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編輯導語：如今隨著科技的不斷發展，越來越多的科技運用到我們的日常工作中去，比如如今我們在進行業務數據的核查時，會用到數據可視化的方式，能夠更加清晰明確的進行數據分析；本文作者分享了關于數據可視化的用處，我們一起來了解一下。

數據可視化的價值是什么？很多會說，讓數據以更加直觀的方式呈現，通過簡單的交互動作，快速獲取目標數據，提高數據獲取和分析的效率。

數據可視化首先要解決數據的問題，沒有數據的可視化是無源之水；如果數據已經可以通過SQL或者郵件、excel報表等不同方式獲取到了，可視化的優先級就沒那么高了。

在開發資源稀缺時，往往可視化頁面的需求優先級會降低，連數據都沒有的那部分需求才是高優解決的。數據是基本需求，可視化是溫飽需求。

在大數據發展初期，數據產品體系不健全，業務人員數據獲取重度依賴數據開發人員，緊急需求需要各種刷臉或者找領導走特殊通道。

數據可視化產品的確可以大大提升數據化決策效率，但隨著數據中臺的出現，數據獲取自助化、可視化Dashboard配置化，定制化的可視化需求越來越少，此時數據可視化產品經理該何去何從？數據產品經理如何才能保持自身的核心競爭力，避免被工具或者業務取代？

一、分析思路是數據可視化的靈魂

其實業務核心訴求不是數據，而是基于數據的分析結論或者決策建議，知道業務行動改善。

畢竟術業有專攻，業務產品經理、運營在商業、用戶、運營等方面更專業，數據分析只是衍生技能，如果有BP的分析師，直截了當的提供結果，才是他們最希望的；因此，數據可視化產品，提供業務KPI數據是什么、表現是好是壞，為什么出現此種情況，我該如何行動等完整的分析能力或解決方案，才是數據可視化的靈魂所在。

二、數據是什么?

基于業務經營所關注的核心指標體系，客觀地呈現數據是什么，如每日DAU、MAU、付費用戶數是多少等，解決定量看數據的需求。

注意點：

1）需求分析：通過調研和需求溝通，以及不同層級用戶（管理層、產品、運營等）對數據的訴求，獲得業務期待的指標、統計口徑、分析維度。

了解目標用戶的業務流程，梳理指標監控體系，挖掘真實需求，判斷用戶提的需求是否合理、全面，能否達到監控或分析的目標，給出專業的建議；避免看山是山，被動式的，1：1的實現業務需求，因為有的業務同學數據感沒那么強，甚至指標維度都傻傻分不清，他們也非常希望有更為專業的數據同學給他們提供建議或解決方案。

2）數據呈現：用戶提的指標需求可能是零散的，缺少體系的，要基于需求分析過程，確定指標的優先級，以及指標分類（相近主題的指標在頁面呈現上要在相近區域），避免指標平鋪式、缺少分類的直接呈現；同時要控制核心指標的數量，通過tab切換或下鉆聯動等方式，默認呈現最關鍵指標，避免信息過載失去重點。

3）交互分析：靜態的Dashboard或者可視化大屏將分析結果平鋪式呈現，適用于為管理層提供直截了當的數據結果，但靈活性較差，頁面之外的數據無法獲取，無法進一步深入分析。

交互式分析，不僅提供默認的數據展示結果，同時可以對不同維度、不同指標進行組合分析，適合探索式分析，做可視化產品設計時，要考慮數據內容多少以及用戶對交互的訴求，確定頁面呈現方式。

三、數據怎么樣？

通過不同的評價維度，衡量數據表現的好壞，提供是否需要干預或行動的依據；例如，每天展示指標數值差不多，用戶看了沒啥感覺，即使某天出現異常，也很難發現。

數據指標常見評價維度

• 和同期比，如和去年同期比，上月同期，上周同期，前一日等，通過時間上的對比發現指標波動趨勢；
• 和歷史比，如業務超越歷史峰值，創新高等；
• 和參考值比，如同行，相同區域維度，上級維度均值（本省和全國比）；
• 和預警值比，針對指標設定預警值或預測值；
• 對比時可以用絕對值對比，或增幅對比。

四、為什么出現此種情況？

當數據出現較大波動時，通過多維度的拆解分析，確定影響整體變化的關鍵因素，同時需要結合業務動作來綜合判斷，因為有些指標波動是由于業務調整引發，比如上線新活動或發布新版本。

常用方法：

關鍵維度拆分：適合于維度比較少，且維度影響比較聚焦的情形，如景區業務訂單票量環比下降50%，可以從區域-省份-城市-景區逐層拆解，得到Top下降的景區，相關景區負責人再去進一步從市場、景區、供應商等不同業務環節，定位原因。

異常歸因分析：適用于維度較多，且多個維度綜合影響，此時需要依賴于一些分析模型，比如影響因子分析等，確定對下降或增長結果貢獻最大的維度組合。

業務動作備注：提供業務變動的信息登記備忘功能，如在某一日期，App端上線了機票盲盒活動，數據展示時，可以給用戶提供業務變動的備注信息。

五、業務該如何決策?

業務看數據核心目標除了做到心理有數外，還需要進一步做決策，數據可視化產品可以提供分析結論或決策建議，對業務的價值會更近一步。

例如針對新上線產品功能的AB效果分析，展示各個版本的指標效果，同時給出分流決策建議；例如，從近14天點擊UV和訂單轉化率看，B版本顯著高于A版本，建議選擇B版本，擴大B版本流量。

六、小結

數據可視化不能為了炫酷的可視化效果而可視化，除了一些公關性質、或者門面擔當的可視化大屏可以側重于展示效果；業務應用的數據平臺產品的可視化需要更多地關注如何基于可視化產品為用戶提供更加方便、快捷的決策建議支撐，盡可能提供數據是什么，怎么樣，為什么，如何做的“一條龍”服務，為數據可視化產品注入靈魂。

這樣作為數據產品經理，不僅可以更懂數據為業務提供數據，也可以懂業務，為業務提供決策建議。

#專欄作家#

數據干飯人，微信號公眾號：數據干飯人，人人都是產品經理專欄作家。專注數據中臺產品領域，覆蓋開發套件,數據資產與數據治理，BI與數據可視化，精準營銷平臺等數據產品。擅長大數據解決方案規劃與產品方案設計。

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