DataFocus 与数据对话 快速创建可视化看板

第十二章 创建数据看板

在上一章中,我们将创建数据看板的行为与烹饪美食进行了比较。不管是创建数据看板还是烹饪美食,很多人都会误以为“材料”越多越好,但事实并不是这样。

如果将创建数据看板比喻为造房子,那么数据就是不可或缺的粘土,而砖块就是一个个的图表,最终建完的房子就是我们的数据看板,但是很重要的一点,在造房子之前,我们需要先设计先决定房子应该造成什么样。因此,构建一个可以很好地传达数据的看板并不是那么容易就完成的,它需要一些创造性思维和勤奋的工艺。与所有创作过程一样,构建数据看板的过程很少是线性的,整个过程中通常会进行大量的返工和微调。

话虽如此,但是在DataFocus中确定数据看板创建所需要的步骤还是非常有用的:

1. 设计

了解数据类型,分析的主题,按照主题设计一些数据看板布局的粗略草图。

2. 固化

将每个数据分析图表保存固化,然后将它们添加到同一个数据看板,根据之前设计的布局方式对图表的大小位置进行调整。

3. 文本

添加标题文本,加入说明性文本或者建议性文本,比如对整个看板的分析结果做一个总结性的描述,或者是像数据看板的受众解释如何与看板进行交互等。

4. 图像

根据需要添加图像组件,可以是公司的logo,也可以是辅助数据看板传达信息的相关图片。

5. 格式化

通过调整数据看板内的字体,背景,网格线和阴影来配置数据看板的适合度和光洁度,以消除干扰并数据看板的视觉吸引力。

6. 过滤

设置数据看板的过滤器,以实现用户与数据看板之间的交互,以便帮助用户探索分析临时性问题。

7. 分享

制作完成的数据看板,可以通过在系统内分享,也可以在移动端查看分享,还可以导出到本地进行传阅。

我们最终创造怎样的数据看板在很大程度上取决于我们希望实现的目标:

•如果我们想让用户发现问题,我们会建议创建一个探索性的数据看板,使其易于操作,交互灵活,实时分析。

•如果我们想让用户知道企业存在问题的原因,那么我们将需要创建一个解释性的数据看板,来说明问题出在哪里以及解决方案是什么。

下面,我们一起来构建一个探索性的数据看板以及解释性的数据看板,体会下两者的区别之处。

12.1 创建探索性的数据看板

正如我们在前一章中所讨论的那样,探索性的数据看板,其主要目的是让用户能够通过不同的维度灵活分析数据,并发现潜在的问题。 知道了我们的目标,现在我们就按照之前所说的7个步骤,来创建一个探索性的数据看板,并不是每次都要走完7个步骤,这7个步骤是模板,在实际应用中,我们可以按照不同的需求,进行裁剪,已达到我们的目的:

1. 设计主题风格

我们这次要设计一个探索性的数据看板,主题是销售业绩,所以我们以简洁明了的风格为主,不过多的设置添加功能组件,仅从不同的维度来分析数据;

2. 搜索数据固化图表

我们将数据导入到DataFocus系统后,在搜索页面,从多个维度来分析数据;

  • 从时间维度来查看销售以及利润情况,利用DataFocus关键词搜索的优势功能,我们可以直接在搜索框内输入:每周销售额利润,系统实时返回搜索结果,如下图12-1-1所示,将结果保存固化,点击右上角操作—保存,命名为“周销售利润”,并将其添加进新建的数据看板;

图12-1-1

  • 其次我们从地理位置的角度来分析利润情况,观察不同的地区其利润差异是否较大。直接在搜索框内输入:省份利润,系统会自动根据搜索结果智能推荐最合适的图表展现,如下图12-1-2所示,因为有省份信息,故以地图的形式展示数据分析结果,同样地,我们将结果固化保存,添加到同一个数据看板;

图12-1-2

  • 接下来我们将从客户的角度出发,分析企业的产品销售客户的类型,哪些类型的客户更容易购买我们的产品,从而加大对该类客户的运营推广,在搜索框内,我们加入客户类型,以及销售均值,最终结果同样保存固化,如下图12-1-3所示;

图12-1-3

除分析不同客户类型的销售均值之外,我们还可以分析客户购买的产品,哪些是畅销款,哪些是滞销款需要进一步优化,例如在搜索框内加入产品、客户以及销售额这三个维度进行分析,最终结果保存固化,如下图12-1-4所示;

图12-1-4

  • 最后,我们从销售员的身上出发,分析不同员工其销售业绩如何,侧面反映出该员工的个人能力以及工作效率,在搜索框内输入销售人员、存货分类、销售额这三个维度,结果实时展示,最后保存固化,结果如下图12-1-5所示;

图12-1-5

3. 设置探索分析主要工具—过滤器

在创建完数据看板之后,最重要的一步就是设置我们探索分析的功能组件—过滤器,如何设置?

