一文让你学会大数据分析可视化——九数云

一、什么是大数据分析可视化

这是数据应用的一种形式，是满足用户需求的一种手段，直白点说就是将数据图形化、图表化以良好的视觉效果呈现，达到发现、分析、预测、监控、决策等目的。

二、为什么要做大数据分析可视化

大家都听说过“一图胜千言”，这是有脑科学依据的。大脑里面处理跟视觉相关的区域特别多，枕叶、顶叶……

所以人的大脑对图像更敏感，效率更高、更直观。

三、做好大数据分析可视化的要点

要点有 3 个：逻辑清晰、表达精准、设计简洁，做到这三点成品绝对不会差。

逻辑清晰。数据可视化一定要确认好内容动线，做到逻辑严密，结构清晰。

表达精准。数据准确、选择正确的图表，表达合适的信息，一看就懂理解毫无歧义。

设计简洁。可视化的重点不是好看，而是突出重点，简洁美观。图表各元素，布局、坐标、单位、图例、交互适中展示，不要过度设计。

四、大数据分析可视化的常见形式

1. 大屏/dashboard

多见于展厅、监控中心，一般适用于实时监控预警、信息展示等场景。如下图是数据资产大屏原型示例。

2. 看板/仪表盘

多见于管理后台、数据看板，比如公众号管理后台、ERP数据看板。如下图是抖音创作者画像原型示例。

3. 报表

多见于专题分析、管理报表，主要以多维表格为准，会辅以简单图形或筛选器。像健身 app 记录体重变化、运动记录、金融理财产品展示股票价格走势，都是移动端可视化场景，和 PC 的差异在要更注意在有限的显示区域展示信息。如下图是华为运动健康步数统计。

五、大数据分析可视化的设计流程和规范

设计流程数据可视化产品的流程，跟其它的产品设计流程相似。

一般可分为4步：需求确认—产品设计—视觉设计—调整开发及上线。

需求确认首先确认三要素，用户、场景和需求，包括展示终端类型，PC端、移动端、大屏，比如大屏还需要确认屏类型、物理尺寸和视频输出分辨率等。

产品设计包括：设计尺寸、布局、模块划分、数据内容、图表选择。这也是可视化设计效果的决定环节。

视觉设计包括：风格主题、颜色设计、视觉交互（特效、筛选、钻取、联动）、图表细节调整（标题、轴、图形、图例、标签、提示信息），一般会由专业的设计师来做，产品给出建议。

调整开发及上线设计完成，到开发阶段。开发包括前端开发、后台开发、数据开发，调整包括颜色适配、数据是否满足有无异常值需要处理、真实数据用预想图形展示是否合适。

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