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为什么现在企业注重数据可视化?一文讲清可视化数据图表怎么做

目录

一、企业注重数据可视化的原因

1.提升数据理解效率

2.发现数据中的规律和趋势

3.促进企业内部沟通与协作

4.增强决策的科学性

5.提升企业竞争力

二、可视化数据图表的基本概念

1.常见的可视化图表类型

2.可视化图表的构成要素

3.可视化图表的设计原则

三、制作可视化数据图表的步骤

1.明确数据可视化的目标

2.收集和整理数据

3.选择合适的图表类型

4.进行数据可视化设计

5.验证和优化可视化图表

总结

Q&A 常见问答


不知道你有没有过这种经历?开会的时候,同事甩来一张满是数字的Excel表,密密麻麻几十行,讲了半天“销售额增长情况”,你盯着数字还是没搞懂到底涨了多少、哪个产品涨得好?最后还得自己花时间去琢磨,又费时又费力。

这就是现在企业都在做数据可视化的原因——不是为了“好看”,是为了让数据“能看懂、能用起来”。一堆数字藏着的信息,换成图表一眼就能看明白。像FineBI,就是帮企业把这些数字变成图表的工具,不管是销售数据、库存数据,都能快速转成直观的图,开会的时候不用再对着数字纠结。今天咱们就说透两件事:企业为啥非要做数据可视化?还有,可视化图表到底该怎么做才有用,全是能落地的干货,保证你看完就会用。

一、企业注重数据可视化的原因

1.提升数据理解效率

我一直强调,人对图像的反应速度比数字快太多了。你看一张写着“A产品卖了50万、B产品卖了30万、C产品卖了20万”的表格,得逐行看数字、在脑子里算对比;但要是换成柱状图,三根柱子一摆,谁高谁低一眼就知道,A产品卖得最好,C产品最差,不用花时间解读。

说白了,数据可视化就是“把数字翻译成图”,省掉中间“读数字、算对比”的步骤

很多企业天天说“数据驱动”,但数据都藏在表格里没人能快速看懂,怎么驱动?可视化就是解决这个问题的,让不管是老板还是基层员工,都能快速get数据里的信息。

2.发现数据中的规律和趋势

光看懂还不够,可视化还能帮你找到数据里藏着的规律。比如你看一家服装店的销售数据,表格里每天的销量数字看着都差不多,但做成折线图就会发现:每周五、周六销量会涨,每年3月、9月会有小高峰——这就是趋势,靠看数字很难发现。

换个角度来看,不是数据里没有规律,是数字太多把规律盖住了。可视化就像把这些规律“拎出来”,让你能看到数据的变化趋势、周期性波动,这些信息对做计划太重要了。

3.促进企业内部沟通与协作

企业里最头疼的就是“部门间沟通不同步”。销售部说“这个月销量很好”,财务部说“利润没涨”,市场部说“我们的推广起作用了”,但没人能拿出大家都看得懂的数据,最后吵半天没结果。

数据可视化能解决这个问题,因为图表是“通用语言”。比如销售部用柱状图展示各产品销量,财务部用折线图展示各产品利润,市场部用饼图展示各渠道推广效果,大家对着图表聊,能快速达成共识:哦,原来A产品销量高但利润低,B产品利润高但销量没上去,推广要往B产品倾斜。这就是可视化的好处,把抽象的“分歧”变成具体的“数据问题”,沟通效率高多了。

4.增强决策的科学性

老板做决策的时候,最怕“拍脑袋”。比如要不要开新店、要不要推新品,要是只凭“感觉”,很容易出错。但有了可视化图表,决策就有了依据

用过来人的经验告诉你,不是有数据就能做对决策,是得让数据“能支撑决策”。可视化把关键信息直观地展示出来,老板不用再从一堆数字里找答案,决策的时候更有底气,也不容易出错。

5.提升企业竞争力

现在市场变化太快了,比如电商平台搞促销,得实时看销量变化,要是等下班了再整理表格,可能错过调整价格、补库存的时机。数据可视化能帮企业“实时响应变化”

比如做直播带货的企业,用FineBI做实时仪表盘,展示当前销量、客单价、退货率,主播和运营能随时看:哦,这个产品销量突然涨了,得赶紧让仓库补货;那个产品客单价低但退货率高,得在直播里多讲清楚产品细节。这样才能抓住机会,减少损失。这就是可视化的竞争力,让企业能快速应对市场变化,比对手反应更快>>>https://www.fanruan.com/login?action=active-fbi

