本文目录导读：
数据可视化大屏设计全流程解析
图片来源于网络，如有侵权联系删除
需求分析
1、明确业务目标
- 在开始设计数据可视化大屏之前，必须深入了解业务需求，对于销售部门，可能是监控销售业绩、分析销售趋势；对于生产部门，则可能是监测设备运行状态、优化生产流程等，这一步是整个设计的基础，决定了后续数据的选取和可视化的重点。
- 与相关部门人员进行充分沟通至关重要，与业务人员、管理人员等不同角色的人员开展会议或访谈，收集他们对大屏功能的期望、需要展示的关键数据指标以及他们日常工作中对数据的使用习惯等信息。
2、确定受众
- 大屏的受众不同，设计风格和展示内容也会有所差异，如果受众是高层管理人员，他们可能更关注宏观数据和关键绩效指标（KPI），展示形式应简洁明了，突出重点数据的对比和趋势。
- 若是数据分析师或技术人员，可能需要展示更详细的数据和复杂的分析结果，这就要求大屏在设计上能够支持数据的深度挖掘和交互操作，为数据分析师设计的大屏可能会包含数据钻取功能，方便他们深入分析数据细节。
数据收集与整理
1、数据来源确定
- 明确数据从哪里获取，可能来自企业内部的数据库，如关系型数据库（MySQL、Oracle等）、非关系型数据库（MongoDB、Redis等），也可能来自外部数据源，如市场调研数据、行业报告数据等。
- 对于来自不同数据源的数据，需要评估数据的质量、准确性和完整性，从一些免费的外部数据源获取的数据可能存在数据更新不及时、数据准确性不高等问题，需要谨慎处理。
2、数据清洗与预处理
- 对收集到的数据进行清洗，去除重复数据、错误数据和缺失值，在销售数据中，如果存在一些明显错误的销售额记录（如销售额为负数且不符合业务逻辑），需要进行修正或删除。
- 进行数据的标准化和归一化处理，以便在可视化时能够进行合理的比较和展示，将不同量级的指标数据（如销售额和销售量）进行归一化处理，使其能够在同一可视化图表中正确显示。
确定可视化类型
1、选择合适的图表
- 根据数据特点和业务需求选择合适的可视化图表，对于展示数据的比例关系，可以选择饼图、环形图等；如果是展示数据随时间的变化趋势，折线图、柱状图（当需要对比不同类别在时间上的变化时）是不错的选择。
- 当需要展示数据的分布情况时，箱线图、直方图等较为合适，在分析员工薪资分布时，直方图可以直观地显示不同薪资区间的员工人数分布情况。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、考虑可视化布局
- 整体大屏的布局要合理，将重要的可视化内容放置在显眼的位置，一般采用分层布局，将关键KPI放在最上层，以突出重点；中间层可以放置一些详细的数据图表，用于分析数据趋势和关系；底层可以设置一些辅助信息或操作按钮等。
- 还要考虑不同可视化元素之间的关联性，当点击某个地区的销售数据柱状图时，旁边的折线图能够显示该地区相关产品的销售趋势变化，实现数据的联动展示。
设计风格与色彩搭配
1、风格定位
- 根据企业形象和大屏的使用场景确定设计风格，如果是用于企业内部的监控和管理大屏，风格可以偏向简洁、专业，以蓝、白等冷色调为主，给人一种冷静、可靠的感觉。
- 如果是用于展示企业成果或在展会等场合使用的大屏，可以采用更具科技感、炫酷的风格，适当加入一些动态效果和明亮的色彩元素来吸引观众的注意力。
2、色彩搭配
- 色彩搭配要遵循一定的原则，避免使用过于刺眼或对比度极低的颜色组合，在选择背景色和前景色（数据图表颜色）时，要确保数据能够清晰可见。
- 可以使用色彩的深浅对比来区分不同层次的数据，如深色表示重要数据，浅色表示次要数据，要考虑色彩的色盲友好性，确保大屏对于色盲用户也能够正常使用。
开发与实现
1、选择技术框架
- 根据项目的需求、团队的技术能力和预算等因素选择合适的技术框架，如果是基于Web的大屏开发，可以选择Echarts、D3.js等流行的前端可视化库，这些库具有丰富的图表类型和交互功能。
- 对于一些对性能要求较高、需要处理大量数据的大屏项目，可能需要结合后端技术，如Python的Flask、Django框架等来处理数据接口和业务逻辑。
2、编码实现
- 在开发过程中，要注重代码的规范性和可维护性，按照选定的技术框架进行可视化组件的开发和集成，确保各个可视化元素能够正确显示数据并且交互功能正常。
- 进行数据接口的开发和对接，保证数据能够准确、及时地传输到可视化大屏上，开发一个API接口，从数据库中获取实时销售数据并传输给前端的可视化图表进行展示。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
测试与优化
1、功能测试
- 对大屏的各项功能进行测试，包括数据的准确性、可视化图表的显示效果、交互功能的可用性等，检查当点击数据钻取按钮时，是否能够正确显示详细的数据信息；验证各个可视化图表中的数据是否与数据源中的数据一致。
- 进行兼容性测试，确保大屏在不同的设备（如不同分辨率的显示器、大屏幕电视等）和浏览器上都能够正常显示和使用。
2、性能优化
- 如果大屏在加载数据或进行交互操作时出现卡顿现象，需要进行性能优化，优化的方法包括数据缓存、减少不必要的网络请求、优化可视化算法等。
- 对可视化效果进行优化，例如调整图表的动画效果，使其更加流畅自然；优化色彩的显示效果，提高数据的可读性等。
部署与维护
1、部署环境搭建
- 根据大屏的使用场景，搭建相应的部署环境，如果是在企业内部局域网使用，可以在企业内部服务器上进行部署，安装必要的软件环境（如Web服务器、数据库等）。
- 如果是面向公众展示的大屏，可能需要考虑云平台部署，以确保高可用性和可扩展性。
2、持续维护
- 对大屏进行定期维护，包括数据的更新、可视化组件的升级、修复可能出现的漏洞等，随着业务的发展，可能需要添加新的指标数据到大屏上，这就需要对数据接口和可视化布局进行相应的调整。
- 监控大屏的运行状态，及时发现并解决可能出现的问题，如数据传输中断、服务器故障等，确保大屏能够持续稳定地运行。
评论列表