阿里云大数据认证——使用DataV制作实时销售数据可视化大屏-课堂笔记

阿里云Clouder认证

五、使用DataV制作实时销售数据可视化大屏

1. 课程目标

(1) 了解数据可视化的应用场景
(2) 掌握阿里云DataV可视化工具
(3) 了解可视化大屏制作的流程
(4) 使用DataV模板制作可视化大屏

(5)目录
  - 数据可视化介绍
  - DataV介绍及基本操作 
  - 可视化数据大屏设计
  - 任务：制作实施销售大屏
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2. 数据可视化介绍

(1)数据可视化

• **数据可视化：**是指将相对复杂的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象、直观地表达数据蕴含的信息和规律。

(2)可视化的目的

• 展示——用数据展示企业特色：
  • 企业形象传播
  • 峰会论坛展台
  • 嘉宾访客接待
• 驱动——用数据驱动业务发展：
  • 查看业务实况
  • 业务监控预警
  • 驱动内部相应
• 洞察——用数据洞察预测未来：
  • 多维数据呈现
  • 辅助数据洞察
  • 视觉发现新知

(3)可视化大屏

• 种类：

  • 展示类
  • 分析类
  • 监控类

• 展示类大屏：

  • 用于领导、嘉宾接待，或业务交流类活动
  • 偏重于展示业务信息结构以及业务亮点
  • 重点需要梳理业务相关的信息架构
  • 平铺布局。配合视觉元素，串联讲解脚本

• 分析类大屏：

  • 展示数据关联及分析结果，为多人员讨论决策提供帮助
  • 通过页面展示细粒度比较数据，通过交互实现数据的串联
  • 展示关联性最高且最为关键的内容，多用于讨论决策
  • 对整体行业有一定的认知，理解数据之间的相互关系

• 监控类大屏：

  • 为公司内部人员或相关的业务运维人员提供监控信息
  • 展示业务整体概况，达到对业务实时监控及调度的目的
  • 除概况外还需要展示分析结果，并给出优化方案
  • 比较依赖行业经验，在信息设计时会以业务方为主导

3. DataV介绍

(1)DataV介绍

• DataV是一款阿里云提供的数据可视化在线工具。通过拖拽式的操作，使用数据连接、可视化组件库、行业设计模板库、多终端适配与发布运维于等功能，让非专业人员也可以快速的将数据的价值通过视觉进行传达。
• **多种精美模板：**可直接使用多种场景下的专业的可视化模板
• **多种数据源接入：**支持RDS(阿里云数据库)、ADS(分析型数据库)、静态文本、本地文件csv、在线API等
• **多种国表组件：**多种图表自由搭配，传统图表、地图、拓扑图等
• **播控、多屏适配与发布：**针对PC/大屏端的各种分辨率适配与拉伸，播放控制等

(2)特性1——多种场景模板

• DataV提供指挥中心、地理分析、实时监控、汇报展示等多种场景模版，简单修改即可快速投入使用。即便没有设计师，也可以做出高设计水准的可视化作品。

(3)特性2——丰富开放的图表库

• 除针对业务展示优化过的常规图表外，还能够绘制包括海量数据的地理轨迹、地理飞线、热力分布、地域区块、3D地图、3D地球、地理数据的多层善加。此外还接入了ECharts，AntV-G2等第三方开源图表库。

(4)特性3——支持多种数据源

• 能够接入包括阿里云分析型数据库(AnalyticDB，原ADS)、RDS for MySQL、本地CSV上传和在线API接入，且支持动态请求。可实现各类大数据实时计算、监控的需求，充分发挥大数据计算的能力。

(5)特性4——零门槛图形化设计界面

• 提供多种的业务模块级而非图表组件的Widget，所见即所得式的配置方式，只需要通过拖拖拽拽，无需编程能力，即可创造出专业的可视化应用。

(6)特性5——支持数据交互分析

• 能够图形化地配置图表之间的交互联动，通过图表之间的参数传递实现数据的交互分析。

(7)特性6——多种适配与发布方式

• 特别针对拼接大屏端的展示做了分辨率优化，能够适配非常规拼接分辨率做适配优化。创建的可视化应用能够发布分享，没有购买DataV产品的用户也可以访问到应用，企业版可设置访问密码进行访问权限控制。

(8)其他特性

• 本地化运行部署
• 大屏拼接中控系统
• 支持二次开发

4. 可视化大屏设计方法

(1)数据可视化要考虑的问题

• 解决什么问题？
• 想要表达什么？
• 是否了解业务？
• 是否可以实现？
  
  
• 什么场景使用？
• 目标用户是谁？
• 他们需要什么？
• 有什么偏好吗？
  
  
• 哪些数据可用？
• 哪些类别关系？
• 哪些表现方式？
• 如何布局组织？

(2)大屏制作流程

• **搜集信息点：**了解需求方的目的，以及想要突出展示的内容
• **了解物理屏：**了解大屏的类型、分辨率、尺寸、比例、环境等
• **处理信息点：**整理信息板块，包括核心、重要、详细等部分
• **信息点可视化：**指标类信息点和地理类信息点，选择合适方式
• **数据预研：**了解数据信息，规模、特征、联系等
• **绘制原型稿：**确定叙事逻辑，选定布局方式，组织可视化组件
• **绘制视觉稿：**根据原型稿，使用DataV完成终稿设计

(3)设计原则

• 口诀1——大小适配、主次分明：
  • **突出层次结构：**每个大业务块对应到小业务块时，用3-6个小标题来表示。用边框把同类数据放在一起，越优先的越放在中间+上方，优先级越低的放在两侧和下方。
  • **合理拆解板块：**先从工作总结报告入手，分出几大业务块，业务块数量能和拼接屏块数与播放模式相适配。按照拆分好的板块组织信息点。
    
    
• 口诀2——完微兼顾、动静结合：
  • **KPI设置：**KPI都要有细节来解释。大业务块用2-3个KPI来总览，每个小块再用1-2个指标和2-4个解释性的信息来填补。细节也都要有提炼性的教据来表达...
  • ** 老三样：**
    • 对比细分超势排行榜...
    • 饼图、桂图、气泡图...
    • 折线趋势、同比环比...
  • 新三样：
    • 明细预警轮播飞线、实时轨迹...
    • 预则评分、个体预警...
    • LOG0墙，指标意动...
      
      

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