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【摘要】一个成功的数据大屏，其核心价值不在于视觉的“炫技”，而在于能否清晰、高效地传递业务洞察。本文基于多个行业头部企业的落地实践，系统梳理出一套数据大屏设计的五大核心原则，涵盖从目的定义、数据梳理到图表选择与视觉规范的完整流程，旨在为从业者提供一份从业务逻辑通往卓越视觉呈现的实战指南。

最近几年，“数据可视化”这个词一直保持着较高热度。它具体是指把数据转化成图表、地图这类视觉形式，让人们能更轻松地看懂数据背后的含义。

在可视化领域里，数据可视化大屏是当下的热门应用，常见类型主要有三类：信息展示类、数据分析类和监控预警类。做数据可视化大屏有两个关键要点，一是展现效果要足够酷炫，二是要清晰呈现数据间的层次关系。而一份优质的数据可视化大屏，离不开布局、色彩、图表和动效这几个要素的合理搭配与综合运用。

今天小编就来跟大家聊聊，如何打造一份惊艳全场的数据可视化大屏，同时也会为大家展示一些数据可视化的场景案例。

一、什么是数据可视化？

数据可视化的本质，是通过图形化呈现方式，清晰且高效地传递信息。它的核心目标是让信息传递更有效——由于人类大脑处理视觉信息的效率本就高于纯文本，所以用图表、图形等设计元素将数据可视化后，人们能更轻松地识别和理解数据里的模式、趋势、统计规律及相关性，而这些内容若用其他形式呈现，往往很难被发现。

二、数据可视化有哪些好处？

1.化繁为简，方便理解

数据可视化可把原本无形的数据现象，转化成直观可见的图形符号。对于那些复杂无序、看似难以解读和关联的数据，它能帮这些数据建立起有效联系，进而挖掘出其中的规律与特征，最终获取更具商业价值的洞见。

正如“一图胜千言”所说，用图表来概括复杂数据，这种沟通方式能让业务领导者更快速地理解并处理手中的信息。

2.发现新趋势、新机遇

企业收集到的消费者行为的数据，可以为适应性强的公司带来许多新的机遇。通过使用大数据可视化来监控关键指标，更加阳光透明，及时发现问题第一时间做出应对。

例如：京东618数据大屏实况|直播|，可视化大屏展示大数据平台的资源利用、任务成功率、实时数据量等。企业领导人可以更容易发现各种大数据集的市场变化和趋势。

3.增强数据交互

要提升数据可视化的实用性，关键在于增强交互性。静态图表虽能及时反馈风险变化，但交互式设计能让用户从“被动观看” 转为“主动探索”——通过亲手操纵数据，发掘数据背后隐藏的信息，进而为分析过程提供更精准、更全面的思路。

三、数据可视化的难点

1.准备工作

数据可视化的最大难点在数据可视化之前的准备工作—数据的获取与整理。比如数据收集是否全面准确？清洗数据是否到位？数据分析是否有据可循？数据分析结论是否清晰？如果用来数据可视化的数据出现问题，数据可视化的作品都不具有任何参考价值。

2.对数据需要具有敏感性

在复杂数据与信息中定位逻辑关系，是数据处理的核心诉求。这依赖于制作人的两项基础：数据分析能力，以及对复杂数据的敏感性。借助这些基础，制作人需快速识别多维度、多变量数据的关联（区分直接与间接关系），并准确判断重点展现方向—— 这些判断直接决定了后续处理的有效性。

3.用简洁易懂的图表展示复杂的数据关系

因为阅读者需要在极短的时间内掌握了解各类图表所传递的数据关系，数据可视化需要尽可能简洁，便于让不同的阅读者快速抓住其重点，数据可视化就需要用有限的文字、简洁的图表展现大量的数据之间的各种关系与其客观规律。

4.选择合适的图表

选择适配数据的图表类型，是数据可视化的关键环节。图表种类繁多且各有优劣，比如条形图包含一般、堆积、百分比、双向柱状等细分款，饼状图也有一般、玫瑰、环形、旭日等不同形态。可见，只有结合自身数据特点筛选恰当图表，才能发挥可视化的真正价值。

