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思迈特软件Smartbi:数据看板搭建攻略,必看!

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数据看板的概念

数据看板一般用作后台系统的首页,主要呈现公司当前业务相关或运营管理相关数据和图表,方便公司内部人员实时了解公司内情,掌握业务发展情况,并能够对数据变化做出业务决策。

谁在使用数据看板

数据看板是公司内所有人员都会关注的,无论是公司高层还是基层业务操作者都会关注的熟据指标。不同的角色的默认看板页面是不一样的,要设计多份看板页面,至于不同页面是否可以互通,这就要取决于公司业务数据是否属于商业机密,牵扯到RBAC权限模型的设计。

数据看板设计要点

当数据报表完善之后,那么实现数据可视化也就非常方便了,效率是b端产品的核心,设计看板也不应该花费太多时间在交互体验上。这里主要满足以下几个设计要点:

简单高效,优先满足查询效率,而不是酷炫的交互;

信息具有强关联性而不是孤立的一个数据,具体就是要有环比、同比来体现变化;

数据图表的刷新频次和统计频次要符合业务的需求,最好能做到实时更新;

选用的数据能够体现出趋势和规律,对于无趋势特性的数据,直接展示数字比较好;

对于不同的数据指标,不同的数据特性需要选用合适的图表;

数据波动、对比、排序,不同的衡量方式也应该选择其对应的图表类型。

数据看板设计步骤一:需求分析

数据报表可能有十几种报表,几十个数据指标,但这些并不是都需要呈现出来的,选用哪些数据指标和衡量方式,需要和业务团队沟通确定。

需求是分层级的,有些需求处于核心业务的需求,有些属于经营管理层面的需求,而前者永远是公司发展的核心,因此其重要性和优先级要高于后者。

数据看板设计步骤一:战略看板设计

战略看板设计主要突出简洁、唯结果论的特点,要主次分明,并且多的展现纯数字内容而非图表。一般设置6个左右的数据指标,有利于专注于分析最重要的指标。需要支持自定义配置,可根据业务发展需要灵活调整看板需要呈现的数据。之所以采用数字形式而不使用各式各样的图表,一是为了保证第一时间掌握业务现状,二是公司中高层对业务数据非常敏感,不需要曲线来表示规律,只用看到数字就能看出业务异常。

产品经理也应该培养数据敏感性,以便于能够理解业务,做出更符合业务需求的数据产品。

数据看板设计步骤三:业务看板设计

业务看板设计主要突出垂直细分的特点,研究业务增长就是业务增长的图表,研究活跃用户就是活跃用户的看板,或许这其中会有写关联性,但这种关联是弱关联,如果数据看板之间含混不清,那么分析业务也会有很多阻碍。

业务看板与战略看板最大的不同点是,注重生产过程,所以多使用增长曲线来体现数据规律和数据变化。

业务看板解决的核心问题是:及时发现业务问题和便于分析业务异常,视觉设计上要注重各个指标的色彩鲜明,便于察觉指标与指标间的关系。

业务看板描绘的业务不同,数据不同,需要安排在不同的页面上,业务看板需要足够细分,绝对不能互相杂糅,纠缠不清。

数据看板设计步骤四:选用合适的图表类型

选择合适的图表类型能够最大程度满足视觉可视化的呈现效果,满足业务数据查看和分析的需求。

以下选用几个典型的业务场景做说明:

(1)描述业务增长曲线,利润曲线、销量曲线、用户数量等,重点表示业务发展的趋势

常规面积图:所有数据都从相同的零轴开始,使用与展示总量与分量之间的关系,必须设置透明度以避免重叠。

堆叠面积图:数据起点为上一个数据集,主要用于展示数据分量占数据总量的百分比,然后对分量所占百分比进行对比

折线图:折线图和面积图都可以用来展示连续数据随时间变化的趋势,但选用还是有其侧重点:

常规面积图适合表现总量和分量之间的关系,比如总量是总用户量,而分量是各个渠道的用户,那么选用面积图较为合适;堆叠面积图适合表现分量所占数据总量的比例;折线图更适用于展现分量与分量之间的对比(不含总量),避免了面积图阻塞的问题;通常情况下,需要展示数据总量的业务,使用面积图会更好些。

(2)描述业务流程问题

描述业务流程最常用的图表是漏斗图,销售漏斗图、用户留存漏斗图,但漏斗图只能表示单一流程,如果想要表示具体的用户数据流向,和多维度更加复杂的流程数据,就很难表示了。

桑基图:桑基图能够很好地表示用户从加入购物车到收获的全流程,主支宽度总和与分支宽度总和相等,不同宽度代表不同流量的大小。

(3)描述数据分布

气泡图:气泡图最适合展示数据的分布范围,横坐标可设置为时间,纵坐标可设置为商品的价格,表明商品价格区间随时间变化的趋势,而不同的颜色表示不同的商品,这样对于价格频繁变动的商品,查看其每天的价格分布以及趋势很有帮助。

以上是思迈特软件Smartbi的分享,更多行业干货可关注我们下一期的分享。思迈特软件Smartbi是知名国产BI品牌,专注于商业智能BI与大数据BI分析平台软件产业的研发及服务。经过多年持续自主研发,凝聚大量商业智能最佳实践经验,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
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