編輯導讀：數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)、運用數(shù)據(jù)，而優(yōu)秀的數(shù)據(jù)可視化依賴優(yōu)異的設計。本文作者從自身經(jīng)驗出發(fā)，結合具體案例分享了企業(yè)數(shù)據(jù)可視化過程中，設計師需要了解的14個圖表樣式，并分別進行了簡要的分析，供大家一同參考學習。

一、企業(yè)的大數(shù)據(jù)應用場景有哪些？

近年來，通過專注對于大數(shù)據(jù)的收集，大數(shù)據(jù)在企業(yè)運營當中占據(jù)的比重越來越大。很多企業(yè)開始利用大數(shù)據(jù)的分析來進行優(yōu)化企業(yè)業(yè)務，促進企業(yè)廣告活動措施及廣告分發(fā)有效性的提升，以及加快企業(yè)管理層的決策速度以及改善站點。數(shù)據(jù)可視化在各種企業(yè)運行的各種場景中除了能加快我們的業(yè)務節(jié)奏，對于預測企業(yè)未來利潤也有很大的作用。

接下來我先簡單介紹下企業(yè)數(shù)據(jù)可視化的運用場景有哪些？那么針對不同的運用場景，設計師需要了解哪些圖表能以便捷的方式來解決問題。

1. 基于客戶行為的數(shù)據(jù)分析結果來進行產(chǎn)品推薦場景

產(chǎn)品能夠進行精準推薦的原因，大多是因為基于客戶信息，交易歷史記錄，購買過程以及訪問或購買相同產(chǎn)品后的行為等數(shù)據(jù)。經(jīng)過客戶交易行為的數(shù)據(jù)分析后，可以預測客戶偏好并提出適合他們的產(chǎn)品來與客戶建立牢固的聯(lián)系。當客戶在搜索目標產(chǎn)品時，將陸續(xù)推薦其他相關產(chǎn)品。

產(chǎn)品推薦是基于客戶社會行為分析的社區(qū)營銷。通過收集對同一品牌和產(chǎn)品具有共同興趣的人員并分析其特征，愛好和偏好的數(shù)據(jù)，有可能向那些潛在產(chǎn)品用戶進行營銷。企業(yè)通過分析客戶行為數(shù)據(jù)，可以更準確地定制產(chǎn)品推薦。

利用數(shù)據(jù)可視化即可將數(shù)據(jù)集中展現(xiàn)在一起，各部門都可以從數(shù)據(jù)大屏當中找到自己所需要的數(shù)據(jù)分析結果，來優(yōu)化自己的業(yè)務決策。例如下圖當中的案例，大屏展現(xiàn)企業(yè)的整體的銷售行為。

2. 基于客戶評論的消費者畫像場景

客戶口碑數(shù)據(jù)具有巨大的潛在價值，是公司改善產(chǎn)品設計，定價，運營效率，客戶服務等的價值數(shù)據(jù)，這也是實現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新的重點。

客戶評論包括有關產(chǎn)品滿意度，物流效率，客戶服務質量以及有關產(chǎn)品外觀，功能和性能的客戶體驗和期望的有價值的客戶反饋。它使公司能夠改善其產(chǎn)品，運營和服務，并建立以客戶為中心的產(chǎn)品創(chuàng)新工作。

3. 基于數(shù)據(jù)分析的DSP廣告優(yōu)化場景

DSP是為想要提高廣告投放成本效益的廣告客戶的服務。例如，數(shù)據(jù)可視化有一項功能是可以依靠數(shù)據(jù)平臺的分析來定位具有與過往的購買用戶有相似行為的客戶畫像。

這樣可以對廣告投放進行實時更改和優(yōu)化來獲得有效的點擊，同時有效的點擊也取決于廣告被點擊的時間點，被點擊的次數(shù)等。廣告計劃將可以根據(jù)投放效果數(shù)據(jù)分析和廣告點擊持續(xù)時間分析來確定目標，優(yōu)化廣告投放質量。

4. 基于數(shù)據(jù)大屏分析的產(chǎn)品定價場景

產(chǎn)品定價的合理性需要數(shù)據(jù)測試和分析。首先，我們了解客戶對產(chǎn)品價格的敏感性，對其進行分類，并測量對價格變化具有不同價格敏感性的產(chǎn)品組的直接反應和容忍度。通過數(shù)據(jù)大屏的展示分析，我們可以為產(chǎn)品定價決策提供依據(jù)。