5.图表细节处理

图表细节处理若忽视关键要素，极易引发问题。需重点关注的要素包括：刻度相关（标记类型、间隙、标签位置）、数据呈现（类型、小数位、千分位）、视觉搭配（颜色取值、图例位置、图上标签）及辅助信息（图表标题、备注文字）。这类细节不仅影响可视化的最终效果，处理疏漏还会让阅读者更难获取信息，比如刻度选得不合适使折线太陡、折线太细导致看不清，都是需要避免的情况。

四、数据可视化过程的设计原则

1.目的明确

并不是所有的数据都需要数据可视化。数据可视化是借助图形化的分析过程，来解决业务上某一问题或者发现某一问题，当数据脱离了业务，就没有必要可视化了。所以做数据可视化之前先要明确这个数据可视化的分析目的到底是什么？你打算通过数据向用户讲述怎样的故事，数据可视化之后又在表达什么？通过这些数据，能为你后续的工作提供哪些指导？

为了准确找到数据可视化的目的，请先回答这7个问题

（1）数据要解决的业务内容的主题是什么？

（2）这个数据可视化的数据如何获取？

（3）我们想从数据中了解什么？也就是数据分析的要解决什么问题？

（4）这份业务数据是什么时间的？

（5）这份业务数据是什么领域的？

（6）谁搜集过这份数据，来自哪个业务系统？

（7）数据量是否足够完成这次准确的分析？

如果你完整、清晰地回答了以上7个问题，你就明确了这次的数据可视化到底要解决什么问题。

2.简洁、美观

很多人在做数据可视化的时候一味追求酷炫的动态图、华丽的视效等，如果一个简单的图表就可以解决一个问题，为什么还要花大量的时间精力去做一些与数据无关的工作呢？合理运用色彩同样能让图表显示的很高级。图表主要作用是传递信息，追求过分漂亮只会使徒增无用功。

但是，图表的基础美感会给人带来视觉上的享受，图表中的坐标轴、形状、线条、字体、标签、标题排版等元素是都会影响人的视觉效果，这些图表元素经过合理的搭配会给整个数据可视化作品加分，比如图表的色彩，如果搭配合理，会使整个图表看起来更加生生动，同时也会加深阅读者的记忆。

3.懂得利用工具

数据可视化的效率，很大程度上取决于工具是否顺手。拿Excel做简单仪表盘来说，操作门槛并不低：既要掌握十余个函数（如表格函数、*ERAGEIF、INDEX、MATCH），又要组合多种图表类型（堆积条形图、簇状柱形图、信息图等）。即便熟练使用者，也需半小时左右才能完成；若对Excel的核心功能（函数、透视表、VBA）不精通，耗时只会更长。

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4.实事求是

数据可视化的核心原则是实事求是。一方面，绝不能规避“异常数据”，只有真实反映业务数据，才能帮助我们及时发现问题；掩盖问题只会引发更大隐患。另一方面，即便面对庞大的数据量，也不可凭主观判断删减自认为不重要的数据。正确的做法是：先锁定核心数据指标与异常数据，再重点展示核心指标，深入分析异常数据背后的问题原因，最终输出合理且准确的数据分析结论。

五、选择合适的图表

数据可视化是一个展现复杂信息的强大武器。通过可视化信息，我们的大脑能够更好地抓取和保存有效信息，增加信息的印象。

但如果数据可视化做得不好，反而会带来负面效果，所以更需要我们选择合理的数据可视化方法，高效传达数据。接下来，我们一起看看不同图表的不同使用场景。

1.比较类—柱状图

（1）特点：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。使用图形的长度、宽度、位置、面积、角度和颜色来比较数值的大小。

（2）使用场景：通常用于展示不同分类间的数值对比，不同时间点的数据对比。

2.流程类—漏斗图

（1）特点：流程类图表显示流程流转和流程流量。一般流程都会呈现出多个环节，每个环节之间会有相应的流量关系，这类图形可以很好的表示这些关系。漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析，通过漏斗各环节业务数据的比较能够直观地发现和说明问题所在的环节，进而做出决策。