二、可视化数据图表的基本概念

1.常见的可视化图表类型

很多人做可视化,一上来就问“哪个图表好看”,其实根本错了——选图表要看“你想表达什么”,不同的图表有不同的用途,选错了会误导人。

  • 先说最常用的柱状图,用来“对比不同类别的数据”。比如对比各门店销量、各产品利润,柱子越高代表数据越大,直观得很。但要注意,别用3D柱状图,看着花里胡哨,反而看不清高度,普通的平面柱状图就够了。

  • 然后是折线图,用来“展示数据随时间的变化趋势”。比如每月销量变化、每周用户增长,折线往上走就是涨,往下走就是跌,还能看出涨得快还是慢。我之前有个客户做线上教育,用折线图看每日新增用户,发现周一到周五增长慢,周末增长快,就把推广重点放在周末,效果立竿见影。

  • 饼图用来“展示各部分占总体的比例”。比如各渠道销售额占比、各产品利润占比,一块饼代表总体,每一小块的大小就是占比。但要注意,别用超过5个类别的饼图,不然小块太多,看不清谁占比大,比如你把10个产品的销量做成饼图,最后只能看到一堆小块,根本分不清。

  • 散点图用来“看两个变量之间的关系”。比如广告投入和销量的关系,每个点代表一次广告投放,点的位置能看出:广告投入多的时候,销量是不是也高?要是点大致往上走,说明两者正相关,以后可以多投广告;要是点很分散,说明没什么关系,投广告没用。

  • 值得一提的是,还有热力图,用来“展示数据的密度或强度”。比如门店的客流热力图,红色区域代表客流大,蓝色区域代表客流小,能直观看到哪个区域客人多,方便调整货架位置。FineBI里这些图表都有,不用自己画,选好数据就能生成。

2.可视化图表的构成要素

一个好的图表,不是只有“图”,得有这些要素,不然别人看不懂:

  • 标题:得清楚说明“图表讲的是什么”,简洁凝练为主。
  • 坐标轴:横轴和纵轴都要标清楚“代表什么、单位是什么”,单位要选择合适的比列,不然图表会显得奇怪。
  • 图例:要是图表里有多个数据系列,比如柱状图里有“2023年销量”和“2024年销量”,图例要说明“蓝色柱子是2023年,红色柱子是2024年”,不然别人分不清哪个是哪个。
  • 数据标签:关键数据最好标在图表上。比如柱状图里,最高的柱子标上“500万元”,最低的标上“120万元”,别人不用看纵轴也能知道具体数值,不用再“估摸着看”。
  • 注释:如果有特殊情况,要在图表下面加注释说明,不然别人会误解。

3.可视化图表的设计原则

很多人做图表,喜欢加各种特效,比如3D效果、渐变颜色、动态闪烁,其实完全没必要,反而会干扰对数据的理解。设计图表要遵循“简洁、准确、易懂”三个原则。

  • 简洁性原则:别加无关的装饰,记住,图表是为了展示数据,不是为了“好看”。
  • 准确性原则:这是最关键的,不能误导人。比如纵轴的刻度别从中间开始,要是销量从100万到500万,纵轴从0开始,能看出差距;要是从100万开始,会显得差距特别大,误导别人以为“销量翻了好几倍”。还有,饼图的各部分比例加起来必须是100%,不能算错。
  • 易懂性原则:要让不懂业务的人也能看明白。比如用颜色的时候,别用太偏的颜色,红色代表下降、绿色代表增长,符合大家的习惯;别搞“红色代表增长、绿色代表下降”,别人会看反。还有,字体要清晰,别用太小的字体,不然别人看不清标签。

三、制作可视化数据图表的步骤

1.明确数据可视化的目标

很多人做图表之前,没搞清楚“为什么做”,结果做出来的图表没用。

所以第一步一定要明确目标:我们做这个图表,是要解决什么问题?是要对比不同类别的数据,还是要看趋势,还是要找关系?不同的目标要选择不同的图表类型,目标琢磨不清楚的话会影响后期图表的制作。

2.收集和整理数据

数据是图表的基础,数据错了,图表再好看也没用。所以收集数据的时候,要注意“数据来源可靠”,别随便复制,容易出错。

整理数据的时候,要做三件事:

  • 去重
  • 补缺失值
  • 统一格式

FineBI有个好处,能直接连ERP、CRM这些系统,不用手动导数据,还能自动处理重复值、缺失值,省了很多时间。我之前帮一家企业做数据整理,手动弄要花一天,用FineBI自动处理,半小时就搞定了,还没出错。

这里要提醒一句,别为了“好看”篡改数据,这样做出来的图表虽然好看,但会误导决策,最后害了企业。数据要真实,哪怕结果不好,也能帮企业发现问题。

3.选择合适的图表类型

选图表的时候,记住“什么目标选什么图”,别凭感觉。我总结了一个简单的对应关系,你可以照着选:

  • 对比不同类别数据:选柱状图、条形图
  • 展示数据随时间变化:选折线图、面积图
  • 展示各部分占总体比例:选饼图、环形图
  • 要找两个变量的关系:选散点图
  • 要展示数据密度:选热力图

这样做合适吗?并不!不是所有情况都按这个来,比如你想同时展示“各产品销量”和“销量趋势”,可以用组合图——柱状图展示各产品销量,折线图展示销量同比增长率,这样一张图能说明两个问题,不用做两张图。FineBI支持组合图,操作也简单,选好两个数据系列就能生成。

4.进行数据可视化设计

设计的时候,记住“简洁为主”,别搞花里胡哨的。

  • 首先是颜色,别用超过3种颜色,并且颜色要符合习惯,比如增长用绿色,下降用红色,中性数据用灰色。
  • 然后是字体,标题用14号字,坐标轴标签用12号字,数据标签用10号字,别用太花哨的字体,需要清晰易读。
  • 还有坐标轴设置,纵轴要从0开始,除非是百分比数据,不然会夸大差距,让读者产生误解。

5.验证和优化可视化图表

图表做出来之后,别直接用,要验证和优化。

  • 首先验证数据准确性,把图表里的数据和原始数据对比,别因为公式错了导致数据不对。
  • 然后检查可读性,找个不懂业务的同事看一眼,问他“你能看懂这张图讲的是什么吗?能看出哪个数据最好、哪个最差吗?”要是他看不懂,说明图表设计有问题,得改。
  • 最后优化细节,比如有没有多余的网格线、边框。我之前做图表,一开始加了很多网格线,后来删掉多余的,看起来清爽多了,也更容易聚焦数据。

FineBI有个“预览”功能,能模拟在不同设备上的显示效果,比如在电脑上看和在手机上看,确保在手机上也能看清标签和数据,很实用。

总结

企业看重数据可视化,根本不是为了“做漂亮图表”,而是为了让数据“能用、好用、能解决问题”——把藏在表格里的销量差距、成本漏洞、流失风险,变成直观的图,不管是老板还是基层员工,都能快速看懂、快速行动。

制作可视化图表也没有那么复杂,像是现在的FineBI这类工具在这中间帮了不少忙,但工具只是辅助,关键还是要“以用为核心”,别为了做图表而做图表。

好了,言归正传。现在很多企业都在做数字化,但数字化不是“把数据存起来”,而是“把数据用起来”。数据可视化就是“用数据”的第一步——让数据从“没人看的数字”变成“能指导行动的工具”。不管你是做销售、财务还是HR,学会做实用的可视化图表,不仅能提高自己的工作效率,还能帮企业发现问题、抓住机会,这才是数据可视化真正的价值。

Q&A 常见问答

Q1:数据量太大,做可视化图表的时候加载很慢,怎么解决?

A:数据量大导致加载慢,主要是“数据没处理好”,不是工具的问题。可以试试这三个方法:

  • 第一,做数据抽样或聚合。比如你有1000万条销售明细数据,不用全加载,抽样取10万条,加载速度会快很多;或者把明细数据聚合,比如按“天”聚合,不用加载每小时的数据,除非你要做小时级监控。FineBI里有“数据聚合”功能,能自动按时间、地区等维度聚合数据,不用手动处理。
  • 第二,优化数据存储。如果数据存在Excel里,换成数据库(比如MySQL、Hadoop),数据库处理大量数据的速度比Excel快10倍以上。FineBI能直接连数据库,加载数据的时候不用导出来,直接从数据库取,速度会快很多。我之前有个客户,把100万条数据从Excel转到MySQL,加载图表的时间从5分钟降到了10秒。
  • 第三,减少图表中的数据系列。比如做折线图,别同时放20个产品的销量,只放重点的5个,其他归为“其他产品”,图表加载的时候要处理的数据少了,速度自然快。要是非要展示20个产品,可以分多个图表,比如“Top5产品销量”“其他产品销量”,别挤在一张图里。

Q2:同一个数据,不同部门做的可视化图表结果不一样,怎么统一?

A:这种情况很常见,解决办法是定“统一数据口径”,最好成立一个“数据小组”(由IT、业务部门、财务部门组成),一起制定规则:比如“月度销量”统一按“当月实际到账金额”算,包含线上线下所有渠道,不包含退货金额;“产品分类”统一按“公司产品目录”分,别销售部按“价格”分、财务部按“品类”分。规则定好后,写在“数据口径文档”里,所有部门做图表都按这个文档来,还要定期检查,确保没人用错口径。你懂我意思吗?不是数据本身有问题,是


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