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GLAD 原则评分实践:案例二

  • 文档创建者:RosieY
  • 历史版本:3
  • 最近更新:RosieY 于 2022-03-30
  • 1. 概述

    利用 GLAD 原则 对一张员工离职流动可视化看板进行优化。

    优化前:


    修改后:


    2. 优化

    2.1 G原则

    数据类别的使用是否恰当?

    员工流动、流失混为一体;指标晦涩难懂,内容复杂混乱。如下图所示:


    指标简化,只关注员工流失,不关注员工流动,去掉难理解的指标。如下图所示:

    1626857295qyMs.png

    数据指标的使用是否恰当?

    在职人数为时间点指标,离职人数为时间段指标,时间段指标与时间点指标混淆不清。如下图所示:


    将时间度量统一,都修改为时间段指标。如下图所示:


    2.2 L原则

    是否会分散注意力,增加读者的视觉负担?

    • 标注为图例形式,需要一一对照查看

    • 数据信息需要点击才能查看


    修改图表样式

    • 标注改成标签形式,和图表近距离关联

    • 数据设置为直接展现的形式,并非点击后显示



    修改柱状图指标数量和数据量

    • 删掉流动性指标,只保留流失指标

    • 数据量控制为一年 12 个数据点

    颜色是否有干扰,是否有故事?

    图表系列都是一样的颜色,平平无奇,没有重点。如下图所示:


    修改系列色为蓝色渐变,颜色和健康度大小匹配,健康度越低,颜色越深。如下图所示:


    是否有重复性内容,增加读者视觉负担?

    图例、标题重复内容较多

    去掉重复内容


    2.3 A原则

    选择的图表是否合适

    五个指标量,看那个量影响最大,选择的堆积柱状图不易懂。


    思考图表展现意图,更换类型为换雷达图,更直观的看出问题。


    使用条形图,标签太长,旋转后不易用户理解。

    修改为条形图,将标签横放,更易于理解。

    数据的密度是否过高或过低?

    • 2 种坐标轴,4 个指标,指标多于 3 个

    • 36 个月的数据,数据量太多


    修改柱状图指标数量和数据量

    • 删掉流动性指标,只保留流失指标

    • 数据量控制为一年 12 个数据点


    2.4 D原则

    图表整体平平无奇,无灵魂,没有重点关注,没有故事

    • 饼图只有一个饼


    通过颜色和闪烁突出饼图中占比最大的系列,显示主要矛盾。

    • 柱状图折线图只有柱子和线


    给柱状图加预警线,超过预警线红色显示;离职人数最大的月份突出显示。


    • 条形图看不出任何区别


    系列修改为渐变色,颜色越深,健康度越低,低于一定健康度后红色标注提示。


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