可视化⼤屏制作过程_⼤屏可视化制作分享
“我们都很清楚，如今的社会是⼀个⾼速发展的社会，科技发达，信息流通，⼈们之间的交流越来越密切，⽣活也越来越⽅便，“⼤数据”在互联⽹⾏业指的是这样⼀种现象：互联⽹公司在⽇常运营中⽣成、累积的⽤户⽹络⾏为数据。这些数据的规模是如此庞⼤，以⾄于不能⽤G或T来衡量。”
图⽚来源：⽹络
⼤数据环境下如何把庞⼤的数据信息通过⼀张⼤屏或多张⼤屏可视化实时动态反馈给⽼板或客户⾯前，是
⽬前许多企业在追寻的，通过⼤屏企业可以快速了解到企业运作的情况。为下步企业决策提供了很⼤的参考依据。
图⽚来源：AxureBI
⼤数据环境下，许多企业公司也开始追寻炫酷⼤⽓的可视化实时⼤屏，⼤多产品经理多少都会接⼿过，
制作⼤数据可视化⼤屏相关的任务。对于⾮数据类的产品经理来说可以对于⼤屏设计流程会点模糊。这边符号跟⼤家分享⼀下，⽬前⾃⼰所了解的⼤屏设计流程⽅向的⼀些⼼得。希望对⼤家有所帮助。
制作⼤屏⼤致分⼏步：
1、数据采集清洗
2、确定分析指标维度整理
3、确定排版配⾊组件选择
4、动态效果制作
5、动态数据接⼊
6、调整上线
⼀、数据采集清洗
数据采集清洗，这个过程是漫长⽽重要的⼀步。在我确定需要分析维度前，数据的沉淀⾮常重要。俗话说，数据采集是⼤数据分析的第⼀个环节，没数据采集就没数据，没有了数据就谈不上数据分析了。⽽
⼤数据清洗，是数据采集分析中，⼜⼀个不可缺少的环节，数据清洗出来的结果可能直接影响到后⾯数据分析的结果。在⽇常⼤数据开发过程中，数据采集和清洗占⽤整个开发过程的50-80%左右时间。⽬前流⾏的数据采集主要使⽤了python⽹络爬⾍进⾏。数据清洗的⽅法包括分箱法、聚类法、回归法。这边就不细讲了，感兴趣的可以百度系统学习⼀下。
⼆、确定分析指标维度整理
⽤确定分析指标维度整理，把我们需要呈现参与分析的指标通过程序抽取出来。⽐如企业需要统计分析⽤户的⾏业，通常我们要整理包括：⽤户数据指标、⾏为数据指标、产品数据指标。每个企业可以需要的指标维度都不⼀样，按需整理就⾏。
户数据指标、⾏为数据指标、产品数据指标。
⽤户数据指标
1、⽇新增⽤户：衡量渠道质量。计算⽅式：每天新增的⽤户数
2、⽇活跃率（DAU）：知道产品是否满⾜⽤户需求。计算⽅式：每天活跃⽤户/总⽤户数
3、周活跃率：可以衡量⽤户与产品的粘性。计算⽅式：每周活跃⽤户/总⽤户数
4、⽉活跃率：可以衡量⽤户与产品的长期价值。计算⽅式：每⽉活跃⽤户/总⽤户数数据可视化大屏设计
5、⽇留存率（次⽇留存率3⽇留存率）：可了解到产品是滞满⾜⽤户痛点。 计算⽅式：第N⽇留存的⽤户数/第1⽇新增⽤户数
6、周留存率：可以衡量⽤户与产品的粘性。 计算⽅式：第N周留存的⽤户数/第1⽇新增⽤户数
7、⽉留存率：可以衡量⽤户与产品的价值。 计算⽅式：第N⽉留存的⽤户数/第1⽇新增⽤户数
⾏为数据指标
1、PV(浏览量)：统计⽤户页⾯浏览次数。计算⽅式：某页⾯浏览次数
2、UV（独⽴访客）：统计独⽴访问⽤户数。计算⽅式：独⽴ip访问⼈数
产品数据指标
3、店铺转化率：⼀定程度衡量⽤户的对产品的认可和满意度。计算⽅式：购买产品⽤户数/进⼊店铺⽤户数 产品数据指标
1、GMV(成交总额)：统计⼀段时间销售额。计算⽅式：销售额+取消订单⾦额+退款订单⾦额+带⽀付订
单⾦额
2、成交总额：统计⼀段时间已付款的销售额。计算⽅式：⼀段时间下单总⾦额（已付款）
三、确定排版配⾊图表组件选择
3、热销产品：统计⼀段时间热销的产品。三、确定排版配⾊图表组件选择
⼤屏排版样式和图表组件的选择。
在确定分析完各项指标维度后，我们就可以开始考虑⼤屏页⾯排版布局的流程。包括：⼤屏排版样式和图表组件的选择。
例如电脑屏幕分辨率为1920*1080，那设计稿就可以是这个尺⼨，当电脑屏幕是3840*2160（4K）屏时，可以⽤1920～3840*1080～2160同等⽐例任意数值。”
常见⼤屏设计排版布局：中⼼环绕，左右分布，上下分布，异常分布
组件的选择在⼤屏设计中同样重要，不同的组件可以传达出不⼀样的意思。下⾯通过⼀张图可以很直观明⽩各种图表的左右。
图⽚来源：⽹络
通过不同的图表组件，可以设计需要的⼤屏可视化。这边可针对实际的指标维度进⾏图表组件选择。你也可以通过这个平台 进⾏选择多达100+的图表组件。查看Axure图表组件
四、动态效果制作
可视化动态效果，⽬前多数为平⾯效果，也有很多数据分析公司，开发了全3D在可实化效果。⽐如下⾯这张图就是阿⾥云datav制作完成的，通过物联⽹数据打通，可以完全直观的看到⼯⼚各个环节的情况。这边只要跟我们的前端⼩伙伴们讨论出我们需要的动态交互让他们实现就好。这这个效果多数采⽤了webgl和Unity3D可实现。
图⽚来源：阿⾥云datav
五、动态数据接⼊
前端动态效果制作完成后，进⼊后端动态数据的接⼊。这个环节就是把之前确定的指标维度通过api接⼝串接起来。达到数据实时的效果。最后的效果就是预期需要的。

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