近年来，数据可视化分析报告已发展成为全球最重要的商业智能组件之一，促使公司根据强大的数据驱动见解来调整其经营管理策略。
根据2020年5月6日，人力资源和社会保障部发布《新职业—大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》，报告显示：预计2020年中国大数据行业人才需求规模将达210万，2025年前大数据人才需求仍将保持30%—40%的增速，需求总量在2000万人左右，数据分析人才是市场上迫切需要的高端型人才。
很多公司都在尝试各种的数据分析方式来有效的促进商业智能策略，过往在使用Excel静态表格展现数据分析的过程中因为企业数据信息的庞大，很容易造成数据波动，而这些数据分析结果也无法简单地收集到单个Excel中。以及用Excel表格展现的数据分析结果也无法有效的在单个公司的部门，利益相关者和重要方之间传达广泛的重要信息，时效性容易受到影响。因此，现在的企业都倾向于创造一个时效性强的数据可视化分析大屏，以帮助过滤出重要数据并改善创建完整数据分析管理报告的方式，从而可以开展数据分析业务。
创建此类数据可视化分析报告对于专门的数据分析师来说，可以辅助他们更快地读取和解释复杂的数据，并且此类的数据分析通过但是借助SaaS的数据可视化平台来进行可视化的展示，可以扩展到公司所有员工可看，可知，可懂。培养员工的数据驱动思维。数据可视化分析报告也可以推动企业数字转型的进度，直接影响运营成本。
接下来，我将更深入地讲解数据可视化分析报告及其在实际业务环境中的价值，并考虑如何借助专业的SaaS数据可视化平台展现分析报告。
一、什么是数据可视化分析报告？
业务分析数据可视化分析大屏「EasyV数据可视化」
数据可视化分析报告是一种业务报告，它使用定性和定量的公司数据来分析和评估业务战略或流程，同时使员工能够根据现有的数据证据和分析做出数据驱动的决策。
尽管分析报告基于统计数据，历史数据并可以对特定问题进行预测分析，但其用途也广泛用于分析各行各业的当前数据。例如，我们可以在上面的景区酒店的数据分析当中可以看到，可通过可视化数据大屏，展示西溪湿地酒店的实时入住情况，客人的来源分布，客房营收，入住退房时间分布，订单渠道来源等与酒店经营相关的数据信息，有助于管理人员对酒店的业务进行有效的管理。该智慧旅游景区管理大脑以数据的方式助力景区酒店的智慧运营，实现高效及时的智慧管理。通过数据的管理追踪和实时展现，景区管理者能通过该平台展开实时监控和行业监测，用可视化节省管理的时间和相关成本。
二、那么该如何创造一个数据可视化分析大屏呢？
当我们定义了啥是数据可视化分析报告以后，我们要考虑怎么样才能制作出一个这样色的数据可视化分析大屏呢，通过现代的专业手段来全面增加我们的智能化的数据分析。
使用数字可视化分析：在考虑“什么是分析报告”问题时，重要的是要考虑可用性和哪些方式是数据分析的最佳表示形式。可以使用电子表格，白皮书或简单的Word文档或文件编写分析报告。但是，这些更为传统的报告编写方法通常笨拙且耗时。可以在各种电子表格中构建数据，但最终结果可能比有效结果更令人困惑。但是通过使用数据可视化工具，将能够以可消化，可行和准确的方式访问动态指标和数据。不再筛选大量Excel表格，不再进行拼凑数据分析和报告方法。借助数字可视化的分析报告，将可以看到具有实时性的深刻数据分析见解。
保证其动态效果：传统Excel等静态报表的标准结构不利于编辑。静态报告有其局限性。传统类型的分析报告通常由标题页，目录，简介，方法，正文，结论，建议和书目组成。但是，借助动态的数据可视化分析报告，数据分析的结构将变得更加简单和整体。这样，不仅可以保留所需的所有常规信息，而且这种动态性将提供可以实时使用的信息，并且可以通过滑动屏幕或单击按钮来深入挖掘数据信息，同时进行更深入的挖掘。
