为看板的背景图或者单个图表的背景图,为整个数据看板的可视化效果锦上添花。

图11-1-2展示了六个仪表板优势

图11-1-3实际看板示例

正如这六个优点所表明的那样,无论用户是使用单个图表分析一个简单的问题还是通过多个可视化图形来说明一组复杂的关系,DataFocus都能提供设计自由度和交互式功能,以实现用户的目标。

本章,我们主要来了解下不同类型和样式的数据看板,以及在创建数据看板时我们需要考虑的关键因素。

11.2 一句警告

在我们深入研究数据看板之前,我们先思考一下,我们这么做是否有必要。在传递数据时,我们需要思考:将多个不同的可视化图形组合到同一个数据看板中真的有必要吗?这会不会让阅者感到视觉压力?数据看板中数据过度加载是一个非常现实的问题,分析师经常通过强制性的方式向数据看板添加越来越多的数据。

正如我们所知道的那样,最好的食物往往不是最复杂的那个。因此,最不复杂的数据显示通常以最强烈的方式传达信息。更多并不代表着更好,在向数据看板添加任何内容时应小心。

在下述情况里,数据看板中应同时显示多个图表:

•配置不同的图表,以便用户从多方面视角分析数据;

•不同图表之间的交互,例如看板过滤,允许用户分析关于数据的大量临时问题;

•存在一些固有的约束,例如无法用单个图表传达所需的全部内容。

11.2.1 “从心中的目的开始”

在DataFocus或任何其他工具中设计数据看板之前,用户需要清楚地知道为什么需要创建数据看板。如果只是希望通过数据可视化给阅者留下深刻印象,那么我认为最好重新思考下目标三角形:

•谁是目标受众?

•我的意图是什么?

•期望怎么样的效果?

一旦定义了这三个核心元素,就必须更详细地定义数据看板的关键目标,例如数据看板的主要目标是什么?有没有次要目标?

以下是另外几个需要考虑的问题:

•是否试图让目标受众提出问题,并且我能够回答他们的问题?

•我的目标受众是否对主题感兴趣,如果是,为什么?他们对数据最感兴趣的是什么?

•数据是否与我的目标受众负责的特定任务或决策有关?数据可以如何帮助他们决策?

一旦得到这些问题的答案,应该就能够基本确定哪种类型的数据看板最合适。

在下一节中,我们将考虑五种不同类型的数据看板。

11.3 数据看板类型

DataFocus中可以创建3种不同类型的数据看板:解释型的,探索型的,解释/探索结合型的:

1. 解释型数据看板

此类型的数据看板,主要目标是指出关于某一主题的特定事实来优化调整现有策略。主要功能包括文本注释等。解释性仪表板通常是静态的,只有极少数(如果有的话)交互元素,如图11-3-1中所示。

图11-3-1

2. 探索型数据看板

此类数据看板主要目的是允许用户深入研究主题,并找到有关一大堆潜在问题的答案。探索性数据看板通常是交互式的,具有各种类型的控件,允许用户深入查看数据过滤数据,如图11-3-2示例所示。

图11-3-2

3. 解释/探索结合型数据看板

此类型数据看板既支持解释事实,同时也允许进行数据分析。因此,它们通常包括可以添加注释文本的浮动文本组件,以及可以进行交互的各类控件,例如商品的库存分析,如图11-3-3所示。

图11-3-3

11.3.1使用场景的重要性

数据看板适用于在各种不同的场景中传递数据,包括做分析、做决策支持的时候。接下来我们介绍下使用场景对数据看板的重要性:

在很多时候,比如在做分析或者需要决策支持的时候,我们通常会创建数据看板以显示一段时间内的工作绩效,并为实现增长目标所需要的管理决策提供信息。许多商业智能(BI)和Web分析仪表板以及KPI记分卡都属于这一类。图11-3-4显示了对网页浏览情况的分析。此数据看板可以回答以下问题:

•我们应该关注哪些版块的内容以便吸引更多的流量?

•流量是否与时间有关系,不同时间段内是否需要设定不同的策略来吸引流量?

•我们的读者主要位于哪些地方,应该如何优化营销策略?

图11-3-4

有了上下文,有了使用场景,我们才能更好更准确地了解数据看板所传达的意义。