（2）适用场景：表现了随着业务流程的推进业务目标完成的情况。

3.占比类—饼图

（1）特点：占比类图表显示同一维度上的占比关系。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个区块，整个圆饼代表数据的总量。

（2）适用场景：展示多个区块比例大小，所有区块（圆弧）的加和等于100%。

4.区间类—仪表盘

（1）特点：区间类图表显示同一维度上值的上限和下限之间的差异。使用图形的大小和位置表示数值的上限和下限，通常用于表示数据在某一个分类（时间点）上的最大值和最小值。

（2）适用场景：目前很多的管理报表或报告上都是用这种图表，以直观的表现出某个指标的进度或实际情况。

5.趋势类—折线图

（1）特点：趋势类图表反映事物随时间或有序类别而变化的趋势。使用图形的位置表现数据在连续区域上的分布，通常展示数据在连续区域上的大小变化的规律。

（2）适用场景：用于显示数据在一个连续的时间间隔或者时间跨度上的变化。

6.时间类—面积图

（1）特点：时间类图表显示以时间为特定维度的数据，在折线图的基础之上形成的，使用图形的位置表现出数据在时间上的分布，需要注意的是颜色要带有一定的透明度，透明度可以很好的帮助使用者观察不同序列之间的重叠关系。

（2）适用场景：用于表现数据在时间维度上的趋势和变化。

7.雷达图

（1）特点：雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序。

（2）适用场合：四维以上的数据。

六、数据可视化案例展示

1.上海振华重工数字化管理平台

为加快推进上海振华分公司的数字化建设，促进业务系统数据资源的整合应用，实现数据资源联动、整合共享。上海振华分公司拟构建以振华分公司数据整合共享、综合应用为核心的“上海振华分公司数字化综合管理平台”。结合集团数据治理的整体规划，上海振华公司秉承以数据共享与交换为抓手，通过统筹规划和整体推进，有效地将目前分散于各部门的业务数据进行数据整合、统筹管理、综合应用，进而提升公司的宏观调控、经营监管、公共服务和综合管理能力。

2.广州数夫

数夫软件的各信息系统，如MES系统，ERP系统，EMM系统等，也均需要数据分析等需要，并且对于已上线运行ERP、CRM等管理系统的终端客户，如要进行数字化转型，也迫切需要商业智能工具，来进行数据整合、处理加工、可视化的呈现，以及生产制造的实时监控，用于企业的生产和经营信息化管理

营销中心展示大屏

制作多维度数据分析大屏，用于查看各省、市、区县的年度、月度等维度的签单金额、发货金额、客户数量、签单笔数、发货笔数等，以及能查看上年同期的比较数据，以达到决策分析，跟踪和掌握总体业务。

销售报表

构建自助式BI分析仪表板：用于快速查看大区范围和业务员业绩量的指标情况、完成情况、销售量统计等数据；分析各业务中心当期目标、完成、完成率情况；业务员销售额目标、实际完成、完成率排行情况；各区域业务员销售过程数据分析，包括：业务员的客户数、开发客户数、报价次数、报价金额等。

3.北京构力科技

随着经济建设的不断加快，很多建筑企业的业务量暴增的同时，企业也同时存在项目信息化管理的挑战，如何同时保障多项目的正常运转，尤其是对多项目、跨专业、时间紧、质量要求高、跨地域项目管理面临的诸多难点。

因此如何解决企业的项目管控过程中的管理难点，就需要一款综合管理平台，实现统一化的管控、全面管控，解决管理难题，提高企业的整体管理水平。

4.西安银桥乳业

客户的核心应用软件为用友的U8(+) ERP 软件，主要为财务会计和供应链模块。多年的历史业务数据均存储在U8(+) 的SqlServer数据库中。为了挖掘数据价值，指导经营决策，需将财务模块的总账、应收应付、固定资产、现金流等财务数据和供应链模块的合同、销售、采购、库存、存货等核心经营数据进行可视化展示与分析。

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以上就是数据大屏设计核心五原则：从业务逻辑到视觉呈现的实战方法论的详细内容，更多请关注其它相关文章！

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