数据可视化：职场中的魔法棒，让数据说话的艺术

数据可视化，是数据分析师日常工作中绕不开的内容之一。在工作中，如果只是以完成业务方的需求为目的，其价值会被大大缩水。本节，想和大家聊聊本人对于可视化的一些思考，希望你能够有所收获。
一、数据可视化理念对于数据可视化，其目的是通过统计学方式探索数据本身的价值，并将其以合适的方式呈现出来，降低应用方对于数据的使用成本。因此，其核心理念主要涵盖两点：业务驱动性+可扩展性。下面，围绕着两点，谈谈工作中搭建可视化需要思考的因素。

二、搭建数据可视化思考因素
在搭建可视化时，往往会从业务方的需求出发，当然，除了思考能解决需求本身之外，还要考虑以下五点，帮助你获得额外的价值。
1、应用方是谁
为什么要知道应用方是谁？因为，往往不同的数据应用方，对于可视化的关注程度有所不同，优先级也存在差异。
一般，主要的应用方为：研发同学、产品/运营同学、数据/业务LD，下面从这三个方面谈谈差异性。

• 研发同学：研发一般关注的是数据底层情况，在出现异常的时候可以快速找到问题，因此，可将重心放在问题的发现上。同时，一般研发同学都有代码的能力，因此，后续的维护，甚至是搭建，均可交其自行完成。
• 产品/运营同学：一般而言，产品/运营同学对于SQL可能不会很熟悉，因此，在搭建方式的选择上，可以优先选择“拖拉拽”，尽量不写SQL，因为“拖拉拽”可以方便后续应用方更改，减少维护成本。
• 数据/业务LD：领导们对于数据可视化的诉求，往往是：易看+直击问题。易看，也指随时可方便的查看，因此就需要可视化支持移动端；直击问题，指能够在问题出现时，第一时间报警及发现问题本身，因此，需要重点关注报警机制。
  
  

2、可视化作用是什么
在知晓应用方后，还要明确此次可视化的目的是什么。一般而言，可视化的目的主要有三个：数据通用模版、数据例行展示、数据问题监控。

• 数据通用模版：此作用一般面向产品/运营侧，当业务定期需要看一些数据，但又不愿每次都等排期。于是会让数据同学帮助搭建数据看板，以便后续相似需求可在其基础上自行修改。此时，需要重点关注数据可视化的通用性+普适性。
• 数据例行输出：数据可视化的核心用途，例行输出需要重点关注数据生成的时效性+核心输出内容+可视化形式。可以做到时效性强+内容有价值+可视化程度好。
• 数据问题监控：对于核心指标进行日常例行监控，通过可视化的方式例行报警。由于一般问题监控都是核心指标，因此需要重点关注数据生成的时效性。
  
  

3、选择何种展现方式
针对不同的数据分析类型，选择不同的可视化图形。例如：趋势采用线性图、同环比采用柱状图、分布采用饼图等。
4、关注可扩展性
大多数数据可视化场景，往往是根据需求而来的。而随着需求的增多，可视化的内容也会被扩充。慢慢你会发现，BI平台上，有很多相似的数据可视化内容，这给不明口径的应用者，造成了很多困扰。于是，你会听到有人提出这样的问题：同一个指标，两个看板上的数对不上，麻烦帮忙看看是什么原因！
这里建议大家搭建可视化前：判断之前是否有相似的内容，如有，则优先考虑在原有基础之上做扩充；如没有，在建设数据可视化的时候，要考虑其通用性，未来遇到相似问题，是否有扩充空间。搭建可视化后：定期对存量数据可视化进行复盘，归总相似内容，减少资源开销。
5、例行下线机制数据可视化，往往是每日例行产出的，需要消耗计算资源+存储资源，长时间下来，对于企业是一笔不小的成本。这里建议大家定期review可视化内容，从访问次数、访问人数、访问频次等角度去度量各可视化应用程度，将低频内容，定期下线。并将整套机制规范化+自动化+例行化。
三、可视化闭坑点
最后，谈一谈数据可视化的闭坑点，防止在工作中犯错。
其一：避免华而不实的图形表达。能用简单图形表示，就不用复杂图形，例如：用平面图，不用立体图。
其二：避免核心可视化内容分而治之。对于核心数据的可视化，建议由数据同学统一负责，一方面，防止口径出现偏差；另一方面，防止相同内容多图表展示，给应用同学造成迷惑。
其三：避免权限不设限定。很多部门，对于权限的把控不严格，随便谁申请都给开设。这样做，一方面会导致数据安全性得不到保障；另一方面，会使得搭建可视化的内容质量参差不齐，无法统一管理。
其四：避免问题不做反馈。对于大厂而言，很多都用的自身开发的BI平台，由于并不对司外开放，导致收到的建议反馈有限。因此，为了产品的更好发展，需要应用方定期给平台反馈，通过给平台提需求的方式，让其更好的迭代发展。