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数据可视化:如何打造高效的仪表盘

时间:2021-10-26 00:07  作者:admin  来源:未知  查看:  
内容摘要:编辑导读:仪表盘是一个产品的基础功能,利用数据可视化的方式,将高度复杂的数据转化为有助于解决用户业务问题的关键要素。那么,如何打造一个高效的仪表盘呢?本文将从四个维度展开分析,与你分享。 数据可视化设计就是以数据表现的方式来帮助用户规避风险...

  编辑导读:仪表盘是一个产品的基础功能,利用数据可视化的方式,将高度复杂的数据转化为有助于解决用户业务问题的关键要素。那么,如何打造一个高效的仪表盘呢?本文将从四个维度展开分析,与你分享。

  数据可视化设计就是以数据表现的方式来帮助用户规避风险并做出良好的业务决策。仪表盘则利用数据可视化的方式,将高度复杂的数据转化为有助于解决用户业务问题的关键要素。

  不论什么设计,第一步都应确定目标用户。在仪表板设计中,了解用户最好的方法是映射用户的查询路径,即用户实现其目标的所有需求的结构化路径。可以通过确定用户目标和业务问题来进行规划。

  如:“本季度还有多少销售业绩未完成?”“我是否有足够的渠道来达到业绩?”。列出问题后,将问题按照不同的属性进行分类,如可以分为业绩预测、团队绩效、考核基准等。

  详细信息越多,仪表盘显示就越乱。无需一次将全部信息显示在仪表盘上。这里需要仔细考虑真正重要的内容,确保仪表板有效且易于使用。

  如,负责跟踪团队业绩的销售经理希望能够跟踪每个销售的指标,如销售配额,赢利能力,交易规模等等。一旦发现数值异常,他们可以采取措施分配新的机会给代表,或者指导他们提升指标。

  优先级排序可以帮助用户建立数据的结构框架和层次关系,从而避免过多的信息干扰用户。

  了解目标用户和用户使用仪表盘的方式是一个好的开始。通过了解什么对用户重要、各项数据对用户意味着什么以及数据如何影响用户的决策可以获得重要的背景信息。

  仪表盘主要有两种类型:操作仪表盘和分析仪表盘。选择要构建哪种仪表盘取决于需要解决的问题类型,以及是否应该帮助用户理解和管理既定指标、探索新的行动方案。

  操作仪表盘的目的是提供当天信息的全面快照,可以对团队的预定目标进行跟踪。

  分析仪表盘是一种工具,可以帮助用户分析多个变量中的大量历史数据,从而研究趋势、预测结果、洞察细节,帮助决策者了解公司关键指标,以更好地制定未来的决策。

  对于一个完整的应用系统,了解仪表板在系统视图中的作用很重要,我们需要知道用户在仪表板上可能做什么,常见的仪表盘组件有以下几个:

  设计专家 Lisa Battle在2016年的UXPA国际会议上发表了题为“为 SaaS和企业应用设计卓越的仪表盘”的演讲,其中仪表盘可以包含10个元素:警报、待办事项、统计信息、当前状态、搜索筛选器、任务操作、社交组件、活动、公告和推送内容。

  记录了仪表盘组件列表之后,需要与产品经理等相关人员一起创建不同信息的层次关系。层级层级可以基于以下问题构建:

  下面的图表是信息层次结构图的一个例子,可以为后面绘制低保真线框图奠定基础。

  当充分理解了关键内容之后,下一步就是处理布局,并开始绘制线框图。最具挑战性的步骤莫过于从零开始搭建框架了。

  根据浏览顺序仪表盘通常分为F布局、Z布局和并列布局。这些形式可以先让用户注意到摘要看板,然后再注意可视化数据,最后关注详细的操作列表。

  F布局将概要放在左侧中。随后的详情可视化数据位于右侧,用于提供更多详细信息。

  Z布局遵循自上而下的阅读模式。概要信息位于界面顶部。相关的可视化数据位于概要下方,并占据了内容区域的整个宽度。

  并排布局用于比较两项指标。这种模式允许用户从左到右扫描,反之亦然,方便比较信息。

  版面形式多种多样,有时很难说哪种版面更好。 曾经有学者提到过设计仪表盘的原则:只要浏览仪表盘一秒钟,用户就能很快地了解到一个正在发生的故事,用户可以大致明白他们关注的事情。“发生了什么事?自从最后一次登录后有什么变化?我需要马上处理一些事情吗?要采取什么行动吗?”理论上,用户不需要向下滚动页面就能得到这些问题的答案。也就是说,我们需要把最重要的信息放在仪表板的顶部。

