编辑导语：近些年，数据可视化成为了热词，数据可视化大屏投放的需求也随之变得越来越多。数据可视化，是指将数据以视觉形式来呈现，如图表或地图，以帮助人们了解这些数据的意义。今天，本文作者就为我们总结了创建数据可视化大屏一定要注意的6个注意事项。
做数据分析的人都知道要想以最简单，最有效的方式将关键信息传达给决策者，肯定需要使用到数据可视化大屏的强大功能。
一个数据可视化大屏是基于公司业务数据，以动态图表来一目了然展示数据变化以及用美观易懂的形式传递给受众。与早期的Excel的静态图表不同，数据可视化大屏能够利用实时数据吸引观众。
与Powerpoint的刚性，线性性质或Excel的无数字方法相比，它们还提供了一种更具动态性的数据呈现方法。创建的每个数据可视化大屏的目标都是在讲故事的同时，还能更好、更快、更强大地辅助企业管理者制定决策。
那么，如何创建数据可视化大屏？
当你想用数据可视化大屏来讲故事时，就必须考虑听众并相应地调整故事的叙述方式。
那么创建数据可视化大屏的时候就应该向着这个方向靠拢，这意味着在执行其他任何操作之前，你都应该去前期收集用户的需求。因此，在动手开始制作大屏的时候，你要调查：
- 最终的大屏受众需要根据数据做出哪些决定；
- 他们对企业数据和KPI的熟悉程度；
- 他们已经拥有了多少关于数据分析结论。
现在，我们将重点介绍创建数据可视化大屏应遵循的6个基本技巧：
一、首先要定义受众
1. 想帮助谁？
数据大屏的最终目标是使你工作内容更轻松，考虑到这最基本的点，明智的做法是将数据大屏制作过程中的所有决策都基于咱们受众的需求，以便你真正了解如何创建对他们有用的数据可视化大屏。
那么谁是频繁需要使用到此数据大屏的人或一群人（如果是自己，则可以跳过此步骤的其余部分）？
但是，如果要使用的人不只是自己，那么就要了解他们在公司中的角色定位，充分收集在他们的职位上所需要了解数据分析结果的具体内容。
2. 受众的工作内容是什么？
了解受众的日常工作内容也是作为前期收集信息的一部分，不同的工作内容所需要的数据分析结果也是不同的，搞清楚他们工作所需要的部分，才能制作能够促进他们工作效率的数据可视化大屏。
3. 通过数据大屏要试图达到什么目标？
对于普通的基层员工来说，可能想从大屏数据分析中想要看到如何增加销售额和获得新的线索，能否从数据当中获取到更多的销售和线索？又或者是能否更有效地管理客户支持电话？
那么对于高级管理人员或者是企业股东来说，他们想从数据大屏当中看到的更多是：
- 是否能够一目了然地查看公司的现金流量状况；
- 了解本公司本季度的收入数字与去年同期相比的表现；
- 查看数字广告支出总额和收入。
针对不同人群的使用目的，那么数据可视化大屏的内容和图表信息自然要作出相应的调整。
4. 哪些数字指标将帮助他们实现企业经营目标或者是kpi的达成？
在已经知道了用户的角色，他们的日常基本任务以及他们的目标，我们可以研究一些对他们有帮助的数字信息，来展现到数据可视化大屏当中，以辅助他们达到年底的经营目标以及员工个人kpi的达成。
5. 学会用数据可视化大屏来“讲故事”
在创建数据可视化大屏时，不仅要与你的受众交流，而且还需要帮助您在许多重要领域发展业务。因此，用数据讲述一个引人入胜的故事（或为用户提供告诉其他人一个引人入胜的故事的工具）至关重要。
是的，要获得结果，讲故事应成为主要重点。
那么交互式的数据可视化大屏就显得尤为重要，由多个单块的子屏展现不同的数字信息，从而构建出一个完整的具有上下文联系的数据可视化大屏故事。
二、选择适合你数据的图表类型
不同的图表形式，展现出图表信息，所以选对数据可视化图表来进行大屏展现也十分重要，在这里我对图表类型不进行过多叙述，其他作者针对图表选择也写过很多内容。
在这里，我就简单的介绍一下常用的一些图表形式。
1. 条形图
也许对图表最常见的误解是，越多越好。条形图是查看同类群组分析，比较和趋势的一种简单有效的方法。
2. 饼图
这些图通常是有争议的主题。数据可视化大师爱德华·塔夫特（Edward Tufte）写道：“饼图很糟糕，唯一比一个饼图更糟糕的是很多饼图。”
无论你对饼图的感觉如何，唯一应使用的饼图是当需要一个表示整体比例的图表时，即总数为100％。
3. 折线图
折线图是由通过一根线连接的一系列数据点形成的有效图形，它们通常用于显示一段时间内的发展并确定趋势。
4. 表格
表格非常适合使用不同度量单位的详细信息，这些信息可能难以在图形或图表中轻松表示。
5. 仪表
这种类型的图形通常使用指标和适当的指标显示一个或多个值，它们通常用于突出显示需要注意的特定KPI。
6. 面积图
面积图对于具有部分到整体关系的多个数据系列，或代表物理上可数集的单个系列来说，都是很棒的。
三、不要忘记了色彩理论
选择颜色时要考虑的一件事是，大约8％的男性和0.5％的女性是色盲。属于此类别的绝大多数人称为“色彩障碍”。这意味着他们可以感知颜色，但是无法区分该颜色的不同阴影。
