怎样做出⼀份优秀的数据可视化⼤屏推荐收藏
近年来，数据可视化是⼀个热度⽐较⾼的词，数据可视化是指将数据以视觉形式来呈现，如图表或地图，以帮助⼈们了解这些数据的意义。
⽽数据可视化⼤屏是当前可视化领域的⼀项热门应⽤，通常可以分为信息展⽰类、数据分析类及监控预警类。数据可视化⼤屏，有两个要点：展现效果的酷炫、数据之间的层次关系。好的数据可视化⼤屏是布局、⾊彩、图表、动效的综合运⽤。
今天⼩亿就来为⼤家说说怎样做出⼀份优秀的数据可视化⼤屏，以及为⼤家展⽰⼀些数据可视化案例集。
⼀、什么是数据可视化？
数据可视化是指借助图形化⼿段，清晰有效地传达与沟通信息。这⾥的核⼼是有效的传递信息，由于⼈类⼤脑对视觉信息的处理优于对⽂本的处理，因此使⽤图表、图形和设计元素把数据进⾏可视化，可以帮你更容易的解释数据模式、趋势、统计规律和数据相关性，⽽这些内容在其他呈现⽅式下可能难以被发现。
如演讲和沟通专家南希·杜⽡特（Nancy Duarte）所说：“不要让听众感觉你在展⽰⼀张图表，⽽要回顾⼈的⾏为，描述曲线变化背后的事件。不是“来看我们的三季度财报”，⽽是“来看我们为什么没完成⽬标”。”
⼆、数据可视化有哪些好处？
1.化繁为简，⽅便理解
数据可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建⽴起联系和关联，发现规律和特征，获得更有商业价值的洞见和价值。
正所谓“⼀图胜千⾔”，使⽤图表来总结复杂的数据，这种沟通⽅式也使业务领导者能够更快地理解和处理他们的信息。
2.发现新趋势、新机遇
企业收集到的消费者⾏为的数据，可以为适应性强的公司带来许多新的机遇。通过使⽤⼤数据可视化来监控关键指标，更加阳光透明，及时发现问题第⼀时间做出应对。
例如：天猫的双11数据⼤屏实况直播，可视化⼤屏展⽰⼤数据平台的资源利⽤、任务成功率、实时数据量等。企业领导⼈可以更容易发现各种⼤数据集的市场变化和趋势。
3.增强数据交互
数据可视化的主要好处是它及时带来了风险变化。但与静态图表不同，交互式数据可视化⿎励⽤户探索甚⾄操纵数据来发现其他“秘密”。这就为使⽤分析提供了更好的意见。
三、数据可视化的难点
1.准备⼯作
数据可视化的最⼤难点在数据可视化之前的准备⼯作—数据的获取与整理。⽐如数据收集是否全⾯准确？清洗数据是否到位？数据分析是否有据可循？数据分析结论是否清晰？如果⽤来数据可视化的数据出现问题，数据可视化的作品都不具有任何参考价值。
2.对数据需要具有敏感性
⾯对复杂的数据、信息，怎么到数据之间的逻辑关系⾄关重要，这就需要制作⼈具备⼀定的数据分析能⼒，对⼤量复杂的数据具备数据敏感性，快速到多维度、多变量的数据之间的逻辑关系，确定哪些数据之间有直接关系，哪些数据之间具有间接关系，需要重点展现哪些数据之间的关系，这些都需要制作⼈及时做出准确判断。
3.⽤简洁易懂的图表展⽰复杂的数据关系
因为阅读者需要在极短的时间内掌握了解各类图表所传递的数据关系，数据可视化需要尽可能简洁，便于让不同的阅读者快速抓住其重点，数据可视化就需要⽤有限的⽂字、简洁的图表展现⼤量的数据之间的各种关系与其客观规律。
4.选择合适的图表
从千变万化的各类图表中，选出适合⾃⼰数据的图表类型是数据可视化的关键。每种图表都有⾃⼰的优势和局限性，条形图就有⼀般条形图、堆积条形图、百度⽐条形图、双向柱状图等分类，饼状图也有：⼀般饼状图、玫瑰饼状图、环形图、旭⽇图等类型。所以根据⾃⼰的数据特点选择适当的图表很重要。
5.图表细节处理
图表细节的处理需要综合考虑多⽅⾯因素—刻度标记类型、间隙、刻度标签位置、数据类型、⼩数位、是否千分位、颜⾊取值、图例位置、图上标签、图表标题、备注⽂字说明等等。细节的处理不仅影响数据可视化的效果，若处理不好，可能还会加⼤阅读⼈的阅读困难。例如：刻度选取不合理折线过于陡峭，折线太细不便于观察线等。
