1、確認需求
在數據可視化設計前，分析人員要先完成業務需求的分析，將分析需求拆分成不同層級、不同主題的任務，捕捉其中業務的數據指標、標簽，劃分出不同優先級，為下壹步取數做準備。
數據可視化-派可數據商業智能BI
在確認需求的過程中，分析人員需要特別關註業務和數據的對應關系，按照數據詞典將數據倉庫中的指標、標簽進行確認，對數據質量進行調研，最大程度提高數據可視化的準確性。
數據可視化是為了解決問題而制作出來的，所以實際制作分析的過程中必須緊貼企業業務流程，了解業務指標、屬於什麽專業方向的內容，最大程度地提升數據分析的準確性，提高圖表展現信息的質量。
2、準備數據
數據可視化，千萬不能忘了數據。不管前期規劃再好，業務指標和需求之間的關系再貼合，沒有數據妳什麽也分析不了。
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分析人員在進行可視化分析前，應該提前準備好任務所需的數據，做好分析前的準備工作。在這個階段，分析人員可以聯合技術人員，將後續數據可視化需要的指標、標簽、維度等數據從數據倉庫中調取出來，準備進行數據分析。
在準備數據的過程中，分析人員可以對業務數據進壹步確認，和壹線業務人員進行溝通協作，確認數據和業務之間相互貼合，數據也和業務變化壹致。然後可以思考數據之間的關聯，將關鍵數據整理進行標記。如果沒有需要的數據就要及時尋找，看看對方是否能夠臨時填報、補錄數據，增加數據的源頭。
3、選擇圖表
圖表的選擇直接關系到可視化的呈現效果，壹個合適的圖表能夠把數據之間的聯系轉化為直觀的信息，相反錯誤的圖表可能會將需求對象引向錯誤的方向。
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數據可視化分析人員必須了解所有主流的圖表類型，知道每個圖表適合做哪些分析，能夠展現哪種類型的信息，舉個例子，折線圖、柱形圖等能夠輕易的展現事物的發展趨勢，但如果妳把某段時間銷售數量變化趨勢呈現在餅圖上，那這個圖表就沒有任何意義了。
4、頁面布局
分析人員將壹張完整的頁面分割成不同板塊、層次，保證數據能夠完全展現，同時設計人員還要註意劃分信息的重要程度，在整體視覺設計中，把核心的數據指標放在最重要的位置，占據較大的面積，其余的指標按優先級依次在核心指標周圍展開。
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當然，在實際的可視化分析過程中，管理人員給到的數據需求壹般都會比較多，要求在同壹頁面上展現盡可能多的信息量。這時候設計人員就需要在滿足計較關鍵信息、平衡布局空間以及簡潔直觀的基礎上將數據劃分為更多層次。
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5、數據可視化分析
在數據分析過程中，很多新手會有壹個誤區，經常會把各種各樣的可視化圖表裝滿幾個屏幕，認為這樣就可以把所有信息直觀地展示給用戶。實際上，用戶並不需要那麽多內容，相比復雜的信息展示，他們往往會更喜歡壹目了然的內容設計，壹眼就能看到關鍵信息。
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此外，整個可視化圖表頁面中，色彩不宜太過豐富，顏色最好也不要太過鮮艷，把色彩對比強烈的顏色放到關鍵信息，用清晰的邏輯去呈現變化，突出重點部分，使用戶產生更好地體驗，這才是他們最希望看到的。
最後，回到數據分析本身，分析人員可以選擇為制作完成的可視化圖表附上自己從業務邏輯思考的信息，幫助用戶更好地分辨圖表展現的意義。
派可數據 商業智能BI可視化分析平臺