数据可视化项目失败的六大缘由

在文章开篇之前，文摘菌引用John W.Tukey的一句话来阐述数据可视化的重要性。正如这句名言所说，对数据有用的展示可以或许极大进步我们的洞察力。

此刻固然数据可视化如故具有庞大的远景，且近十年来它也一向是一门主流学科，但今朝它依然不足成熟。

现已有大量的可视化器材可供行使，数据科学家们也正在行使这些器材，但在企业中能有用行使数据可视化器材的照旧很少。

多亏了数据可视化从颐魅者的一连研究和顶级玩家的营销闪电战, 可视化已经获得了深入成长。尽量企业对付数据可视化的投资和意识都在不绝增进，可是可视化器材的恒久采用以及企业的投资回报依然很难实现。

偶然, 人们会对是什么使信息的可视化展示云云坚苦感想迷惑。

大概这与计划时信息的镌汰有关。 大概花哨的图表和令人目眩凌乱的成果, 在某种水平上会让用户难以找到重点。 大概因为优先事项的彼此斗嘴和执行紊乱，这些优越的成果已经半途脱轨。

我们可否找到可视化项目中导致失败的要害点呢?接下来文摘菌带各人接头怎样办理这些陷阱。

“我揭示了全部终端用户的需求……不必再穷究了”

在界说可视化项目需求时，终端用户每每不直接参加。我们常常会听到项目提倡人可能项目司理说他们完全知道用户想要的是什么。但用户的需求并不能每时每刻都被满意。

这是视觉主板在推出后却不怎么被行使的首要缘故起因。假如只是罗列一下常见题目可能KPI的界说就足够的话，那这个挑衅自己就不存在了。

然而我们真正必要的，是相识用户的现实场景，以及用户处理赏罚营业题目的方法。这才是以用户为中心的真实伶俐，不行转移，而且有很强的可塑性。

过细入微网络终端用户的营业概念很是重要。这样做可以将相干信息内置到主页中。为了相识客户，公司可以通过访谈来相识用户的脚色，也可以用根基搜刮来相识用户的行使流程，并借此配合勾画出原有的营业场景。把数据可视化能答复的题目列出来，把无法答复的题目其它归类也会有所辅佐。

僵持以用户为视觉体验的基本

“全部的成果我都要做吗?”

当客户提出多种要求时，你是不是常常听到“全部的成果都要做”这句话呢?当被要求优先思量某些成果时，用户每每会发生严峻的不安详感，并担忧将来的各类环境也许无法获得办理。每每企业的第一个可视化项目，会有较量多花里胡哨的需求。

赞助商不知道的是，对应用措施的投入越多，它被行使得反而越少。固然把全部成果都加进去可以得到虚高的满足度，但用户的认知负荷也会随之进步，以至于他们也许再也不会打开这些应用了。

优先思量差异成果时，越博学的用户也许越难以做出正确的选择，更不行能硬着头皮行使这个软件。

数据可视化最重要的成果是施展咨询浸染，辅佐镌汰成果列表，只留下最要害的成果。尽量从技能角度上来讲，屏幕空间是无穷制的，但它对数据密度的施加是有限定的，譬喻“一张不行转动的屏幕”。

纵然是有优先权、决定权，且面对过浩瀚挑衅的好处相干者在计划数据可视化时也必要思量用户会不会被这样的计划说服。

UI矩阵——排定可视化需求的框架

“你真的必要将数据举办可视化吗?”

在一个接头数据可视化的项目里质疑需不必要数据可视化会显得很稀疏。有一种做法是“先构建主页, 然后直接用 Go live 插入数据”。假如没有人要求你这样做，恭喜你命运太好了。

没错, 在整理数据和筹备概要方面是存在一些挑衅的, 但假如主页计划好了结无法获取任何数据，这就舍本逐末尾。

让数据顺应页面是项目完成后主页无法操纵可能图表显得独特的基础缘故起因。假如事先没有举办试探性的数据说明, 图表就也许会被非常数据乃至更糟的环境所扭曲, 导致最终酿成没有模式的图表。

着实图表的选择也是由数据抉择的。譬喻, 当你要做一个四种产物的收入分派图，条形图可所以可以, 可是树形图(tree map)之类的图表也许更吻合。

作为项目打算的一部门，预先思量数据的环境很是重要。固然知道了问题行就可以开始着手计划，但在做出要害计划决定之前，完备的数据必不行少。客户必需get到数据图表的要害点，因此必需通过数据洞察得出计划决定。

编写的将数据范例映射成的可视化编码

可视化编码链接：http://complexdiagrams.com/properties

“请给我加个超棒的日出图案!”

偶然辰人们会很是喜好图表，以至于他们试图将这种相关扩展到可视化示例范畴之外。这会导致图表在办理方案中无法公道地施展浸染，乃至也许会对整个项目造成严峻粉碎。

那些纵然在用户没需求的环境下，也要添加非凡图表或3D图表的计划师，都是为了自我满意，这样做最终会导致用户流失。这不是一个自助餐，人们可以选择各类百般的花式图表来放在盘子上。有些人也许会偏幸Sankey图表或Chord图表，但将这些图表提供应对数据不敏感的读者，这将是一场劫难。

图表的选择是一门科学，这内里有较成熟的法则，如图形语法。选择图表的身分有许多，好比图表范例(漫衍和趋势)、数据点(是少照旧多)、用户脚色(运营者、计谋筹谋等等)、用户对数据的认识水平(好比说明师可能营业用户)等，以是我们必需起劲地给用户讲授道理，并共同实例来表明。

（编辑：湖南网）

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