选择正确的图表类型：分析报告最重要的方面是什么？也许选择正确的图表类型。一旦做出了使用动态分析报告的自觉承诺，“如何编写分析报告”操作的下一阶段将以选择正确的图表类型的形式出现。 现代数据可视化分析报告提供了大量交互式数据图表和可视化效果，你可以利用它们发挥自己的优势。如果选择正确的图表类型-那些代表你希望与数据分析报告一起传达的信息的图表类型-将可以提高数据分析成果的沟通效率和生产率。常见的分析报告图表类型包括交互式条形图，折线图，气泡图，面积图和地图。
遵循设计最佳实践：当你考虑准备分析报告时，分析结果的演示就是一切。无论你的工具有多么强大就是，如果不遵循数据可视化分析的最佳做法原则，其实会将最重要的数据信息给稀释掉，从而使其工作效率大大降低。当涉及到如何编写分析报告的设计方面时，一种清晰，简洁的布局以及平衡的视觉效果是需要关注的方向。要获得功能强大的分析报告，就必须确保数据可视化分析大屏为与业务绩效关键方面相关的问题提供清晰的答案。应该避免将太多的图表和小部件打包到任何数据分析报告中，因为这会减损数据分析信息。另外，为了最大程度地获得数据分析报告的成功，请专注于遵循一种逻辑格式，该格式将帮助用户一目了然地提取可行的见解。
使用正确的KPI：数字时代存在许多不同类型的分析报告，利用数据可视化大屏可以使用许多类型的动态性的关键绩效指标（KPI）。这些KPI具有丰富的视觉效果和互动性，这意味着可以访问过去，预测和实时的大量宝贵数据信息。为了使分析风格的报告格式发挥最佳性能，就必须选择正确的KPI模板建立绩效和业务目标。在创建或开发业务数据可视化分析报告时，应考虑要发现或确定哪些趋势，并相应地选择KPI。专注于主要业务目标将帮助你在选择动态KPI时得出合适的结论-这样做将确保能够为组织制定的计划使公司业务更具适应性，响应性和创新性。通过正确选择关键绩效指标，也可以发现业务当中的优点和缺点，同时使内部和外部的其他利益相关者都可以更轻松地访问数据分析的信息。
使数据可视化分析报告可访问：在我们对之前的内容进行扩展时，企业数据可视化的业务分析报告必须始终是一个可访问的状态。除了开发视觉上可进行逻辑设计和格式外，与业务相关的其他人员也应该可以随时随地使用分析信息。通过使用现代可视化分析报告，你将能够提供24/7全天候访问公司最重要的数据可视化分析报告的权限。因为员工将能够登录并从多种设备（包括智能手机和平板电脑）中提取数据分析成果。数据可视化分析报告主要目的是在提高内部业务智能的同时，为每个人提供他们需要更好地执行工作所需的信息-这种无限的可访问性将可以帮助我们做到这一点。
讲故事：在之前很多文章当中都说过好几次要用数据可视化来“讲好数据故事”的重要性了-这是有充分理由的。人脑倾向于强有力的故事性叙述或有逻辑遵循的故事情节，因此，如果数据可视化分析报告样式是考虑到讲故事的，那么将可以使得业务分析报告工作更加有说服力。
三、创建数据可视化分析的流程
大部分人对数据可视化的第一印象，很有可能便是各种图形，例如Excel数据图表控制模块中的柱形图、条形图、折线统计图、饼状图、散点图这些，也不一一列举了。之上上述，仅仅数据可视化的实际反映，可是数据可视化却不止于此。
数据可视化并不是简易的视觉效果投射，只是一个以数据流分析向为主导线的一个详细步骤，关键包含数据收集、数据处理方法和转换、数据可视化投射、客户互动和客户认知。一个详细的数据可视化全过程，能够当做数据流分析历经一系列解决控制模块并获得转换的全过程，客户根据数据可视化互动从数据可视化投射后的結果中获得专业知识和设计灵感。