5. 基于客戶的行為對取消訂單的預測場景

通過數(shù)據(jù)可視化大屏對客戶數(shù)據(jù)的分析表明，我們可以從用戶行為當中發(fā)現(xiàn)集中性的負面影響，比如企業(yè)業(yè)務運行中存在許多客戶投訴，客戶評級負面情緒以及客戶購買量顯著減少。通過對負面影響的發(fā)現(xiàn)可以對企業(yè)業(yè)務的后續(xù)行為進行決策改善。

6. 根據(jù)市場趨勢數(shù)據(jù)分析外部情況場景

預測外部條件的演變，例如來自產(chǎn)品和市場競爭者的促銷活動的數(shù)據(jù)，社交媒體上人們的情緒，監(jiān)控網(wǎng)絡輿情，以幫助公司應對環(huán)境變化，并緊跟市場伴隨的變化.例如下圖當中某旅游景點的輿情監(jiān)控大屏。

圖源：袋鼠云EasyV

7. 基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品生命周期管理場景

條形碼，二維碼等可以唯一地標識產(chǎn)品，傳感器，可穿戴設備，智能感應，視頻捕獲，增強現(xiàn)實。或者是利用其他技術可以實時收集和分析產(chǎn)品生命周期信息。每個產(chǎn)品鏈接都跟蹤并收集產(chǎn)品使用信息，以進行產(chǎn)品生命周期管理。

除以上幾種情況外，大數(shù)據(jù)還用于許多情況。隨著大數(shù)據(jù)的進一步發(fā)展，企業(yè)在業(yè)務情況下數(shù)據(jù)分析變得越來越必要。

二、14種數(shù)據(jù)可視化圖表的便捷方式

接下來我將介紹14個數(shù)據(jù)可視化圖表，從簡單到復雜，每個示例都有其獨特的功能以及如何以及何時使用它們來獲得最優(yōu)的使用結果。

1. 指標圖表

當你想立即了解你的業(yè)務在特定KPI上的表現(xiàn)時，指標非常有用。通過合并一個簡單的可視化工具“量表指示器”，你就可以快速查看自己是在目標之上還是之下，或者步入正軌。通過用紅色或綠色著色并使用向上和向下箭頭，指示器是一種更有效的可視化數(shù)據(jù)方式。

2. 折線圖

折線圖之所以非常流行，是因為它們在業(yè)務中具有廣泛的用途，因為它們可以快速，簡潔地顯示總體趨勢，并且不易被誤解。尤其適合在同一時間段內(nèi)顯示不同類別的趨勢，以便于比較。

3. 條形圖

條形圖非常適合比較不同的值，尤其是在將它們分為不同顏色的類別時。為了區(qū)分條形圖和折線圖之間的區(qū)別，讓我們使用上面折線圖中使用的相同信息在條形圖中進行新的可視化顯示

4. 柱形圖

在并列比較不同值時，通常使用柱形圖。柱形圖也可以顯示一段時間內(nèi)的變化，但是當你要關注整體數(shù)字而不是趨勢時，使用柱形圖是有意義的（當查看趨勢時，折線圖更有效）。

例如，需要圖表顯示了網(wǎng)站的每日總訪問量和會話次數(shù)。由于每天的數(shù)字變化不大，因此柱形圖沒有給出任何清晰的見解，但是柱形圖所能提供的信息是每天網(wǎng)站訪問者有多少。

如果要強調或比較關鍵數(shù)字和總體趨勢，可以組合折線圖和柱形圖，如下例所示：

5. 餅圖

餅圖可幫助您立即告訴每個值如何構成整體。比僅列出總計100％的百分比更為直觀。舉個栗子，餅圖可以顯示了哪些產(chǎn)品系列在總潛在客戶中占有最高的份額。

如果要有效地使用餅圖，則應具有6個或更少的類別。當類別數(shù)為6或更多時，餅圖會變得過于擁擠，并且值太難理解。請參閱下面比較美國各州人口的奇異餅圖，以作為餅圖提供的信息很少的證據(jù)：

