數(shù)據(jù)可視化可以幫助我們更清晰明了地觀察數(shù)據(jù)背后的隱藏信息。這篇文章里，作者就從歷史發(fā)展維度、從當下產(chǎn)品經(jīng)理的工作流程等維度，對數(shù)據(jù)可視化做了解讀，一起來看。

數(shù)據(jù)可視化是指將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可感知的圖形、符號、顏色、紋理等，這并不是互聯(lián)網(wǎng)時代才有的新鮮概念，它的發(fā)展與測量、繪畫、文明、科技的發(fā)展是一脈相承的。（主要介紹在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用）

一、歷史發(fā)展

「17世紀以前」-萌芽：最早的地圖在土耳其出現(xiàn)，中國最早見于夏朝，通過手工方式制作可視化作品。

「17世紀」-測量與理論：對物理基本量（時間、距離和空間）的測量設(shè)備與理論的完善，它們被廣泛用于航空、測繪、制圖、瀏覽和國土勘探等。同時，制圖學(xué)理論與實踐也隨著分析幾何、測量誤差、概率論、人口統(tǒng)計和政治版圖的發(fā)展而迅速成長。17世紀末，甚至產(chǎn)生了基于真實測量數(shù)據(jù)的可視化方法。從這時起，人類開始了可視化思考的新模式。

「18世紀」-圖形符號：繪圖師不再滿足于在地圖上展現(xiàn)幾何信息，發(fā)明了新的圖形化形式（等值線、輪廓線）和其他物理信息的概念圖（地理、經(jīng)濟、醫(yī)學(xué)）。隨著統(tǒng)計理論、實驗數(shù)據(jù)分析的發(fā)展，抽象圖和函數(shù)圖被廣泛發(fā)明。18世紀是統(tǒng)計圖形學(xué)的繁榮時期，奠基人William Playfair發(fā)明了折線圖、柱狀圖、顯示局部與整體關(guān)系的餅狀圖和圓圖等今天最常用的統(tǒng)計圖表。

「19世紀」-數(shù)據(jù)圖形：隨著工藝設(shè)計的完善，統(tǒng)計圖形和主題制圖爆炸性增長，人們已經(jīng)掌握了整套統(tǒng)計數(shù)據(jù)可視化工具，包括柱狀圖、餅圖、直方圖、折線圖、時間線、輪廓線等。關(guān)于社會、地理、醫(yī)學(xué)和經(jīng)濟的統(tǒng)計數(shù)據(jù)越來越多，將國家的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和其可視表達放在地圖上，產(chǎn)生了概念制圖的新思維，其作用開始體現(xiàn)在政府規(guī)劃和運營中。

「1900-1949年」-現(xiàn)代啟蒙：第一次意識到圖形顯示的方式能為航空、物理、天文和生物等科學(xué)與工程領(lǐng)域提供新的洞察和發(fā)現(xiàn)機會。多維數(shù)據(jù)可視化和心理學(xué)的介入成為這個時期的重要特點。

「1950-1974年」-數(shù)據(jù)可視化重生（多維信息的可視編碼）：現(xiàn)代電子計算機的誕生。計算機的出現(xiàn)徹底地改變了數(shù)據(jù)分析工作。到60年代晚期，大型計算機已廣泛分布于西方的大學(xué)和研究機構(gòu)，使用計算機程序繪制數(shù)據(jù)可視化圖形逐漸取代手繪的圖形。

「1975-1987年」-多維數(shù)據(jù)可視化：各種計算機系統(tǒng),計算機圖形學(xué),圖形顯示設(shè)備,人機交互技術(shù)發(fā)展激發(fā)了人們可視化熱情。數(shù)據(jù)密集型計算器走上了舞臺,也造就了對數(shù)據(jù)分析和呈現(xiàn)的更高需求，多維圖形誕生。(1986年，第一款excel問世）。

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「1987-2004年」-交互可視化：具有與人類交互的方式，如單擊按鈕，移動滑塊，以及足夠快的響應(yīng)時間以顯示輸入和輸出之間的真實關(guān)系。