避免亮度值相似的颜色重叠。有关不执行该操作的示例，请看以下示例：红色和粉红色完全冲突，不仅难看，而且色盲读者无法使用：
为数据可视化选择最佳颜色时，必须小心，根据大多数人的经验法来说则是应该选择2种（最多3种）。
四、建立平衡的观点
“建立平衡的观点”的意思是：当创建数据可视化大屏时，应该提供过去，预测和实时数据的组合以便客观的传达数据信息，保障数据的真实可靠、以及完整性。
以平衡地方式去设置大屏，产生出的数据分析见解将极大地改善在许多关键领域的决策，使大屏受众能够制定关键计划，从而推动业务发展并帮助他们在竞争中脱颖而出。
五、确保数据大屏针对移动设备进行了优化
我们生活在一个高度互联的数字时代，在这里我们可以24/7全天候获取信息。移动技术意味着我们可以在世界上任何地方自由地进行连接，活动，分析和生产。
如果你所创建的数据可视化大屏设计并未在各种设备之间进行优化，那么你将无法充分利用它们。
进行数据可视化大屏设计时，必须记住要优化移动设备的最终结果。
移动端的数据可视化设计与更大的屏幕（如台式机或大屏可视化） 有很大的区别，因为移动端的空间要小得多，屏幕尺寸也不同，但是专业数据可视化平台可以帮助你快速无缝地调整桌面设计。
六、遵循这些基本的设计基础
最重要的就是要了解这个，为了确保创建适合自己的仪表板设计，让我们总结一下在考虑如何创建数据可视化大屏时应该做什么和避免的一些经验法则：
1. 要做
- 明确数据可视化大屏的目的，关注大屏受众的需求；
- 在保证数据可视化大屏尽可能简单，整洁和简约的同时，还要包括所有必要的最重要的图表数据；
- 确保最终数据可视化大屏效果要比受众先前查看数据分析报告的方法更好；
- 一定要用数据大屏来讲故事，因为故事很容易为人所理解。
2. 不要
- 不要让过多的数据使数据大屏看起来十分混乱，这是要遵循的第一条规则，数据太多=难以使用=浪费时间；
- 请勿使用亮度与大屏主要颜色非常相似的颜色；
- 不要制作“一刀切”的数据大屏，考虑到特定的人和需求；
- 除非要显示整体的一部分，否则不要使用饼图或尽量少用饼图。
七、如何创建能够获得结果的仪表板设计？
1. 物流案例
通过使用大图像并避免在页面上堆积大量统计数据，可以避免过多的混乱情况。
收入、成本和利润数字由于其左上角的位置和较大的尺寸而容易看到，绿色和红色数字也可以显示趋势，车队状态和交付状态指标也很容易看到。
2. 媒体示例
此 数字媒体仪表板干净且设计良好。显然已对其进行了优化，以显示媒体公司网络流量的三个最重要指标：
- 不重复访客
- 访客观看次数最多的文章
- 电子邮件订阅者总数
3. 财务示例
对于任何需要稳定的持续财务状况快照的组织，无论是哪个部门或哪个行业，该特定的财务数据大屏都是一个强大的工具，该数据可视化平台以财务KPI（例如营运资金，速动比率和预算变动）运行情况为数据指标来展现内容。
4. 营销CMO示例
在当今竞争日益激烈的数字时代，营销情报从未如此重要。如果你是CMO，你可能会承受巨大的压力来推动企业的促销工作。
上面的数据可视化大屏案例当中具有均衡的KPI组合，可帮助你提高广告系列的效率，同时以指数方式提高营销投资回报率（ROI）。
在这里，可以深入了解诸如每条潜在客户的平均成本，基于目标的销售绩效趋势，流量，MQL和SQL比率等洞察。CMO仪表板的易消化设计意味着一目了然地提取营销KPI和关键见解是不可行的。
此外，页面右侧的一系列重点折线图与左侧的清晰数字信息相结合，意味着比较度量标准，发现趋势以及与团队进行数据交流将花费最少的时间，这也将证明是一种无压力的体验。
5. 零售示例
电子商务的兴起为零售领域开辟了无限可能性，使品牌可以跨渠道和接触点向潜在客户销售产品。但是，更多的机会意味着需要处理更多的数据。
对于各种规模和规模的零售商，我们的零售数据大屏旨在改善内部流程，同时在可持续的基础上最大化销售量。
零售业是一个节奏非常快的行业，如果想知道如何创建获取结果的数据可视化大屏，则可以使用此模板。在大屏上可以按地区划分零售分析，快速查看订单状态，甚至可以确定退货原因，以对服务和履行策略进行必要的改进。
综上所述：通过遵循这些重要的数据可视化大屏设计技巧和元素，并从我们的实际示例中汲取灵感，创建数据可视化大屏不仅可以帮助你更全面地访问最重要的数据，还可以促进内部沟通和计划。
从现代的在线数据可视化平台当中获得帮助，即使是非技术用户也可以管理大量数据，这将确保生产率的显着提高，所有这些都在精美的数据大屏上显示。
在信息时代，仅仅将脚趾浸入数据中或在黑暗中拍摄是不够的。为了赢得明天的商业战场，必须从业务数据中压缩每一滴价值，而有效的数据大屏就是做到这一点的方法。
凭借出色的视觉效果，高级图表选项，交互功能和实时数据，数据可视化彻底改变了报告数据的方式。
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