Tableau自学四部曲_Part4：BI仪表盘搭建

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一、数据可视化原则

1. 区分用户

• 可视化设计的第一步就是判断观众是谁，进而选择分析和展示角度
  
  
  

2. 主次分明、详略得当

• 强调信息的方式有很多种，用恰当的方式去强调恰当的内容
  
  
  

3. 真实准确

• 刻度要从0开始
  

• 如条形图（柱状图） 在制作条形图时需要注意保持图形长度的真实性，如下两个条形图，左边的图形以3000作为纵坐标轴起点，导致蓝色矩形长度变短，看上去蓝色矩形长度只是红色的1/4，扭曲了两个矩形的长度关系。

• 这显然违背了图形图表追求真实准确的可视化表达本意。需要特别提醒的是，有些文章认为修改坐标轴是一种美化数据的手段，这是错误的理念。
  
  
  

4. 符合大众认知和审美习惯

• 可视化学科发展已经有很长的历史了，大众已经形成了基本的认知习惯
  
• 地理位置用地图、随时间变化用折线图都是基本认知
  
  

5. 适度原则

• 颜色一般不要超过8种，不能过分强调，且搭配要合理
• 排版、字体、大小、形状等都要合适
• 避免使用3d效果，容易产生错觉
  
  
  

6. 五秒原则

• 你做的图5秒内其他人看懂了就是成功了，否则就还有优化空间
  
  
  

6. 恰到好处的说明

• 很多时候都需要对图标做出恰当的说明，帮助人们更加直接地理解信息
• 说明包括：标题、图例、标注、结论等【通过右键数据添加注释】
  
• 颜色代表什么要有图例说明
  
  
  

7. 少即是多

• Less is More
  

• 超过8种颜色几乎等于没有用颜色区分
  
  
  

8. 可视化案例

• 糟糕的可视化案例
  

• 酷炫的可视化案例【多到Tableau的社区学习】
  https://public.tableau.com/zh-cn/gallery/?tab=viz-of-the-day&type=viz-of-the-day
  
  
  
  

二、BI仪表盘搭建

1. 仪表盘搭建原则

• 符合业务的阅读、思考、操作逻辑
  
  

2. 明确仪表盘主题

你的观众是谁？他们对什么感兴趣？

• 普通业务人员
  • 几个跟自己业务切实相关的数据
    • 销售：注册-激活-成交
    • 投放：消耗-转化率
    • 运维：搬车数-换电数
• 中层管理者
  • 整体的总结报告
    • 业务整体的绝对值、达成率、同比环比
    • 有哪些数据异常和优秀表现
  • 各个维度的数据
    • 各个业务动作的绝对值、达成率、同比环比
    • 数据异常的具体原因
• 高层管理者
  • 整体的总结报告
    • 业务整体的绝对值、达成率、同比环比
    • 有哪些数据异常和优秀表现
• 用人单位
  • 有一个明确的分析主题
  • 分析维度越多越好
  • 图表越高级越好
    
    

3. 仪表盘主题拆解

（1）怎样的数据能表达清楚你想说的主题？

• 这个主题涉及到哪些数据？
• 数据的重要程度是否相同？
• 最适合数据的图表是哪种？
  • 对比
    • 绝对值对比——条形图/柱状图
  • 变化
    • 没有累计关系——折线图+柱状图
    • 有累计关系——面积图/堆积图
  • 构成
    • 对象少于3个——环形图
    • 对象大于3个——树地图
  • 分布
    • 单变量分布——直方图
    • 多变量分布——散点图、气泡图
      
      

（2）以每日营收情况主题为例

• 关键数据
  • 营收数据
    • GMV
    • 商家实收
    • 用户实付
    • 总订单数
      • 有效订单数
      • 无效订单数
    • cpc总费用
    • 各平台数据对比
  • 流量数据
    • 曝光人数
    • 进店人数
    • 下单人数
    • 进店转化率
    • 下单转化率
    • 新客数
    • 老客数
    • 复购率
• 数据排序
  • 营收>投放>流量
• 图表选择
  • 经营情况总览：突出显示的文字
  • 经营数据详情：表格
  • 每日营收数据：多轴折线图
  • 每日流量数据：双轴组合图
  • 新老客占比：环形图
  • 平台占比：环形图
  • 门店排名：条形图
  • 投放情况：散点图
    
