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如何设计高效的数据可视化系统
来源:大数据可视化系统 发布时间:2019/11/4 10:36:38
1、选择合适的可视化图表
较早接触数据可视化项目,会不自觉地陷入酷炫的图表中,希望选择柱状图、饼图等形式来呈现数据。
比如这样:
但越是追求形式的可视化,反倒越会陷入误区。

还是上面提到的例子,需求是展示广告位/运营位的数据,辅助运营同事根据数据情况调整它们的位置或图片素材。

数据可视化系统

A.较早的方案
用饼图、柱状图来体现点击率的数值。
柱状图,可以用来对比柱状图之间的大小、也可以看到变化趋势;环形图,通常用来表示百分占比。
两种图表方式,放在这里似乎合适。
但问题是什么呢?点击率的数值差别不大,且通常百分占比只有个位数,用环形图难以直观的体现差别,用柱状图也难以形成鲜明的对比。
B.优化方案
回到源头来想,图表的形式,只是为了服务于目标,重要的是将用户关注的结论凸显出来,并不一定要用酷炫的样式。
对这个需求而言,用户的目标,是去了解同一个运营位,不同坑位之间图片的点击效果的差别。
重新分析各种可视化呈现方式的优劣,我发现表格虽简单但同样能达到效果。
所以,采用了普通的表格,将用户为关注的点击率高、低的数字,分别用绿色、红色标注出来。
2、给用户结论,而不仅仅是数据
用户的行为是看数据,但目标并不是看数据本身,而是希望透过数据去得出某个结论,然后去指导后续的行为、更好的做决策。
所以,关键的一点是,去挖掘用户浏览数据背后的目标,给用户的结论。
前面的例子,将点击率高、点击率差的凸显出来,就是为了让用户一目了然的知道数据对比的结果,不需要用户自己去对比,通过识别颜色他就知道哪个图效果好,去做相应的调整。
另外一个例子,广告位/运营位的图片偶尔会有赛马,根据赛马的结果,来判断哪个图的效果更好。所以,在展示赛马的各个图片的数据时,不仅仅是摆出数据,更需要明白用户会按照哪个指标来衡量赛马图的好坏,从而以该指标作为标准,将好的赛马图突出展示。
3、减小用户的记忆负担
同样以运营位的数据为例,我们可以看到不同时间节点的数据趋势图,这满足了基本的需求。
但是,用户看完数据之后的决策,是去调整某个坑位的图片素材或者位置。调整完,用户会关注后续的数据情况,对比“调整前后”的差别。
如果我们只是展示一条数据趋势,用户如果要对比调整前后的差别,需要回忆或者找找他在哪个节点调整的。
所以,还需要优化的是,在曲线上体现这个运营位被修改的时间点。
综上就是如何设计高效的数据可视化系统,更多相关内容请关注我们。