  当用户对系统有了良好的理解之后,他们可能会想要更深入地研究数据或者导航到产品的其他部分。这时候可以考虑一下提供给用户其他更深层次的数据。

  在回答“你的故事是什么?”之后,就需要找出如何讲述故事了。这需要用到仪表盘的重要组成部分——图表。下图的图表选择器可以帮助决定哪个图表更适合目前的数据。具体的图表设计将在视觉设计部分说明。

  克利夫兰的图形感知级别可以帮助调整并选择合适的图形属性,确保有效的传达信息。

  仪表盘设计的一个挑战是信息超载。信息超载有两种类型:数据超载和非数据超载。信息超载通常是由于缺乏重点和优先次序所致。通常需求方想把大量数据集、功能或快捷操作放到仪表盘上,过量信息会使仪表盘变的很长,这时候就需要设计师做好决策。假如发现信息太多可以重新回到上一步,重新梳理信息层次。

  高效的仪表盘结构主要基于两个因素:其一是良好的可视化能力;其二是在两个故事之间导航的方式,即,交互路径。

  通常仪表盘需要经历多个分支交互路径和图表交互。为了将信息分解为更易于管理的模块,复杂的仪表板还会有过滤、缩放、突出显示、导出值等交互。

  关键指标下钻模式:该模式通常为可单击的图形,如条形图和环形图。使用数据图来驱动关键指标面板。单击某个细分数据可以显示指标的数据详情。

  说明模式:此模式使用关键指标面板来驱动仪表盘,并通过数据图表为关键指标提供解释说明。常见说明形式有指标趋势和指标细分。

  多图表模式:此模式为一个图表驱动另一个图表。用户可以单击某个细分数据以查看另一个关联数据图。例如,点击某个用户群体(细分)查看用户群体的浏览量(趋势) 。

  信息标识是一种视觉提示,通过改变或新增界面中的某个元素,来引起用户注意,告诉用户该元素所代表的项目已经发生了变化。用户能根据标识判断某个指标是好是坏,激发好奇心以查看详细内容。

  信息标识通常以图标的形式呈现,易于识别的图标是非常有效的反馈方式。字体样式的变化也可以用作指示标识,如改变字体的粗细澳门六合开奖记录。颜色等。动效或其他功能(如,振动)也可以吸引用户,充当指示标识。

  标识一般有如下特征:与界面环境相关,它们总是与某个元素或内容相关联,并且显示在相关元素附近;有条件的,它们并不总是存在,而是根据某种情况发生而变化;被动的,它们一般不需要用户操作,而是作为系统与用户沟通的工具,提示用户注意事项。

  频繁使用信息标识会造成界面的混乱,并使用户分心,因此,在界面中添加标识需谨慎。决定是否适合使用时可以考虑以下问题:这些信息用户多久使用一次?用户希望看到该信息吗?如果没有提供,用户会错过什么吗?用户发现这些信息对系统很重要吗?

  要想讲好故事,设计出能反应重要信息的图表是关键。用错了则会导致混淆,甚至导致基本数据表达错误。

  如果您曾经设计过仪表板或从事过任何其他需要数据的项目,那么您就会知道这是一项特别复杂的任务。下面将会列出一些选择正确的图表类型的简单方法,以及常见的图表设计的最佳实践。

  选择正确的图表类型取决于显示的数据类型。通常,图表分为构成、对比、关系或分布。选择哪种类型取决于:是否要显示某件事的组成部分?是否要比较值或显示一段时间内的差异?是否想更好地理解两个或多个变量之间的关系?是否要显示数据的分布?

