罕有人知的6個數據視覺化技巧,看完圖表能力至少提高3倍

最近又有很多人問我為什麼老闆總是嫌棄自己的視覺化報告難看,要麼是嫌棄圖表太老土,要麼是嫌棄資料不明顯,交到老闆手裡,老闆來了一句還不如直接跟他口頭彙報……

尤其是產品崗和資料崗的同學,平時需要接觸海量的資料,但是卻永遠只會用Excel自帶的模板做視覺化報表,就像下面這樣的:

比如這樣的:

看到這些用Excel做的視覺化報表,我就明白了,報表沒人看的主要原因是 — — 資料視覺化做得太差,別人看不懂!換位思考一下,老闆每天忙得很,哪有時間專門用來看懂報表……其實,老闆們想要的報表,只有兩個要求:第一是準確性,第二是一目瞭然,最好一眼就能看懂。

優秀的視覺化報表絕對不是資料圖表的堆疊,我們在做視覺化報表時應時時考慮使用者的體驗,而不是“自嗨”。今天,我就來總結一下做資料視覺化時的一些經驗,看完此文,相信大家會有很大啟發。

以下內容均用報表工具FineReport製作演示。(文末拿工具)

1、目的明確

要做出一份優秀的資料視覺化報表,首先需要明確視覺化的目的,也就是我們最終需要向誰呈現怎樣的結果。圍繞著這個目的,我們再把重要的圖表放在顯眼的位置,而那些無關緊要的圖表和因素就可以放棄。

換句話說,視覺化報表上的每句話、每個資料都是為主題服務的。比如下面這張駕駛艙模板,每一張圖表和數字,都是圍繞著金融交易平臺的借貸還款情況的。

2、條理清晰

一張優秀的視覺化報表,是能清晰展示使用者所需資訊的,而且在製作過程中要有邏輯,不是所有的內容都是一樣重要的,我們要透過各個圖表的排版位置和所佔大小,突出主次之分。最好是有一個設定的閱讀順序,比如從上到下,從左到右。

此外,相關聯或者同類型的圖表需要排列在一起,幫助使用者快速理解。比如在上圖中,借貸和還款金額放在左上方,展示變化趨勢的圖表放在右上方,實時借貸滾動頁放在右下方

3、易讀性

資料視覺化的目的在於把複雜的資料簡單化,一張優秀的視覺化報表,是可以讓使用者快速準確Get到資訊的。所以不要在一張報表裡塞入太多元件,一般六七個左右就差不多了。

文字主要起輔助說明的作用,要儘量寫得簡單精確,字型要設定得容易識別。對於數字,30萬比300,000更易讀,300,000比300000更易讀,如果不是重點強調,一般採用更易讀的資料。

此外還應儘量保持命名規範、日期格式、單位的一致性,讓使用者更容易使用報表。

4、選對圖表

一張優秀的視覺化報表,必然少不了生動形象的圖表。如果我們只會用一些入門級的圖表,如柱狀圖、餅圖、折線圖,是遠遠不能滿足各種各樣的分析場景的,因此我們需要為每個分析場景都能找到與之匹配的最形象的圖表樣式。

比如當人們想展現使用者體驗這樣非常抽象的概念時,就可以透過FineReport製作出詞雲,越多人評價的詞彙越突出顯示,生動形象:

當我們想反映關鍵流程各個環節的轉化情況時,就可以用各個環節的轉化率資料製作出漏斗圖,幫助使用者發現問題所在和改進方向:

5、讓報表動起來

為了讓報表更直觀生動,動態報表是不得不提的“神器”。簡單來說,動態報表就是透過動效和互動功能,讓使用者根據自己的實際需要,隨時生成特定的報表,幫助使用者自行探索分析。

比如圖表間聯動,就可以讓使用者在分析或彙報時,點到某關鍵資料,就可以看到關聯圖表的變化,這樣就可以隨時對關鍵資料進行具體分析。不僅自己用著爽,在彙報場合也能給聽眾更好理解。

再比如地圖向下鑽取,點選地圖中的某個區域,右側會顯示出該區域詳細的表格和圖表資料。

6、美觀性

要想讓使用者對視覺化報表有更多耐心,就要重視報表的美觀程度。

美觀的第一步是要協調,包括介面上所有元件要對齊,也包括配色要協調統一。

第二步是要善用色彩,當然我們不是設計師,對色彩搭配不瞭解也很正常,這時我們可以去專業的配色網站去尋找配色方案。

如ColorDrop、Color Hunt這兩個網站,前者提供了437種扁平化的配色方案,後者展示了當下最流行的配色方案。當然,一張圖示最好不要超過7種顏色,否則容易分散讀者注意力。

最後一步是注意留白要適中,留白太多會影響資訊傳遞效率,留白太少介面會變得混亂。

資料視覺化能夠加深使用者對於資料的理解和記憶,但是要做出一份優秀的資料視覺化報表是不容易的。

以上總結了一些使用技巧和容易被忽略的坑,能幫助我們在探索資料視覺化時少走很多彎路!

点击这里免費試用FineReport!

關注數據君的臉書:

我是「數據分析那些事」。常年分享數據分析乾貨,不定期分享好用的職場技能工具。按讚我的臉書並私訊「10」,送你十週入門數據分析電子書唷!

--

--

數據分析那些事

這是一個專注於數據分析職場的內容部落格,聚焦一批數據分析愛好者,在這裡,我會分享數據分析相關知識點推送、(工具/書籍)等推薦、職場心得、熱點資訊剖析以及資源大盤點,希望同樣熱愛數據的我們一同進步! 臉書會有更多互動喔:https://www.facebook.com/shujvfenxi/