四、数据可视化过程的设计原则
1.⽬的明确
并不是所有的数据都需要数据可视化。数据可视化是借助图形化的分析过程，来解决业务上某⼀问题或者发现某⼀问题，当数据脱离了业务，就没有必要可视化了。所以做数据可视化之前先要明确这个数据可视化的分析⽬的到底是什么？你打算通过数据向⽤户讲述怎样的故事，数据可视化之后⼜在表达什么？
通过这些数据，能为你后续的⼯作提供哪些指导？
为了准确到数据可视化的⽬的，请先回答这7个问题
（1）数据要解决的业务内容的主题是什么？
（2）这个数据可视化的数据如何获取？
（3）我们想从数据中了解什么？也就是数据分析的要解决什么问题？
（4）这份业务数据是什么时间的？
（5）这份业务数据是什么领域的？
（6）谁搜集过这份数据，来⾃哪个业务系统？
（7）数据量是否⾜够完成这次准确的分析？
如果你完整、清晰地回答了以上7个问题，你就明确了这次的数据可视化到底要解决什么问题。
2.简洁、美观
很多⼈在做数据可视化的时候⼀味追求酷炫的动态图、华丽的视效等，如果⼀个简单的图表就可以解决⼀个问题，为什么还要花⼤量的时间精⼒去做⼀些与数据⽆关的⼯作呢？合理运⽤⾊彩同样能让图表显⽰的很⾼级。图表主要作⽤是传递信息，追求过分漂亮只会使徒增⽆⽤功。
但是，图表的基础美感会给⼈带来视觉上的享受，图表中的坐标轴、形状、线条、字体、标签、标题排版等元素是都会影响⼈的视觉效果，这些图表元素经过合理的搭配会给整个数据可视化作品加分，⽐如图表的⾊彩，如果搭配合理，会使整个图表看起来更加⽣⽣动，同时也会加深阅读者的记忆。
3.懂得利⽤⼯具
得⼼应⼿的数据可视化⼯具会使数据可视化的⼯作事半功倍。举个例⼦，如果⽤excel来做⼀份简单的仪表盘时，需要⽤到表格函数、AVERAGEIF函数、INDEX函数、MATCH函数等⼗⼏个函数，以及堆积条形图、簇状柱形图、信息图、带数据标记的折线图、簇状条形图等⼏种图型，就算是熟练的excel⼤能估计也要做上半个⼩时。如果对于excel的函数、透视表、VBA等不熟练，可能会花费更多时间。
4.实事求是
数据可视化的结果⼀定要实事求是，不可规避“异常数据”，真实反映业务数据，才可能帮助我们发现问题，掩盖问题只会造成更⼤的问题。若数据很庞⼤，也不可随意省去⾃认为不重要的数据部分，到核
⼼数据指标和异常数据，重点展⽰核⼼数据指标，分析异常数据的问题原因，最后给出合理、准确的数据分析结论。
五、选择合适的图表
数据可视化是⼀个展现复杂信息的强⼤武器。通过可视化信息，我们的⼤脑能够更好地抓取和保存有效信息，增加信息的印象。
但如果数据可视化做得不好，反⽽会带来负⾯效果，所以更需要我们选择合理的数据可视化⽅法，⾼效传达数据。接下来，我们⼀起看看不同图表的不同使⽤场景。
1.⽐较类—柱状图
数据可视化设计案例（1）特点：柱状图利⽤柱⼦的⾼度，反映数据的差异。使⽤图形的长度、宽度、位置、⾯积、⾓度和颜⾊来⽐较数值的⼤⼩。
（2）使⽤场景：通常⽤于展⽰不同分类间的数值对⽐，不同时间点的数据对⽐。局限在于只适⽤中⼩规模的数据集。
2.流程类—漏⽃图
（1）特点：流程类图表显⽰流程流转和流程流量。⼀般流程都会呈现出多个环节，每个环节之间会有相应的流量关系，这类图形可以很好的表⽰这些关系。漏⽃图适⽤于业务流程⽐较规范、周期长、环节多的单流程单向分析，通过漏⽃各环节业务数据的⽐较能够直观地发现和说明问题所在的环节，进⽽做出决策。
（2）适⽤场景：表现了随着业务流程的推进业务⽬标完成的情况。
3.占⽐类—饼图
（1）特点：占⽐类图表显⽰同⼀维度上的占⽐关系。饼图通过将⼀个圆饼按照分类的占⽐划分成多个区块，整个圆饼代表数据的总量。（2）适⽤场景：展⽰多个区块⽐例⼤⼩，所有区块（圆弧）的加和等于 100%。但最好避免使⽤这个图表，因为⾁眼对⾯积⼤⼩不敏感。