  饼图或环形图是常用的图表之一。它们用来显示整体的某一部分,并且用百分比表示,所有部分之和等于100%。使用饼图最好的一种情况就是,用户必须回答“是”或“否”时。

  如果类别太多,切勿使用饼形图,切片太薄将无法经行比较。将标签控制在8个之内比较合适。

  如果值的总和不等于100%,不要使用饼图。饼图细分的总和必须等于100%。

  柱状图和条形图是比较不同数值、显示数值随时间变化的最简单直接的方法。柱状图为垂直条形,条形图为水平条形。

  柱状图有三种类型:基础柱状图、分组柱状图和堆叠柱状图。如果要了解图表中每个类别的数量、比率和频率,应选择基础柱状图;要比较各个类别的数据,应选择分组柱状图;如果要显示每个类别之间的部分与整体的关系,应选择堆叠柱状图。

  折线图显示了一段时间内数据变化趋势。图形的y轴代表一个变量值,x轴通常为时间轴。

  避免比较过多数据,超过 8 个其他数据可默认置灰,通过图例交互进行查看。

  面积图与折线图相似,但存在细微差异。它们都可以显示时间变化的总体趋势以及整个数据集的连续性。虽然面积图与折线图的功能相同,但是线和轴之间的空隙可以用来表示面积。

  面积图共有三种类型:基础面积图,重叠面积图和堆积面积图。比较各组之间的值时,可以使用重叠面积图。跟踪合计值并且想要了解按组划分的合计明细时使用堆积面积图。面积图能对比每一段线的高度,可以让我们对每个子集与其它子集的总贡献有一个大概的了解。

  颜色是一种信息的表现方式。由于仪表板通常需要大量数据,因此会需要多种颜色。在仪表盘中使用适当的颜色有助于用户注意到警报并采取所需的措施。但是,使用过多颜色会破坏数据与颜色之间的关系。5个以内的颜色最合适,最多不要超过8个。不同颜色有不同颜色的特定含义,红色表示危险,绿色表示良好,等等。在定义图表的调色板时,必须考虑到这一点。

  坏的情况:他们分心于细节,说出假想、矛盾的答案(如“浏览量是200,是今天还是本周?它是绿色的,所以这个数据是好的吗?”)

  提示:如果测试者只是复述他们在界面上看到的内容,例如“我看到一张蓝色图表,上面写着今天的浏览量,然后是绿色图表,上面写着访客数,颜色挺好看的”。那么我们需要换一种方式提问,例如“此界面试图告诉您什么?”

  可视化的重点是利用可视化比较数值。所以需要向测试者询问有关数据的问题。较可靠的一种方式是请他们确定极端情况。(例如“什么时候销售额最高?什么时候最低?”)

  您也可以考虑根据价值判断(例如“最佳,最差”,而不是“最大,最小”)来表述,以确保他们能够区分数量并得出适当的结论。需要注意的是,“好”不一定是所呈现的最高值(例如血糖数)。

  好的情况:他们应该能够迅速回答这些问题。可以允许有歧义的数据,但将测试者必须能将数量与标签相关联。

  3. 是什么导致数据变成这样?现实生活中发生了什么,影响了您看到的数字?

  好的情况:测试将数据与个人经历联系起来,可以提供合理的解释(例如“本周可能对T恤的销售不利,因为现在是12月”),至少测试者应通过其他数据来解释信息(例如,点击饼图的某个切片来分解数据)。

  坏的情况:无答案,答案模棱两可,没有试着四处寻找上下文线. 总体而言,这是好事还是坏事?

  好的仪表盘,不仅要在理性上说服用户,还应在情感上得到用户的共鸣。所以,可视化不仅要强调“这是现在的状况”还应表现出“现在的状况很好还是很糟”。

  要验证这一点,只需让测试者自己判断即可。(例如“您认为这是好事还是坏事?”)

  好的情况:至少测试者应该能够识别“正负情感倾向”,并说出数据呈现的是好是坏。理想情况下,他们可以说出数字差异的大小。

  还要确保数据不是无用的。如果数据无法告知某些决策或行为,则可能无需可视化。

  其次,请确保测试者具有一定的专业知识,这一点很重要。即使是客观有效的可视化,对于那些在专业领域没有经验的用户来说也是行不通的(例如,交易图对我来说毫无意义,但这并不意味着它们对交易者无用)。因此,请确保您正在与知道如何处理信息的人员进行测试。

  一旦有了场景并合理地通知了测试者,就可以按照可视化表示的方式逐步引导测试人员完成每个场景,并询问他们将要做什么。他们的回答可能有所不同,但是每个回答都应表明测试者是否想要采取行动。

  坏的情况:“我不知道” 。这可能表明 :a)此人不是专家;b)所提供的数据不足以使他采取行动;c)数据对下一步行动产生不了任何影响。c是需要提防的情况。

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