
看板/仪表盘/Dashboard是数据分析结果的呈现。用于向读者传达有效的数据信息和业务见解,让数据更清晰直观的展示业务面貌,帮助读者发现关键指标,提升决策速度。
由于看板本身承载的价值,搭建一个清晰可用的数据看板显得至关重要。一个设计糟糕,信息冗余的数据看板不仅无法传达有用的信息,还可能使数据比原本更难以理解。
本文分为上、下两篇,将手把手教你如何搭建一个“好看”的数据看板。

文 | Zhanglu、Lily 来自字节跳动数据平台BI数据应用团队

写在前面

在此之前,需要先探讨一个问题:何谓“好看” ❓ ❓ ❓


因此,制作看板的致胜秘诀主要体现在以下三个方面:
讲好故事(Tell a good story)
一个好的数据看板应当能够将数据连接到业务中,回答查看者的问题。查看者能够在短时间内准确无误的接收并理解数据的业务意义,洞察业务现状。
摆好数据(Present convincing data)
做好设计(Deliver a nice design)

内容与结构篇
假设你是某教育产品的分析师,客户成功主管今天联系你,希望你能做一个看板帮助他了解所有线上课程的核心指标,以评估线上课程当前的用户满意度及可能存在的问题。
收到这个任务的你,该如何去设计这个看板呢?
阅读者的角色 + 阅读者希望看到的信息 = 看板需要讲述的故事
具体来讲,分以下两个步骤。
明确看板阅读者角色(who to present):
确定呈现的数据内容(what to present):
精雕深层的数据细节(reader stratification):

图表与数据篇
选对图表类型,图表信息秒掌握:

在此我们准备了产品支持的图表类型及其常见应用场景示例,欢迎各位同学品鉴赏玩。

巧用数据配置,数据层次秒知晓
字段名:对于字段名称较易混淆、可能表意不清、系统自动生成的衍生字段等字段名,建议你通过设置别名或设置字段信息,提升字段的可读性,降低看板的运维成本。 例如将日期修改为出库日期,明确该日期的动作指向;将系统自动生成的字段显示销售额的差异百分比-1M修改为销售额上月同比,令名称更符合读者阅读习惯。 字段值:字段格式的设置也同样至关重要,如5亿相比于5,000,123,345,明显更易理解且误读风险更低。在图表设计中,应当结合数据本身的业务意义,设置单位、格式、配上前后缀。例如对于销售额数据,在后缀处加上单位元、美元;对于增长率,占比等数据,将数据格式设置为百分比等。

图标集:图标集可以更直观地对数据进行分类展示。根据阈值范围,显示不同的图标,让读者能够快速对数据根据大小分组。
色阶:色阶可帮助读者更好地了解数据分布情况。设置色阶后,数值将由大到小产生渐变色,对于存在异常值或需定制化色阶的场景,也可以自行配置最大值、最小值。
数据条:数据条有助于读者对指标值比大小,也有助于找到较大或较小的数值。数据条越长,值越大;数据条越短,值越小。



排序、TopN设置:默认按照哪一项数据排序。利用排序组件将读者高关注的数据突出显示。产品提供的排序功能组件支持对图表的横轴、纵轴及图形中的维度字段进行排序。 统计项设置(合计/百分比等):哪些数据进行二次统计。利用统计项陈列统计数据,形成明细数据与统计数据的对比,帮助读者了解数据特征,洞察业务。 参考线设置:为了让数据图表更加清晰易懂,通常需要为图表添加例如目标线、控制线、平均线等参考线,辅助分析工作。
单元格的底色和内容要有一定的对比性:文字建议使用与看板色对比较鲜明的颜色,同时为协助用户阅读,可使用斑马纹提升浏览速度; 避免使用深色的、粗线条的边框,避免边框喧宾夺主; 对重点关注的数据进行高亮提示,可以配合条件格式功能使用。

更多交互配置,自助分析随心配
筛选项设置:即哪些维度需要添加筛选,阅读者通常想要从哪些口径对数据进行查询。筛选项的设置需要基于较高的业务理解度才能给出,如果没有什么思路,不妨调研几个业务方,他们或许有答案。
默认查询时间:设置看板默认查询时间,查看者一进来就能看到最新的数据。 其他极端情况考虑:数据极限值去除,时间范围限定,取数为空时的处理等等,这类数据需要结合业务场景,进行排除或转化。
动态维度指标
同一指标想从多个维度自由分析?某个维度口径下想看看多个指标的表现?不同同学可能在意的指标不同,一个一个绘图低效又占地?
此时可以尝试动态维度/动态指标功能,用筛选的方式切换分析维度和指标,以满足不同查看者对不同维度/指标分析需求。

本文下篇将讲解“设计与排版”的基本思路与实操技巧,敬请关注!
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