編輯導讀：資料視覺化可以幫助使用者更好地理解資料、運用資料，而優秀的資料視覺化依賴優異的設計。本文作者從自身經驗出發，結合具體案例分享了企業資料視覺化過程中，設計師需要了解的14個圖表樣式，並分別進行了簡要的分析，供大家一同參考學習。
近年來，透過專注對於大資料的收集，大資料在企業運營當中佔據的比重越來越大。很多企業開始利用大資料的分析來進行最佳化企業業務，促進企業廣告活動措施及廣告分發有效性的提升，以及加快企業管理層的決策速度以及改善站點。資料視覺化在各種企業執行的各種場景中除了能加快我們的業務節奏，對於預測企業未來利潤也有很大的作用。
接下來我先簡單介紹下企業資料視覺化的運用場景有哪些？那麼針對不同的運用場景，設計師需要了解哪些圖表能以便捷的方式來解決問題。
1. 基於客戶行為的資料分析結果來進行產品推薦場景產品能夠進行精準推薦的原因，大多是因為基於客戶資訊，交易歷史記錄，購買過程以及訪問或購買相同產品後的行為等資料。經過客戶交易行為的資料分析後，可以預測客戶偏好並提出適合他們的產品來與客戶建立牢固的聯絡。當客戶在搜尋目標產品時，將陸續推薦其他相關產品。
產品推薦是基於客戶社會行為分析的社群營銷。透過收集對同一品牌和產品具有共同興趣的人員並分析其特徵，愛好和偏好的資料，有可能向那些潛在產品使用者進行營銷。企業透過分析客戶行為資料，可以更準確地定製產品推薦。
利用資料視覺化即可將資料集中展現在一起，各部門都可以從資料大屏當中找到自己所需要的資料分析結果，來最佳化自己的業務決策。例如下圖當中的案例，大屏展現企業的整體的銷售行為。
客戶口碑資料具有巨大的潛在價值，是公司改善產品設計，定價，運營效率，客戶服務等的價值資料，這也是實現產品創新的重點。
客戶評論包括有關產品滿意度，物流效率，客戶服務質量以及有關產品外觀，功能和效能的客戶體驗和期望的有價值的客戶反饋。它使公司能夠改善其產品，運營和服務，並建立以客戶為中心的產品創新工作。
DSP是為想要提高廣告投放成本效益的廣告客戶的服務。例如，資料視覺化有一項功能是可以依靠資料平臺的分析來定位具有與過往的購買使用者有相似行為的客戶畫像。
這樣可以對廣告投放進行實時更改和最佳化來獲得有效的點選，同時有效的點選也取決於廣告被點選的時間點，被點選的次數等。廣告計劃將可以根據投放效果資料分析和廣告點選持續時間分析來確定目標，最佳化廣告投放質量。
4. 基於資料大屏分析的產品定價場景產品定價的合理性需要資料測試和分析。首先，我們瞭解客戶對產品價格的敏感性，對其進行分類，並測量對價格變化具有不同價格敏感性的產品組的直接反應和容忍度。透過資料大屏的展示分析，我們可以為產品定價決策提供依據。
5. 基於客戶的行為對取消訂單的預測場景透過資料視覺化大屏對客戶資料的分析表明，我們可以從使用者行為當中發現集中性的負面影響，比如企業業務執行中存在許多客戶投訴，客戶評級負面情緒以及客戶購買量顯著減少。透過對負面影響的發現可以對企業業務的後續行為進行決策改善。
6. 根據市場趨勢資料分析外部情況場景預測外部條件的演變，例如來自產品和市場競爭者的促銷活動的資料，社交媒體上人們的情緒，監控網路輿情，以幫助公司應對環境變化，並緊跟市場伴隨的變化.例如下圖當中某旅遊景點的輿情監控大屏。
圖源：袋鼠雲EasyV
7. 基於物聯網資料分析的產品生命週期管理場景條形碼，二維碼等可以唯一地標識產品，感測器，可穿戴裝置，智慧感應，影片捕獲，增強現實。或者是利用其他技術可以實時收集和分析產品生命週期資訊。每個產品連結都跟蹤並收集產品使用資訊，以進行產品生命週期管理。
除以上幾種情況外，大資料還用於許多情況。隨著大資料的進一步發展，企業在業務情況下資料分析變得越來越必要。
二、14種資料視覺化圖表的便捷方式接下來我將介紹14個數據視覺化圖表，從簡單到複雜，每個示例都有其獨特的功能以及如何以及何時使用它們來獲得最優的使用結果。
1. 指標圖表當你想立即瞭解你的業務在特定KPI上的表現時，指標非常有用。透過合併一個簡單的視覺化工具“量表指示器”，你就可以快速檢視自己是在目標之上還是之下，或者步入正軌。透過用紅色或綠色著色並使用向上和向下箭頭，指示器是一種更有效的視覺化資料方式。
