
大屏数据可视化在现在是一个十分流行的内容,在很多的电商中都有广泛的应用。正是由于这个原因,很多人在学习数据可视化的时候也顺带着把大屏数据可视化也学习了。可见做好大屏数据可视化是很多人的目标,在这篇文章中我们给大家介绍一下关于大屏数据可视化的设计流程。
其实不管做什么,如果有一个规范的流程是好结果的保证。一般来说,找到一个可参考的流程,然后步步为营,就能避免很多不必要的返工,保证设计质量和项目进度。大屏数据可视化亦是如此。
首先我们给大家介绍一下大屏数据可视化的第一个步骤,那就是根据业务场景抽取关键指标。一般来说,关键指标是一些概括性词语,是对一组或者一系列数据的统称。一般情况下,一个指标在大屏上独占一块区域,所以通过关键指标定义,我们就知道大屏上大概会显示哪些内容以及大屏会被分为几块。当我们确定关键指标后,根据业务需求拟定各个指标展示的优先级,这样就能够让我们做大屏数据可视化的时候有一个很好的规划。
大屏数据可视化的第二个步骤就是确立指标分析维度。苏东坡有一首诗叫做《题西林壁》这首诗中有一句诗就是“横看成岭侧成峰”。也就是说同一个指标的数据,从不同维度分析就有不同结果。很多朋友做完可视化设计,发现可视化图形并没有准确表达自己的意图,也没能向观者传达出应有的信息,可视化图形让人困惑或看不懂。出现这种情况很大程度就是因为分析的维度没有找准或定义的比较混乱。我们在做大屏数据可视化的时候一定要知道我们的各个指标主要想给大家展示什么,更进一步的讲,是我们想通过可视化表达什么样的规律和信息。我们可以从“联系、分布、比较、构成”四个维度更有逻辑的思考这个问题。其中联系就是考虑数据之间的相关性。分布就是指标里的数据主要集中在什么范围、表现出怎样的规律。比较就是数据之间存在何种差异、差异主要体现在哪些方面。构成就是指标里的数据都由哪几部分组成、每部分占比如何。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于大屏数据可视化的步骤,具体包括根据业务场景抽取关键指标和确立指标分析维度。当然这些都是不够的,我们会在后面的文章中继续为大家介绍大屏数据可视化的相关步骤,最后祝愿大家能够早日学会大屏数据可视化的知识。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03