4.区间类—仪表盘
（1）特点：区间类图表显⽰同⼀维度上值的上限和下限之间的差异。使⽤图形的⼤⼩和位置表⽰数值的上限和下限，通常⽤于表⽰数据在某⼀个分类（时间点）上的最⼤值和最⼩值。
（2）适⽤场景：⽬前很多的管理报表或报告上都是⽤这种图表，以直观的表现出某个指标的进度或实际情况。
5.趋势类—折线图
（1）特点：趋势类图表反映事物随时间或有序类别⽽变化的趋势。使⽤图形的位置表现数据在连续区域上的分布，通常展⽰数据在连续区域上的⼤⼩变化的规律。
（2）适⽤场景：⽤于显⽰数据在⼀个连续的时间间隔或者时间跨度上的变化。
6.时间类—⾯积图
（1）特点：时间类图表显⽰以时间为特定维度的数据，在折线图的基础之上形成的，使⽤图形的位置表现出数据在时间上的分布，需要注意的是颜⾊要带有⼀定的透明度，透明度可以很好的帮助使⽤者观察不同序列之间的重叠关系。
（2）适⽤场景：⽤于表现数据在时间维度上的趋势和变化。
7.雷达图
（1）特点：雷达图适⽤于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序。但是有⼀个局限，就是数据点最多6个，否则⽆法辨别，因此适⽤场合有限。
（2）适⽤场合：四维以上的数据。
六、数据可视化案例展⽰
1.浙江省某⾦融集团
通过数据可视化的展现形式，使得投资项⽬的收益及变化态势⼀⽬了然，实现⽆⼈⼯的节点监控跟踪，最⼤程度保证⽤户的资⾦安全在可控范围内，提⾼收益。通过⼤屏展⽰投资情况、投资⾦融、投资客户数、历史盈利等信息向外界彰显公司形象及整体实⼒。
2.⼴西省某重点⼤学
为辅助校领导在宏观层⾯掌握校园数据，我们分别从招⽣就业、学⽣⼯作、国有资产、图书典藏、科研成果、后勤服务、发展规划、财务、教务、⼈事以及全校核⼼数据等11个⽅⾯全⾯展⽰有效信息，并且横向覆盖各学院及各部门的数据信息和⼯作内容。通过对接校⽅数据中⼼保证数据事实的准确性、及时性，为管理团队科学决策提供了有效的数据⽀撑。
3.上海某上市房地产集团
基于该上市公司在物业业务领域的诉求，亿信华⾠围绕收⼊、⽀出、成本、客户满意度、⼈资管理等⽅⾯进⾏全⾯展⽰与分析，使得企业管理者时刻掌控经营状况以及各项⽬收⽀情况，并且全⽅位监管物业服务质量以及客户满意度，让业主的资产得以保值增值，实现产权所有者与管理者的共赢。
令⼈瞩⽬的是在此项⽬中我们融⼊了智能BI功能（智问），管理者可以通过即问即答的形式获取数据分析结果，即时获取⾃⼰想要的数据，为打造⾼品质的物业服务提供了数据⽀撑，辅助⾼效管理。
4.⼭西省某化⼯制造企业
某世界500强的能源化⼯集团以期将智能化的数据监控技术与安全⽣产相融合，开启了⼤屏的数据可视化项⽬。将现实业务场景中的⽣产流程图、⼯艺流程图搬到了⼤屏之上，实现点、⾯集中、统⼀管理，有助于管控、防治安全隐患的发⽣，避免不必要的经济损失。另外，通过对产能、经济效益的监控，及时有效的发现问题，最⼤限度的简化解决问题的路径，提⾼各级管理能⼒以及⽣产运⾏效率。
5.⼭东省某消防求援站
根据该消防救援站的分析展⽰诉求，结合数据调研情况，紧扣消防救援业务，以管⼈、定物、抓事、谋战为主要抓⼿设置了六⼤维度的⼯作场景，选取核⼼的业务数据指标，实现炫酷可视化展⽰。让管理者能够清晰了解消防救援站基本情况以及消防救援队员、队站、⾷堂、训练等管理情况，推动队伍正规化建设。
6.南⽅某能源电⼒集团
根据客户的需求，设⽴市场投标、经营管理、⼈⼒资源、供应链、资产管理、安全管理、技术管理等11
个核⼼业务场景，对接电⼒⾏业海量的业务数据，提供丰富的数据可视分析图表，对核⼼数据进⾏多维度分析研判，深度挖掘运⾏数据的时空特征及变化规律，辅助管理者全⾯掌控数据变化态势。
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