数据可视化主流程的各控制模块中间，并不仅是单纯性的线形联接，只是随意2个控制模块中间都存有联络。比如，数据收集、数据处理方法和转换、数据可视化编号和人机交互技术方法的不一样，都是会造成新的数据可视化結果，客户根据对新的数据可视化結果的认知，进而又具新的专业知识和设计灵感的造成。下边，对数据可视化流程中的好多个关键因素开展表明。
01数据收集
数据收集是数据分析和数据可视化的第一步，俗话说得好“俗话说：巧妇难为无米之炊”，数据收集的方式和品质，非常大水平上就决策了数据可视化的最后实际效果。
数据收集的分类方法有很多，从数据信息的来源于看来，能够分成內部数据收集和外界数据收集。
1.內部数据收集：
指的是收集企业内部生产经营的数据信息，一般数据信息来自业务流程数据库查询，如订单信息的买卖状况。假如要剖析客户的个人行为数据信息、APP的应用状况，还必须一部分个人行为系统日志数据信息，这个时候就必须用「埋点」这类方式来开展APP或Web的数据收集。
2.外界数据收集：
指的数根据一些方式获得公司外界的一些数据信息，实际目地包含，获得竞争对手的数据信息、获得官方网组织官方网站发布的一些行业大数据等。获得外界数据信息，一般选用的数据收集方式为「爬虫技术」。
之上的两大类数据收集方式获得的数据信息，全是二手数据信息。根据调研和试验采集数据，归属于一手数据信息，在市场调查和科研试验中较为常见，没有本次讨论范畴以内。
02数据处理方法和转换
数据处理方法和数据信息转换，是开展数据可视化的必要条件，包含数据预处理和大数据挖掘2个全过程。
一方面，根据早期的数据收集获得的数据信息，难以避免的带有噪音和出现偏差的原因，网站安全性较低；另一方面，数据信息的特点、方式通常掩藏在大量的数据信息中，必须进一步的大数据挖掘才可以获取出去。
普遍的网站安全性难题包含：
1.数据采集不正确，忽略了数据信息目标，或是包括了本不可包括的别的数据信息目标。
2.数据信息中的离群点，即有别于数据信息集中化别的绝大多数数据信息目标特点的数据信息目标。
3.存有忽略值，数据信息目标的一个或好几个特性值缺少，造成 数据采集不全。
4.数据信息不一致，搜集到的数据信息显著不符合常情，或是好几个特性值中间相悖。比如，休重是负值，或是应填的邮编和城市并沒有对应关系。
5.重复值的存有，数据信息集中化包括彻底反复或基本上反复的数据信息。
更是由于有之上难题的存有，立即拿收集的数据信息开展剖析or数据可视化，得到的结果通常会欺诈客户作出不正确的管理决策。因而，对收集到的原始记录开展数据清洗和规范性，是数据可视化步骤中不能缺乏的一环。
数据可视化的显示信息室内空间一般是二维的，例如电脑显示屏、液晶显示器等，3d图纸形绘图技术性解决了在二维平面图显示信息三维物件的难题。
可是在互联网时代，大家所收集到的数据信息一般具备4V特点：Volume（很多）、Variety（多种多样）、Velocity（髙速）、Value（使用价值）。怎样从高维空间、大量、多元化的数据信息中，发掘有使用价值的信息内容来适用管理决策，除开必须对数据信息开展清理、除去噪音以外，还必须根据业务流程目地对数据信息开展二次解决。
常见的数据处理方法方式包含：特征提取、数据信息聚类算法和分割、取样等统计学和深度学习中的方式。
03
数据可视化投射
对数据信息开展清理、去噪，并依照业务流程目地开展数据处理方法以后，接下去就来到数据可视化投射阶段。数据可视化投射是全部数据可视化步骤的关键，就是指将解决后的数据信息投射成数据可视化原素的全过程。
数据可视化原素由3一部分构成：数据可视化室内空间+标识+视觉效果安全通道
1.数据可视化室内空间
