复盘：如何搭建数据看板？-轻识

一、什么是数据看板？

提到「数据看板」，需要先了解「数据可视化」。

数据可视化，是把相对复杂、抽象的数据，通过可视的方式，让人们更易理解的图形展示出来的一系列手段。

而数据看板是数据可视化的载体，通过合理的页面布局、效果设计，将可视化数据更直观、更形象的展现出来。

数据看板一般用作后台系统的首页，或者作为系统的其中一个模块，呈现当前业务、运营相关的数据和图表，方便实时掌握业务情况，并能够支持业务决策。

除了数据看板，还有数据大屏、管理驾驶舱、城市大脑等类似产品，有兴趣的同学可以继续探索。

二、数据看板需求分析

按照「为谁（目标用户），提供什么样的服务（业务流程），帮他达成怎样的目标价值（业务指标）」来进行分析。

1. 目标用户

目标用户是相关业务的所有人员。可以按照基层/中层/高层来进行初步划分，各层级所处位置不同，侧重内容也不同，具体分析内容如下图。

2. 价值

数据看板的主要价值是掌握情况，解决问题是较高层次的应用。

（1）掌握情况

掌握情况是目标用户的基本需求，根据现状来分析与目标的差距，发现业务问题。大部分是数量的统计，不包含分析类的内容。

面向高层的战略看板，一般会通过纯数字形式来展示核心指标，不需要复杂的图表。

选自GrowingIO

面向中层的业务看板，注重过程和组成，多使用增长曲线等形式来体现数据分布、规律和变化。

选自神策数据

（2）解决问题

能够通过数据可视化，从动态数据中提炼规律，发现不符合预期的部分进行优化迭代，然后再通过看板进行效果验证。

今夏的热门综艺《乘风破浪的姐姐》的数据表现如何？通过百度指数可以看出，虽然每期节目首播在周五，但一般是周六达到高峰。同时在6月份开播后热度不断下降，如果没有什么调整优化，后期的热度让人难以期待。

选自百度指数

三、数据看板设计

在进行看板设计时，需要结合页面层级、布局、指标图表、配套功能进行综合考虑。在设计中，要注意三个要点：

简单高效，优先满足查询效率，而不是酷炫的交互。
信息具有强关联性而不是孤立的数据，具体就是要有环比、同比来体现变化。
选用的数据能够体现趋势和规律，对于无趋势特性的数据直接展示数字比较好。

1. 页面层级

数据看板存在一页和多页的情况。多页时，各看板可以是平铺结构（左侧图），也可以是层级结构（右侧图）。根据看板的数量及维度，选择适合的结构即可。

层级结构时，建议2层嵌套即可。一方面，3层以上嵌套过深，不直观，不容易被用户发现，另一方面需要反思，是否是指标过多、分类不当，需要进行调整内容归类，进行一定删减，避免无用指标。

2. 页面布局

每一页的布局需要考虑是单屏，还是长屏页。单屏、长屏，是指一屏内是否可以放得下，是否需要滑动屏幕才看得到所有内容。

如果是长屏，建议将一屏外的内容露出部分，引导用户进行滑动查看。特别是Mac的系统，默认不展示滚动条，如果用户没有滑动屏幕，也没有看到滚动条，那一屏外的内容，很可能就永无见光之日了。

在Ant Design Pro的示例中，数据看板为长屏页。在一屏外，还有很多内容待曝光，所以将「线上热门搜索、销售额类别占比」露出，吸引用户查看剩余内容。

选自Ant Design Pro

3. 指标图表

每一屏的数据看板是由图表组成，常见的图表分别是柱状图、折线图、面积图和饼图。每种图表适合的场景，可以在AntV G2Plot中进行查看。

AntV G2Plot 图表库地址：https://g2plot.antv.vision/zh/examples/area/stacked

选自AntV

关于图表的类型，也可以通过ECharts进行了解。ECharts是目前比较流行、在前端开发常用的开源可视化库。

ECHARTS：https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html

也可以按照图表想表达的内容类型，选择相应的图表。在AntV中，区分了「比较、趋势、组成、占比」等8组类型对应的图表。

antV访问地址：https://antv.vision/zh

选自AntV

4. 图表的配套功能

图表选择完成后，需要考虑该图表的配套功能都有哪些，包括：

设置权限：哪些人可见，哪些人不可见，可能在数据看板设置，也可能在后台进行配置；
支持下载：将看板数据通过excel进行下载导出，公司敏感数据是否要支持下载，需要和业务方进行确认；
全屏展示：将单一图表进行全屏展示，更精细的查看图表内容；
编辑看板：包括编辑看板的层级结构、指标内容、图表类型等，比如调整看板名称，更换指标，从折线图调整为柱形图操作。

选自GrowingIO

需要哪些配套功能，看具体的需求。之前负责的需求是「前台只支持展示，通过后台配置看板的层级，选择指标以及指标维度」。维度，包括了分类、统计周期、选择（对比）日期等等。维度越多，灵活度越高，新用户的学习成本、操作成本会越大。

下图是最初设计的原型，就遇到了上述的问题。最后上线的版本中，只保留了分类和统计周期两个选项，将其余维度设定为内置信息放入。

结语

在进行数据看板规划时，建议参照现有的数据服务平台，比如GrowingIO、神策数据、诸葛io、小马BI，多多体验平台的demo。借助成熟的参考，帮助我们更快更有质量的完成看板设计。

实际工作中，对于看板中使用哪些指标，或许作为产品经理的我们没有太多话语权，但我们依然需要了解指标背后代表了哪些业务含义，可以透过指标解决哪些问题，做到知其然知其所以然。

如果想学习更多数据产品知识，可点击：手把手教你做新能源汽车数据产品经理

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