「2004-至今」-可視分析學(xué)：進入21世紀，隨著計算機相關(guān)硬件升級，現(xiàn)有可視化已難以應(yīng)對海量、高維、多源的動態(tài)數(shù)據(jù)的分析挑戰(zhàn)，需要綜合可視化、圖形學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘理論與方法，研究新的理論模型，輔助用戶從大尺度、復(fù)雜、矛盾的數(shù)據(jù)中快速挖掘出有用的數(shù)據(jù)，做出有效決策，這門新興學(xué)科稱為可視分析學(xué)。

二、工具分類

• Excel（數(shù)據(jù)分析代表）：普世工具，功能強大。
• 獨立圖表插件（fusioncharts、echarts等）：需要前后端開發(fā)。
• 商業(yè)化可視化軟件（tableau、powerbi）：單人獨立完成，需要一定的sql功底和軟件了解程度。
• 自助可視化軟件（企業(yè)自研）：報表需求膨脹，中央集權(quán)模式下統(tǒng)一數(shù)據(jù)可視化消化不良，需要下放部分數(shù)據(jù)可視化制作權(quán)限的選擇。

三、數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品經(jīng)理工作流程

• 業(yè)務(wù)需求溝通：了解業(yè)務(wù)背景，目前在做的事情，為什么要看這些指標，解決什么問題，當前是怎么看數(shù)據(jù)的（沒有，還是已經(jīng)有想更好看更高效），看完之后會怎么做。
• 產(chǎn)品規(guī)劃：一般來說新提的報表需求不會孤立存在，要與現(xiàn)有的報表平臺的分析主題、功能定位結(jié)合起來，給新報表安個家。
• 數(shù)據(jù)口徑梳理：看什么指標，指標什么含義，統(tǒng)計邏輯是什么，要支持哪些維度。
• 需求評估：主要包括數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)量。
• 可視化頁面設(shè)計：基于業(yè)務(wù)分析思路進行報表設(shè)計，區(qū)分核心指標和次級指標，同時兼顧報表平臺產(chǎn)品設(shè)計通用性，實用>美觀。
• 方案業(yè)務(wù)溝通評審&開發(fā)排期評審。
• 開發(fā)跟進。
• 上線UAT。

四、數(shù)據(jù)可視化報表設(shè)計思路

產(chǎn)品設(shè)計包括報表設(shè)計，先看面向用戶群體，一般來說報表群體分為3類：

• 管理層：關(guān)心大盤核心指標，設(shè)計時避免指標粒度過細&篩選維度過多，盡量一眼能看完。
• 業(yè)務(wù)leader：關(guān)心負責(zé)業(yè)務(wù)大盤核心指標，設(shè)計時需要考慮該業(yè)務(wù)關(guān)心的核心指標，簡單下探即可，讓業(yè)務(wù)leader看清業(yè)務(wù)全貌。
• 執(zhí)行層：關(guān)心自己負責(zé)的一畝三分地，數(shù)據(jù)能否支持自己的執(zhí)行動作，設(shè)計時針對具體要解決的問題，進行專題報表設(shè)計，涉及指標要圍繞專題做拆解和漸近。

在滿足業(yè)務(wù)需求的前提下，報表設(shè)計應(yīng)該更定制還是更通用？

• 定制：優(yōu)點是單一場景下使用體驗最好，缺點是不易拓展，有相似需求需要新做報表。
• 通用：優(yōu)點是通用性好，代價是割舍些體驗，可能需要切換點擊多次才能得到想要的數(shù)據(jù)。

具體如何選擇，視報表平臺發(fā)展階段、業(yè)務(wù)需求量而定。

如果是發(fā)展初期、需求相對小，偏向通用型；如果發(fā)展較成熟、需求很旺盛，可以考慮定制，但前提是通用報表已經(jīng)能滿足業(yè)務(wù)需求，定制更多是基于操作更便捷。