【数据可视化】数据可视化看板需求梳理模板（含示例）

一、模板

设计一个数据可视化看板需要从多个方面梳理需求，以确保看板能够有效地传达信息并满足用户的需求。以下是一些关键方面：

1.目标和受众
● 明确目标：确定看板的主要目的，例如监控业务指标、分析市场趋势、展示项目进度等。
● 了解受众：明确看板的受众是谁，例如管理层、业务团队、技术人员等，了解他们的需求和数据理解能力。

2.数据需求
● 数据来源：确定数据的来源，包括数据库、API、文件等，并确保数据的可靠性和可访问性。
● 数据指标：列出需要展示的关键数据指标和维度，例如销售额、客户满意度、产品库存等。
● 数据粒度：确定数据的粒度，例如按小时、天、周、月等时间维度，或者按地区、产品类别等分类维度。

3.可视化类型
● 选择合适的图表：根据数据特点和展示需求选择合适的可视化类型，例如：
● 时间序列图：用于展示数据随时间的变化趋势。
● 柱状图/条形图：用于比较不同类别或分组的数据。
● 饼图/环形图：用于展示数据的占比关系。
● 散点图：用于展示两个变量之间的关系。
● 地图：用于展示地理分布数据。
● 多维度展示：考虑如何通过交互或组合图表来展示多维度数据，例如使用下钻、筛选等交互方式。

4.用户交互
● 交互功能：设计用户交互功能，例如：
● 筛选器：允许用户根据条件筛选数据，例如时间范围、产品类别等。
● 下钻：允许用户点击图表元素查看更详细的数据。
● 排序和筛选：允许用户对数据进行排序和筛选，以便快速找到关注的信息。
● 用户体验：确保交互操作简单易用，避免过于复杂的操作流程，提高用户的使用体验。

5.设计和布局
● 视觉设计：注重图表的视觉设计，包括颜色、字体、图标等，确保图表清晰、美观且易于理解。
● 布局安排：合理安排图表和组件的布局，使信息展示有序且易于浏览，避免过于拥挤或分散。
● 响应式设计：考虑看板在不同设备和屏幕尺寸上的显示效果，确保在手机、平板、电脑等设备上都能良好展示。

6.技术实现
● 工具选择：选择合适的数据可视化工具或平台，例如 Tableau、Power BI等，根据项目需求和团队技术栈进行选择。
● 数据处理：设计数据处理流程，包括数据清洗、转换、聚合等，确保数据准确性和一致性。
● 性能优化：考虑数据加载和渲染的性能，优化数据查询和图表渲染速度，确保看板的流畅使用。

7.安全性和权限管理
● 数据安全：确保数据的安全性，防止敏感数据泄露，例如对数据进行加密、设置访问权限等。
● 权限管理：根据用户角色和权限设置不同的数据访问和操作权限，确保数据的合理使用和管理。

8.测试和反馈
● 用户测试：进行用户测试，收集用户对看板的反馈和建议，了解其实际使用情况和问题。
● 持续优化：根据用户反馈和业务变化，持续优化看板的功能和设计，确保其长期有效性和适应性。

通过从以上方面梳理需求，可以设计出一个高效、直观且易于使用的数据可视化看板，帮助用户更好地理解和分析数据，支持决策和业务发展。

二、示例（以订单管理看板为例）

好的，以下是如何根据前面提到的八个方面来设计一个展示产品订单数据分析与需求预测的内部业务人员和经理看板的示例：

1.目标和受众
● 明确目标：看板的主要目的是帮助业务人员和经理了解产品的订单情况，分析订单数据的趋势和模式，预测未来的需求，并据此做出相应的业务决策。
● 了解受众：业务人员和经理对订单数据有一定的了解，但可能对复杂的数据分析和预测模型不太熟悉。因此，看板需要直观易懂，能够快速传达关键信息，同时提供一些简单的交互功能，让他们可以根据自己的需求查看更详细的数据。

2.数据需求
● 数据来源：从公司的订单管理系统中获取数据，包括订单数量、订单金额、产品类别、客户信息、订单时间等。
● 数据指标：需要展示的关键数据指标包括订单总数、订单金额、订单增长率、订单完成率、产品类别占比、客户满意度等。
● 数据粒度：可以按天、周、月等时间维度展示订单数据，也可以按产品类别、地区等分类维度展示。

3.可视化类型
● 时间序列图：展示订单数量和订单金额随时间的变化趋势，帮助业务人员和经理了解订单的季节性波动和长期趋势。
● 柱状图/条形图：比较不同产品类别或地区的订单数量和金额，突出显示哪些产品或地区的表现较好或较差。
● 饼图/环形图：展示产品类别在订单中的占比关系，直观地展示哪些产品是公司的主要收入来源。
● 散点图：展示订单数量与客户满意度之间的关系，分析客户满意度对订单的影响。
● 预测图表：结合历史订单数据和预测模型，展示未来一段时间内的订单需求预测结果，帮助业务人员和经理提前做好准备。

4.用户交互
● 筛选器：允许用户根据时间范围（如选择特定的月份或季度）、产品类别、地区等条件筛选订单数据，以便他们可以专注于自己关心的特定数据。
● 下钻：用户可以点击图表中的某个数据点或分类，查看更详细的数据，例如点击某个产品的订单数量，查看该产品在不同地区的订单分布情况。
● 排序和筛选：用户可以对数据进行排序（如按订单数量或金额排序），以便快速找到表现最好或最差的产品或地区。

5.设计和布局
● 视觉设计：使用公司品牌色系作为图表的主色调，保持视觉一致性。选择清晰易读的字体，确保图表中的文字和数字大小适中，易于阅读。
● 布局安排：将最重要的图表（如订单总量和金额的时间序列图）放在看板的显眼位置，其他相关图表（如产品类别占比、订单需求预测等）可以按照逻辑顺序排列在旁边或下方，确保整体布局清晰、有序且易于浏览。
● 响应式设计：确保看板在不同设备和屏幕尺寸上的显示效果良好，例如在手机上可以查看简化版的看板，而在电脑上可以查看完整的看板。

6.技术实现
● 工具选择：可以选择 Tableau、Power BI 等专业的数据可视化工具来制作看板，这些工具提供了丰富的图表类型和交互功能，能够满足产品订单数据分析与需求预测的需求。
● 数据处理：对订单数据进行清洗和预处理，例如去除重复订单、处理缺失值、计算订单增长率等，确保数据的准确性和一致性。
● 性能优化：优化数据查询和图表渲染速度，例如通过使用缓存、索引等技术手段，确保看板能够快速加载和响应用户的操作。

7.安全性和权限管理
● 数据安全：对订单数据进行加密存储和传输，确保数据的安全性，防止敏感订单信息泄露。
● 权限管理：根据业务人员和经理的职责和权限，设置不同的数据访问权限，例如业务人员可以查看自己负责的产品或地区的订单数据，而经理可以查看整个公司的订单数据。

8.测试和反馈
● 用户测试：邀请部分业务人员和经理参与看板的用户测试，观察他们使用看板的过程，收集他们对看板的反馈和建议，了解看板的优点和不足之处。
● 持续优化：根据用户反馈和业务发展情况，不断优化看板的功能和设计，例如增加新的数据指标、改进图表的可视化效果、优化用户交互功能等，确保看板能够长期有效地支持业务决策。

通过以上八个方面的考虑和设计，可以创建一个既满足业务人员和经理需求，又具有直观、易用、安全等特点的产品订单数据分析与需求预测看板，帮助他们更好地理解和分析订单数据，为业务决策提供有力支持。