    

4. 开发设计工作表

（1）经营情况总览：突出显示的文字

• 将GMV拖到文本
• 将商家实收拖拽到GMV的数字上
• 将行的度量名称拖到列
• 继续向度量值框内增加字段
  • 曝光人数
  • 进店人数
  • 下单人数
  • 无效订单数
  • 商户补贴
  • 平台补贴
  • cpc总费用
• 添加时间筛选，应用到全局
  • 19年10月28日-20年9月25日
    因为cpc总费用不是覆盖整个数据的，所以最好加一个日期的筛选
    
    
    
    
    

（2）经营数据详情：表格

• 复制经营情况总览
  • 将门店名称拖至行
  • 重命名为“经营数据详情”
    
    
    
    

（3）每日营收数据：多轴折线图

• 右键日期，创建自定义日期，选择天
• 拖拽日期到列
• 拖拽GMV到行
• 拖拽商家实收、平台补贴到纵轴
• 最后可以加上趋势线
  
  
  
  
  

（4）每日流量数据：双轴组合图

• 拖拽日期（天）到列
• 创建计算字段
  • 进店率
    • SUM([进店人数])/SUM([曝光人数])
  • 右键进店率字段-默认属性-数字格式
    • 选择百分比
  • 复制进店率
    • 修改列名为成交率
    • 下单人数替换进店人数
    • 进店人数替换曝光人数
• 成交率到行，进店率到纵轴
• 曝光人数到行
• 右键曝光人数-双轴
• 修改曝光人数图层标记为条形图
• 在行拖拽字段改变图层顺序
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

（5）新老客占比：环形图

• 创建计算字段
  • 新老客
  • IF IFnull ([order_90d],0) = 0 then ‘新客’
  • else ‘老客’
  • end
• 新老客拖拽到颜色
• orders表的计数到大小
• 选择饼图
• 整个视图
• 增加百分比、新老客标签
• 绝对值拖拽到工具提示
• 在行输入两个0
• 双轴修改图层
• 隐藏纵轴标题
• 设置格式-线-零值线无
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

（6）平台占比：环形图

• 复制新老客占比
• 想想怎么改
• 右键平台，进行别名
  
  
  
  
  
  

（7）门店占比：环形图

• 复制平台占比
• 想想怎么改
  • 门店名称替换平台即可
    
    
    

（8）投放情况：散点图

• cpc总费用到列
• 商家实收到行
• 日期（复制）到详细信息和标签
• 品牌名称到颜色
• 添加趋势线
  
  
  

（9）订单分布：面积图

• 下单日期到列-连续天
• orders计数到行
• 下单日期时间到颜色-离散小时
• 标记选为区域
  
  
  

（10）配送分布：地图

• 双击配送坐标-经度/纬度
• 下单日期时间（复制）到详细信息
• 排除异常数据
• 右键距离，创建组
• shift多选后命名分组
• 将距离-组拖拽到颜色
  
  
  
  
  

5. 构思仪表盘布局

• 纵向布局

  • 从上到下按逻辑展开
    

• 横向布局

  • 有一到两个主图，其他补充信息
    

• 没有很好的想法，可以多去社区找灵感

  • https://public.tableau.com/zh-cn/gallery/?tab=viz-of-the-day&type=viz-of-the-day
    
    

6. 加“亿点点” 细节

（1）联动筛选

• 边框
• 简化
  • 筛选器
  • 网格线
    
    

（2）填充

• 使用空白调整布局
  
  

（3）字体

• 标题尽量统一为微软雅黑
  
  

（4）配色

• 修改工作表颜色
• 修改仪表盘底色
• 配色方案
  • 取logo颜色
  • 纯深色or纯暖色
    
    
  • 参考设计网站
    • 设计师必存的101种配色方案
  • Pinterest
  • dribbble
  • 站酷
    
    

（5）最终结果

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