6. 面積圖

面積圖很有用，因為你可以看到每個類別的總量和比例。

7. 數(shù)據(jù)透視表

數(shù)據(jù)透視表不是一種直觀直觀的數(shù)據(jù)可視化方法，尤其是當你希望在查看確切數(shù)字的同時快速提取關鍵值時（而不是試圖找出趨勢）時，如果無法使用自動執(zhí)行此操作的自助服務BI工具，那么這是一種可視化數(shù)據(jù)的好方法。

8. 散點圖

散點圖按圓圈的顏色分為幾類，圓圈的大小指示數(shù)據(jù)的大小，并用于可視化兩個值的分布和關系。

例如，在下面的散點圖中，每條產(chǎn)品線通過出售的單位數(shù)量和產(chǎn)生的收入進行可視化，其值顯示為圓圈大小。它還按性別排序（將鼠標懸停在圓圈上可以查看原始的產(chǎn)品名稱）。

在此示例中，可以確定最經(jīng)常（且最賺錢）的客戶當前是男性，這可能會（例如）根據(jù)業(yè)務優(yōu)先級為男性客戶帶來更多的銷售額。

9. 氣泡圖

氣泡圖類似于散點圖，其中圓的大小指示值的大小。但是氣泡圖與散點圖的不同之處在于，許多不同的值被組合在一個小地方，并且每個類別僅顯示一個值。這是一種有用的方法，可以證明少量類別非常重要，而大量其他類別并不重要。

10. 樹狀圖

樹狀圖有助于顯示類別和子類別之間的層次結構和比較值，你可以在查看詳細信息的同時即時預測總體上最重要的區(qū)域。

為此，將顏色編碼的矩形嵌套在一起并對其加權以反映總體份額。下面的樹形圖顯示了不同營銷渠道的價值，并按國家/地區(qū)分開了。一目了然，你會發(fā)現(xiàn)AdWords是最有效的渠道，但在所有渠道中，美國也是最有價值的地方。

11. 雷達圖

雷達圖（或玫瑰圖）是一種餅圖。但是，不是通過角度的大小顯示每個值在整體中所占的比例，而是所有扇區(qū)都具有相同的角度，并且通過距圓心的距離顯示該值。在今年的新冠疫情當中，玫瑰圖被大量運用來展現(xiàn)世界疫情數(shù)據(jù)可視化。

12. 區(qū)域圖/散點圖

這種數(shù)據(jù)可視化方法使可以立即查看哪個地理位置對業(yè)務最重要。數(shù)據(jù)在地圖上顯示為顏色點，圓圈的大小指示該值。

例如，下面的地圖按位置顯示網(wǎng)站訪問者，白色顯示客戶轉化率（越亮，客戶轉化率越高）。

這種類型的數(shù)據(jù)可視化非常有用，因為它一目了然地為你提供了兩個重要的信息：世界上最吸引游客的地方，以及世界上最有價值的游客的地方。這樣的洞察力可以在幾秒鐘內(nèi)揭示你的營銷策略中的弱點。

13. 漏斗圖

漏斗圖是一種非常特殊的可視化方法，它表明隨著客戶瀏覽銷售漏斗，價值降低。此圖的優(yōu)點是，它可以提高每個階段的客戶轉化率，因此可以快速查看在銷售過程中失去客戶的位置。下面的渠道圖顯示了需求的各個階段的人數(shù)，從首次訪問網(wǎng)站到最終的銷售結束，經(jīng)歷每個接觸點的人數(shù)：

14. 魚眼/笛卡爾畸變

最后，這不是數(shù)據(jù)可視化的樣式，而是有用的附加功能，你可以放大更復雜的可視化數(shù)據(jù)（例如動態(tài)模型圖和氣泡圖）中的細節(jié)。將光標移到圖形上可以放大類似魚眼的區(qū)域，從而可以根據(jù)需要進行挖掘并獲取更多細節(jié)。

結論

無論選擇哪種數(shù)據(jù)可視化，都需要準確有效，并且所使用的軟件必須能夠有效地訪問數(shù)據(jù)，并且可以使用可以使用功能強大的外部可視化工具來更好的改善結果。

沒有強大而靈活的平臺，即使最終得到漂亮的結果，你的數(shù)據(jù)也將最終建立在非常不穩(wěn)定的基礎上。

本文由 @數(shù)據(jù)可視化那些事 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉載

題圖來自 unsplash，基于 CC0 協(xié)議