数据可视化的显示信息室内空间，一般是二维。三维物件的数据可视化，根据图型绘图技术性，解决了在二维平面图显示信息的难题，如三维环形图、3D地图等。
图2数据可视化室内空间实例
2.标识
标识，是数据信息特性到数据可视化图形原素的投射，用于意味着数据信息特性的分类。
依据室内空间可玩性的区别，标识能够分成点、线、面、体，各自具备零可玩性、一维、二维、三维可玩性。如大家普遍的散点图、折线统计图、矩形框树图、三维柱形图，各自选用了点、线、面、体这四种不一样种类的标识。
3.视觉效果安全通道
数据信息特性的值到标识的视觉效果展现主要参数的投射，称为视觉效果安全通道，一般用以展现数据信息特性的定量分析信息内容。
常见的视觉效果安全通道包含：标识的部位、尺寸（长短、总面积、容积…）、样子（三角形、圆、正方体…）、方位、色调（色彩、对比度、色度、清晰度…）等。
图3中的四个图型实例，就很好的运用了部位、尺寸、色调等视觉效果安全通道来开展数据信息的数据可视化展现。
「标识」、「视觉效果安全通道」是数据可视化编号原素的2个层面，二者的融合，能够详细的将数据信息开展数据可视化表述，进而进行数据可视化投射这一全过程。
有关数据可视化编号原素的优先，及其怎样依据数据信息的数据预处理适合的数据可视化表述，下一次会专题讲座来共享下。
04
人机交互技术
数据可视化的目地，是为了更好地体现数据信息的标值、特点和方式，以更为形象化、便于了解的方法，将数据信息身后的信息内容展现给总体目标客户，輔助其做出恰当的管理决策。
可是一般，大家应对的数据信息是繁杂的，数据信息所蕴涵的信息内容是丰富多彩的。
假如在数据可视化图型中，将全部的信息内容不历经机构和挑选，所有机械设备的放置出去，不但会让全部网页页面看起来尤其松垮和错乱，欠缺艺术美；并且模糊不清了关键，分散化客户的专注力，减少客户单位时间获得信息的工作能力。
普遍的交互技术包含：
1.翻转和放缩：当数据信息在当今屏幕分辨率的机器设备上没法详细展现时，翻转和放缩是一种十分合理的交互技术，例如地形图、折线统计图的信息内容关键点等。可是，翻转与放缩的实际实际效果，除开与网页布局有关系外，还与实际的显示系统相关。
2.色调投射的操纵：一些数据可视化的开源系统专用工具，会出示调色盘，如D3。客户能够依据自身的爱好，去开展数据可视化图型色调的配备。这一在自助式剖析等服务平台型专用工具中，会相对性多一点，可是对一些研发的数据可视化商品中，一般有技术专业的室内设计师来承担此项工作中，进而使数据可视化的视觉传达设计具备艺术美。
3.数据信息投射方法的操纵：这一就是指客户对数据可视化投射原素的挑选，一般一个数据，是具备多个特点的，出示灵便的数据信息投射方法给客户，能够便捷客户依照自身很感兴趣的层面去探寻数据信息身后的信息内容。这一在常见的大数据可视化专用工具上都有出示，如tableau、PowerBI等。
4.数据信息关键点层级操纵：例如掩藏数据信息关键点，hover或点一下才出現。
05
客户认知
数据可视化的結果，仅有被客户认知以后，才能够转换为专业知识和设计灵感。
客户在认知全过程，除开处于被动接纳数据可视化的图型以外，还根据与数据可视化各控制模块中间的互动，积极获得信息。
怎么让客户更强的认知数据可视化的結果，将結果转换为有使用价值的信息内容用于具体指导管理决策，这一里边牵涉到的影响因素太多了，社会心理学、统计学、人机交互技术等好几个课程的专业知识。
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四、优秀的数据可视化分析长啥样？
如前所述，这些优秀的数据可视化分析对于发现对业务发展是必不可少的，我们可以通过几个数据可视化分析报告示例对此进行探讨
