五步制作出人见人爱的数据仪表板

作者:常成

作为一名数据分析师,我每天的工作中总是花费大量时间来制作数据仪表板。在做了数之不尽的仪表板之后,借用产品思维,总结出了一个五步设计数据仪表板的方法,欢迎广大分析师同行们拍砖、一起探讨~~

《用户体验要素》介绍了一个分层设计产品的方法,将整个产品的设计分为:战略层、范围层、结构层、架构层、表现层。每一个仪表板就像一个产品,为了更好的体验,我们也需要从目标用户开始逐层梳理。

                                      五步制作出人见人爱的数据仪表板  

 

Step 1. 确定目标用户和业务场景

仪表板是给老板用于监控宏观指标,还是一线业务同学追踪运营效果并实时调整运营策略;是每天都要监控的KPI,还是活动复盘的StoryTelling看板。这个数据要服务的业务场景具体是什么样的,目标是什么等。

数据是服务于业务的,如果脱离了业务,数据只是一堆无意义的数字而已。

只有清晰定义出仪表板的目标用户和业务场景,才能设计出对业务有价值的仪表板,而不是数据的堆砌。这是需要在制作仪表板最开始的时候和业务方对焦清楚的。

记得之前面试一个大厂的数据产品经理,非常自豪的说他一年设计了20多个仪表板,我让他挑一个详细说明一下用户、使用场景、选择指标的逻辑,他说都是业务方提的需求,具体看了数据做什么决策也不清楚,这就犯了仪表板设计的大忌。

当然有时候业务方就是着急要个数据,那可能就另当别论了,不在这里讨论。

 

Step 2. 确定指标体系、分析思路

数据的目标是辅助决策,明确业务目标,通过哪些数据来反应什么样的问题, 在各种情况下会作出什么样的业务决策,之后期待什么样的数据变化,确定这些问题之后指标体系自然非常明确。

指标的选择也会根据「组织的商业模式」、「业务发展阶段」、「最近的业务重点」等等不同而不同。

听阿里的同学说,天猫和淘宝的核心指标就由于商业模式不同而不同,天猫更偏电商属性,所以核心指标为GMV;而淘宝平台属性更强,所以更加看重流量。

又比如SaaS,获得第一批付费用户之前,需要衡量engagement,当业务相对稳定的时候,流失率就变成了一切。

在核心指标确定之后,还需要看这个核心指标如何拆解,从哪些度量、维度去监控整体业务的情况。发现核心指标出问题了,一般业务上会通过什么方式进行拆解。

比如 成交金额 = 成交人数 * 客单价 = 访问用户量 * 购买转化率 * 客单价,或者成交金额 = 各个大区成交金额总和。当发现问题的时候,是不是需要下钻到大区、省份、城市来定位问题。指标拆解的分析思路也会根据业务场景不会而有很大的差别。

指标体系和业务场景紧密相关,具体指标体系的设计是个很大的课题,这里就不详细说了。

 

Step 3. 确定数据查看方式、交互形式

确定了指标体系,分析思路接着来设计数据查看方式和交互形式。

比如成交金额,是不是需要看到具体的数值,同时需要追踪过去30天的趋势,是不是还需要对比去年的数据等。

在看到某个大区数据有问题,是否需要进行下钻查看省份,或者需要跳转到更详细的报表去进一步的分析。

 

Step 4. 确定可视化图表类型

确定了具体要看什么数据,就可以基于场景来选择图表类型。可视化图表是为了查看数据服务的,所以要根据数据浏览场景来选择图表。

其实大部分场景都会使用表格、线图、柱图,但在一些数据相对复杂,或者针对某场景希望有更好的可视化效果的时候,可能会用到一些不同的图表。

可视化图表的选择和使用也是一门大学问,有非常多需要注意的点,这里就不详细说了。下面这个是一些图表选择的思考供参考,另外还有一些图表使用的tips,比如尽量不要用3D、尽量不使用曲线等等(当然这些tip还是要视情况而定的,并不是绝对的)。

五步制作出人见人爱的数据仪表板

 

Step 5. 确定辅助信息、整体UI风格

在完成上面的4步之后,仪表板就基本完成了,最后可以做一些展示的优化,比如在图表上添加一些信息标签,帮助用户方便的看到数据,另外可以修改一下整体配色等。

在这一步有2个注意点:

  1. 字体的选择:需要使用等宽的字体,不然明明两个数值位数相同的,却会有差很多的感觉。
  2. 整个界面的颜色不宜太花,用户的重点关注内容还是数据。

这样就通过5步完成整个仪表盘的设计啦~

 

推荐工具

另外向大家强烈推荐下我们公司在用的工具Quick BI,它是阿里出的,还是挺好用的,可以去官网了解更多

用起来特别爽,因为可以配置加速,在MaxCompute上面的数据加速后分析起来超级快!

另外支持几十种的图表类型,基本能满足我的需求。

             五步制作出人见人爱的数据仪表板

还有一些超级方便的图,是我在其他产品上没见到的,比如指标卡趋势图,可以同时显示今日几个指标数据和他们的历史趋势,现在我搭建的数据监控类的仪表盘,基本第一个图表都用的是这个,老板和业务方也反馈看起来很方便。

五步制作出人见人爱的数据仪表板

 

还有下钻、联动、跳转之类的分析交互方式,Quick BI上也都支持,可以通过一个仪表板完成整个分析,业务方都点赞。