折線圖之所以非常流行，是因為它們在業務中具有廣泛的用途，因為它們可以快速，簡潔地顯示總體趨勢，並且不易被誤解。尤其適合在同一時間段內顯示不同類別的趨勢，以便於比較。
條形圖非常適合比較不同的值，尤其是在將它們分為不同顏色的類別時。為了區分條形圖和折線圖之間的區別，讓我們使用上面折線圖中使用的相同資訊在條形圖中進行新的視覺化顯示
4. 柱形圖在並列比較不同值時，通常使用柱形圖。柱形圖也可以顯示一段時間內的變化，但是當你要關注整體數字而不是趨勢時，使用柱形圖是有意義的（當檢視趨勢時，折線圖更有效）。
例如，需要圖表顯示了網站的每日總訪問量和會話次數。由於每天的數字變化不大，因此柱形圖沒有給出任何清晰的見解，但是柱形圖所能提供的資訊是每天網站訪問者有多少。
如果要強調或比較關鍵數字和總體趨勢，可以組合折線圖和柱形圖，如下例所示：
餅圖可幫助您立即告訴每個值如何構成整體。比僅列出總計100％的百分比更為直觀。舉個栗子，餅圖可以顯示了哪些產品系列在總潛在客戶中佔有最高的份額。
如果要有效地使用餅圖，則應具有6個或更少的類別。當類別數為6或更多時，餅圖會變得過於擁擠，並且值太難理解。請參閱下面比較美國各州人口的奇異餅圖，以作為餅圖提供的資訊很少的證據：
面積圖很有用，因為你可以看到每個類別的總量和比例。
資料透視表不是一種直觀直觀的資料視覺化方法，尤其是當你希望在檢視確切數字的同時快速提取關鍵值時（而不是試圖找出趨勢）時，如果無法使用自動執行此操作的自助服務BI工具，那麼這是一種視覺化資料的好方法。
8. 散點圖散點圖按圓圈的顏色分為幾類，圓圈的大小指示資料的大小，並用於視覺化兩個值的分佈和關係。
例如，在下面的散點圖中，每條產品線通過出售的單位數量和產生的收入進行視覺化，其值顯示為圓圈大小。它還按性別排序（將滑鼠懸停在圓圈上可以檢視原始的產品名稱）。
在此示例中，可以確定最經常（且最賺錢）的客戶當前是男性，這可能會（例如）根據業務優先順序為男性客戶帶來更多的銷售額。
氣泡圖類似於散點圖，其中圓的大小指示值的大小。但是氣泡圖與散點圖的不同之處在於，許多不同的值被組合在一個小地方，並且每個類別僅顯示一個值。這是一種有用的方法，可以證明少量類別非常重要，而大量其他類別並不重要。
樹狀圖有助於顯示類別和子類別之間的層次結構和比較值，你可以在檢視詳細資訊的同時即時預測總體上最重要的區域。
為此，將顏色編碼的矩形巢狀在一起並對其加權以反映總體份額。下面的樹形圖顯示了不同營銷渠道的價值，並按國家/地區分開了。一目瞭然，你會發現AdWords是最有效的渠道，但在所有渠道中，美國也是最有價值的地方。
雷達圖（或玫瑰圖）是一種餅圖。但是，不是透過角度的大小顯示每個值在整體中所佔的比例，而是所有扇區都具有相同的角度，並且透過距圓心的距離顯示該值。在今年的新冠疫情當中，玫瑰圖被大量運用來展現世界疫情資料視覺化。
這種資料視覺化方法使可以立即檢視哪個地理位置對業務最重要。資料在地圖上顯示為顏色點，圓圈的大小指示該值。
例如，下面的地圖按位置顯示網站訪問者，白色顯示客戶轉化率（越亮，客戶轉化率越高）。
這種型別的資料視覺化非常有用，因為它一目瞭然地為你提供了兩個重要的資訊：世界上最吸引遊客的地方，以及世界上最有價值的遊客的地方。這樣的洞察力可以在幾秒鐘內揭示你的營銷策略中的弱點。
13. 漏斗圖漏斗圖是一種非常特殊的視覺化方法，它表明隨著客戶瀏覽銷售漏斗，價值降低。此圖的優點是，它可以提高每個階段的客戶轉化率，因此可以快速檢視在銷售過程中失去客戶的位置。下面的渠道圖顯示了需求的各個階段的人數，從首次訪問網站到最終的銷售結束，經歷每個接觸點的人數：
最後，這不是資料視覺化的樣式，而是有用的附加功能，你可以放大更復雜的視覺化資料（例如動態模型圖和氣泡圖）中的細節。將游標移到圖形上可以放大類似魚眼的區域，從而可以根據需要進行挖掘並獲取更多細節。
結論無論選擇哪種資料視覺化，都需要準確有效，並且所使用的軟體必須能夠有效地訪問資料，並且可以使用可以使用功能強大的外部視覺化工具來更好的改善結果。
沒有強大而靈活的平臺，即使最終得到漂亮的結果，你的資料也將最終建立在非常不穩定的基礎上。
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