如何将枯燥的大数据，呈现为可视化的图和动画？

这个问题，其实涉及到一门庞大而又有趣的学科——数据可视化

关于数据可视化，做数据分析或者大数据的人估计都知道，最先想到的就是图表，把数据变成图表不就是可视化吗？

当然这样理解是绝对没有问题的，但是太狭隘、太局限

可视化的概念非常广泛，除了图表之外，凡是可以帮助用户理解数据的手段都可称为数据可视化

而怎么把枯燥的大数据进行可视化，远远不是做几张图那么简单

一个优秀的可视化一般需要满足三个条件：信、达、雅

所谓的信就是要保证数据的正确性；

达即是要让用户轻松接收到数据信息，能够对数据进行有效的表达；

雅即是要保证可视化的美观；

可视化原则

 

从重要程度上看，信>达>雅

想要做出完美的可视化，最最重要的就是要保证数据的准确性，在表达上要准确无误，不能带来一些歧义的地方。

比如说关键数据的缺失、指标与维度的谬误等等，这些因素都会导致我们的可视化失去了最本质的意义：反应数据的真实情况。

比如2014年巴西世界杯半决赛，东道主巴西对阵德国战车的全场数据统计，就是典型的关键信息缺失造成了“信”的误判

所谓的达，就是要让用户准确获取可视化所传递出的信息，而不能造成认识困难和信息接收障碍

这个问题经常是一些不注重可视化表达的人，做完数据分析就简单拉个图，也不管对方是否能看懂，这就是缺失了可视化的达

通常来说犯的毛病就是图表过于沉重、繁琐，图标选择不正确，不注重用户体验等等

比如地铁图，如果我们按照普通的可视化地图绘制方法，根据不同的距离方向进行绘制，地铁图就会出现这样的情况：

一些地铁站密集的地方都拥挤在了一起，不利于用户去获取地铁站的信息；

所以我们做地铁图一般都是将地铁站进行等距离、单方向处理，也就是这个样子：

最后一个要素是雅，通俗点说就是要做的好看，这个要素也有很多人会犯很多的误区，一方面是很多人觉得好看没什么用，另一方面则相反过度注重可视化的美观度。

首先我的观点，可视化的主要目的是为了让用户准确高效的获取信息，这才是可视化最关键的要素，美观程度只能是锦上添花，如果没有了前两个要素，过度注重美观也是没有任何意义的，皮之不存毛将焉附？

可视化方法

 

制作可视化报告的方法有很多，最常见的Excel就能做，不过Excel的缺陷在于不能支持大数据量，数据量一大就卡

如果是代码大佬的话可以用python或者Echarts做，可视化效果很惊艳

但是对一般的业务人员来说为了做个报告去学python，代价太大了，所以我推荐技术小白使用BI工具来做可视化报告，操作简单，上手快，这里我以国内用的比较多的FineBI来给大家演示一下可视化分析报告的制作过程。

用FineBI做可视化报告流程主要分为5步：

• 连接/导入数据
• 数据处理/清洗（过滤、筛选、新增公式列）
• 探索式分析
• 数据可视化
• 输出报告

1、数据连接

通常我们用Excel做业务分析，需要从公司的各个系统取数，导出成Excel表，然后再进行一系列的分析操作

如果用FineBI的话就省去了这部分取数的麻烦活儿，它可以直接和公司的各种类型的数据库直接链接，也可以手动导入Excel数据集

数据库链接完成之后，新建业务包，然后把需要数据表从数据库添加到业务包中：

2、数据加工处理

数据拿到手之后，我们要对数据进行加工，进行脏数据清洗和一些数据指标的计算，可能要对数据进行过滤、分组汇总、排序、合并等操作

一般用Excel操作就需要写一大堆函数来实现，要是途中有哪一步操作失误，有可能就要一步步倒回去检查，重新再来一遍

不过在FineBI中是通过自助数据集来进行数据加工的，最大的好处是每一步的操作都会被记录，可以随时随地检查每一步的操作，直接进行修改，不需要一步步撤回

3、探索式分析

刚才上面也说了，单纯的数据陈列对领导来说没有意义，管理者更想看到通过对某项业务指标数据的分析得出可行性的结论

在FineBI中，进行数据可视化分析的过程比较简单，拖拽就可以生成可视化图表，非常适合业务人员进行探索式分析

4、数据可视化

经过上面的探索分析，我们基本可以知道我们需要在报告上展示哪些指标，要表达哪些数据

这时候我们就要选择合适的图表来展现数据，比如线形图最适合表现与时间有关的趋势，亦或是两个变量的潜在关系，当数据集中的数据点过多时，使用散点图进行可视化会比较容易，直方图展示数据的分布等等

一般的新手小白在图表选择上会纠结很长时间，还容易选不对合适图表，如果用FineBI做就容易多了，它会根据你拖拽到横纵轴的指标数量智能推荐图表，还有进行纬度和指标数量的提示，帮助快速找到合适的图表

5、可视化报告制作

可视化报告的制作主要分这几部分：可视化布局、图表配色、细节修饰

（1）可视化布局

可视化设计的页面布局，要遵循以下三个原则：

• 聚焦：通过排版布局，把重点指标放在核心区域，让观看者能够迅速解读关键信息
• 平衡：要合理的利用可视化的设计空间，在确保重要信息位于可视化空间视觉中心的情况下，保证整个页面的不同元素在空间位置上处于平衡，提升设计美感。
• 简洁：在可视化整体布局中不要使用过于复杂的元素以免影响数据呈现。

可以从网上找一些模版进行参考，不过Finebi里面也内置了很多demo可以参考

（2）图标配色

颜色是最有效的美学特征之一，很容易吸引我们的注意力，所以一份优秀的可视化报告，图表颜色的使用也非常重要，一般来说，图表配色要遵循几个一致性：

• 数值指标一致性：当根据某一个指标的数值大小进行颜色映射时，建议使用生长色系的渐变颜色。

• 指标颜色一致性：对于相同的度量尽量使用同一色系的颜色方案，避免使用过多的颜色对用户造成干扰。
• 色系颜色一致性：尽量选择相同色系的颜色方案，避免撞色。
• 语义颜色一致性：符合语义的颜色可以帮助人们更快地处理信息，尽量根据指标含义选择符合人类最直观感受的颜色。

总结

 

想用FineBI这样的神器做出高颜值的动态报表并不是难事，难的是如何充分利用好这些繁多的功能，针对业务找到关键指标和数据，让老板一眼就能看到报表的价值所在，才这是我们应该追求的目标

PS：点击左下角“阅读原文”即可获得FineBI的下载链接！