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技术人最不该忽视可视化数据分析!

发布时间:2019-09-03 20:29:21 所属栏目:教程 来源:阿里技术
导读:在这个人人都是数据分析师的时代,阿里的同学几乎都在参与数据的采集、加工与消费。数据可视化作为连接加工消费的重要一环,其质量至关重要。优秀的可视化能促成卓越洞见,糟糕的内容则让所有的努力失去意义。今天,阿里高级产品经理沉砂为我们详细介绍数

另外,大部分工具都支持“派生字段”,尽量在“物化”或者“实体表”阶段固化这些派生数据,也有助于性能表现。对于BI软件需要计算的派生数据而言,计算发生的环节决定其性能表现:

计算在加速数据环节 > 计算下放计算引擎 > 内存计算 > 发生内外存交换的计算

五、一个实践案例

本文粗浅介绍了一些数据可视化的技巧,但是远远谈不上完整。要做到“可视化最佳实践”还需要大量知识补充,并且加以灵活应用。

在这里介绍一个可视化图表优化的优秀案例,原始材料来自Cole Nussbaumer的英文blog,有兴趣的同学可以翻翻她的博客,会获益良多。同样D3作者Mike Bostock也产出了大量高质量的可视化内容,非常值得借鉴。

案例:对资本预算数据的可视化改进

★ 1. 原始图表

技术人最不该忽视可视化数据分析!

咋一看这图也没啥错,但是博客作者看到了一些改进点:

  • Y轴标签的可读性
  • X轴未区分过去与未来的区别

其实还有其他隐藏改进信息未指出:

  • 上文讲述过视觉通道会相互影响有效性,这里图例中的小正方形尺寸过小,影响了颜色的解读,这就使得蓝色的major projects和浅蓝色的proposed allowance难以区分。(试想一下你在平常遇到的更极端的图例解读困境);
  • 轴的黑色标签的颜色饱和度太高,影响了图本身的视觉突出。(稍微浅色一点的label更容易将用户引导至关注数据本身);
  • 缺少度量数据说明。

★ 2. 改进版本一

技术人最不该忽视可视化数据分析!

这里作者取消了图例的点标记,将文本着色,解决了图例识别的问题。

此刻作者遇到了困境,不知该如何进一步改进。不过能够显而易见的是,改进版本一的水墨比过重,用了较多鲜艳的色调,并且同时使用了色调、图案两项视觉通道。着墨过多,但又没有明显传达更多数据信息。

于是作者在改进版本二中做了各项分析,下图将图表黑白化去除干扰的做法非常值得学习,对于一些设计同学可能这种做法很熟悉,色彩会干扰设计师的判断(PD一般画原型的时候是黑白的)

★ 3. 改进版本二

三个主要项目的预算从2018年到2019年显着下降,然后随着时间的推移缓慢下降:

技术人最不该忽视可视化数据分析!

其他项目也有下降的趋势:

技术人最不该忽视可视化数据分析!

新项目的预算则在显著增加:

技术人最不该忽视可视化数据分析!

其他两项的分析类似:

技术人最不该忽视可视化数据分析!

技术人最不该忽视可视化数据分析!

作者在改进版本二中分析出了一些数据特征,显然这些特征还没有在可视化中表达出来,图表还有改进空间。

★ 4. 改进版本三

技术人最不该忽视可视化数据分析!

在改进版本三种,作者使用了客户的品牌色(这种手段通常很好用,除非客户的品牌色“大红大紫”)

(编辑:新余站长网)

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