在数据看板的查看页面,鼠标移至最上方,点击漏斗过滤器,选择需要的过滤字段,如下图12-1-6所示,关闭过滤设置窗口,直接在过滤器中进行筛选,即可看到如下图12-1-7所示的效果;

图12-1-6

图12-1-7

在探索性的数据看板中,如何灵活的分析多维度多时间段的数据是最关键的一个环节,而设置过滤器正好可以从各个维度各种不同的自由组合中分析数据,从而发现其中潜在的问题。

12.2 创建解释型的数据看板

使用数据分析,可以得出很多很多结论,如何在数据看板或者数据报告中体现你的结论,这就是解释型数据看板的意义所在。

解释型数据看板主要针对的是整个数据看板呈现的分析结果或者想要说明的事实,其中不乏需要添加一定的描述性文本,接下来我们就一起来创建一个解释型的数据看板,体会下这类看板与探索型的数据看板之间有什么区别。

首先,我们按照7大过程组来进行裁剪,因为我们制作的是解释型的数据看板,所以在7大过程组中,最重要的是前3个过程组,即了解目标,设计主题-固化报表完成看板-添加文本注释。

  1. 设计主题风格

由于我们主要以描述事实为主,且文本注释在数据看板中会占据一定的位置,故我们在设计数据看板布局的时候,需要把文本注释的布局位置一同设计,总体风格以简介明了为主。

  1. 固化报表

解释型数据看板,由于其目的是展现事实,因此看板中的图表不再是以各个不同的维度数据或者是汇总数据组成,而是由最终的结果图表组成,例如下面我们要创建的就是利用图文结合的方式,来描述中国楼市目前的现状;

  • 首先想要了解中国楼市的现状,我们需要知道楼市房价的变动与哪些因素有关,以及是正相关还是负相关,因此我们主要从与房价变动有关的四个方面,来描绘出中国楼市的现状,所有数据来源于国家统计局。

  • 其一就是GDP,从国家统计局可以找到房价以及GDP的数据,我们把数据导入datafocus中,直接搜索年份、房价增长,GDP增长这三个字段,系统智能展示图表,为了更好的展示彼此之间的规律,我们将图形转化成折线图展示,如图12-2-1所示,最后将图表固化保存,添加到新建的数据看板中;

图12-2-1

  • 其二就是与CPI之间的关系,同样的,我们将CPI数据与房价数据导入到系统中,并在搜索页面直接搜索相关的字段,并将最终的图表结果固化保存,添加到同一个数据看板中,如下图12-2-2所示;

图12-2-2

  • 第三个就是与销售面积之间的关系,图表制作的过程与之前一样,非常简单,搜索固化即可,将结果添加到同一个数据看板中,如下图12-2-3所示;

图12-2-3

  • 最后的一个因素就是投资方面的因素,操作全都雷同,如下图12-2-4所示;

至此,所有的图表都已制作完成,相当于数据看板已经完成了一大半,剩下的就是添加文本注释了。

图12-2-4

  1. 添加注释文本,重要环节

在数据看板的图表制作完成之后,我们最后一个环节,就是在数据看板中添加文本注释,用文字来描述图表所包含的意义,以便受众更清晰的了解到中国楼市的现状。

在数据看板的编辑页面,如下图12-2-5所示,在左上角有一个文本组件,可选择添加标题组件或者浮动组件,在网格布局下,我们选择标题组件即可;

图12-2-5

在标题组件的中我们可以自由添加文本内容,并且可以调整文本组件的大小,以便更好的适应数据看板的布局,如下图12-2-6所示;

图12-2-6

最终我们得到如下图12-2-7所示的数据看板,可以清晰的看到,与之前制作的探索型的数据看板不同,解释型的数据看板,有很大一部分内容都是文本。

图12-2-7

我们首先创建了探索型的数据看板,然后发现了一些潜在的问题,最终讨论才得到了有效的解决方案报告。从这个意义上说,datafocus不仅是一个出色的数据展示工具,它还是一个很棒的数据探索工具。

在下一章中,我们将在数据看板构建中考虑一些更高级的用例,例如具体来了解下文本功能和嵌入图片等,如果数据看板是一个建筑物,那么这些功能就是我们在建造后安装到它们中的高科技设备。