1、医疗保健：如何减少患者在我院的等待时间？
主要KPI：
治疗费用
急诊时间
病人等待时
按部门划分的平均等待时间可以明显提高不同医院部门的效率。同样，患者人数可以解释为什么某些部门的候诊时间更长，因此可以借助该实时数据进行参考，对改善病人的等候时间提出科学的解决方案，以减少等待时间，并减少直接影响部门的成本。
2.销售：明年如何超越目标？
主要KPI：
销售排行
销售总额
最新成交订单
销售目标
该销售数据可视化分析描绘了公司销售业务的销售实况。它结合了许多重要的KPI，例如公司所有销售的排行，最新成交订单。甚至可以在每天，每周，每月或每季度的时间范围内进一步互动地探索这些数据。在此示例中，可以看到每个销售的销售目标，这意味着管理人员可以快速地确定其目标是按计划完成的，向他们的团队提供反馈，并就如何继续执行策略的下一步骤产生更多的想法。由于以清晰有效的方式呈现智能数据，因此将这种数据可视化的分析报告纳入业务实践可以为公司带来价值。结合这些可提供直接证据和整体销售策略分析的指标，管理人员可以降低运营成本并为如何降低数据的获取成本以及设定其他目标，这是销售策略的主要目标之一。
3.营销：我们应该在哪里分配预算？
主要KPI：
消费者画像
品牌产品信息
销售情况
品类销售占比
左侧为消费者画像模块的目的是对商品的消费者数据进行多维分析展示。展示内容包括消费者属性分布，例如年龄、性别、省份、会员等级属性，同时展示消费者偏爱单品top10、消费者偏好。右侧为产品的销售比例，结合旗下品牌各季主推SKU产品，对李宁品牌产品直观展示，包括品牌矩阵、品类销售占比、主推产品销售情况、产品销售排行榜。通过子屏，对人和货的分析来将数据资源转化为业务能力，了解客户需求，为客户提供个性化的体验。
4.财务：我们应降低营业费用比率。怎么做？
主要KPI：
资产收益率
股本回报率
营运资金
可以通过一个简单的分析报告示例来实现财务目标，该报告将公司的所有重要财务方面结合在一起：毛利率，运营支出比率，运营利润率和净利润率。所有这些指标都提供了对一个中心访问点的宝贵而简洁的见解，然后可以通过提供数据进行更详细的分析，从而为将来的决策奠定基础。在看到最重要的关键绩效指标的直观表示之后，利益相关者，经理或员工可以从见解中受益，并决定是减少运营支出还是采取行动制定新的战略来增加收入和利润。
5.快速消费品：我们如何使我们的供应链更有效率？
主要KPI：
缺货率（OOF）
准时交付和全额交付（OTIF）
平均卖出时间
新鲜度数据中售出产品的百分比
该分析报告样本具有供应链指标的紧密结合，旨在帮助企业主制定有效的战略以简化其库存处理和履行活动，该分析报告样本基于平均销售时间和超出预期的时间提供了概览和长期的战略指标。股票价格，以及其他宝贵的信息。
这是一个数据可视化分析报告模板，从长远来看，它将节省企业业务的工作效率和金钱，同时显着改善供应商和消费者之间的关系。
“数据是一件宝贵的事情，并且会比系统本身持续更长的时间。”
在数字时代已经很好地进入了收集和解释数据的业务领域之后，用可视化形式来打造数据分析的能力，已成为企业的必备条件。
在了解（什么是分析报告？）之后，以及查看了许多优秀的数据可视化分析报告示例后，你可以知道数据可视化分析报告应该做成什么样才是一个优秀合格的数据分析报告。很明显，这些动态，交互式和高度可视化的数据分析报告相较以往的静态表格分析的业务价值要要高的高的多。
在上面展示的一些数据可视化分析报告示例中，涵盖许多部门，活动和内部职能的可行见解，很容易看到如何在各种行业中使用这些类型的报告。使用数据可视化的分析形势可以帮你在当今市场上保持领先地位，同时降低运营成本并在市场竞争中脱颖而出。