数据可视化第一步，首先要问：即将产生的这份数据可视化报告谁来用，什么场景下用、用来说明什么问题，选什么样的数据比较合适？
总结来说，就是要明确目的。
相同的数据讲不同的故事
做一份可视化报告时，即使数据一样，关注的点不一样，最终呈现的效果也将不一样。
我们拿考勤数据来举例，同样是进行考勤分析，员工和老板的使用目标和场景是一样的吗？
员工视角
对于员工来说，我们希望看到个人行为维度的功能与数据统计：
这个月迟到了多少次，会不会影响全勤奖？
这个月请假了几天，年假还剩余几天？
……
老板视角
对于老板来说，他的诉求更多是通过考勤数据为人事管理、考勤排班、绩效考核、薪资福利等方面提供参考：
老板想看一下每个月有多少人会迟到，拿全勤奖有多难？
老板通过部门员工的考勤统计，发现员工问题或找到消极怠工员工。
......
所以，我们在进行一份可视化时，明确目的非常关键，受众是什么，他们有什么问题要解决？要什么数据？这将决定我们应该怎么进行可视化分析。
比如以上考勤场景，当我们想以老板的角度进行分析时，那最终确定的分析思路就是以月迟到次数为指标，观察部门员工的工作积极性。
如何确定要讲的故事
确定目的时，我们要能发散，也要能收敛。
1. 发散：探索
确定目的，其实就是一个了解需求，最终确定要落地内容的过程，在这个过程中，我们首先应该是发散的。
业务背景：业务方是谁？可视化的目的是什么？
为什么要做数据分析，是希望通过数据分析发现问题，还是希望提升某个业务指标，或是探究某个异常数据的背后原因，这都需要在做数据分析前明确，只有了解了需求才能搭建合适的分析框架，制定合理的分析思路。
了解用户：谁会看这些数据？用户的专业知识水平？
不同岗位对数据分析的要求不尽相同。比如市场同学更关注新用户转化，销售同学更关注付费转化。所以在数据分析前， 需要明确报告受众，以确定分析的侧重点。
产品分析：用什么产品来实施？投放在哪里？大屏、PC还是移动端。
观察数据：数据来自哪里？数据结构如何？数据极值情况如何？数据是否能实时？
2. 收敛：聚焦
经过第一阶段的发散，第二阶段要进行收敛。如果说第一阶段我们要做充分的需求调研，那第二阶段我们就要将需求聚焦成可落地的方案。
可视化作品可以传达什么？用户想要在可视化上看到什么？
用户目标：可视化要解决什么问题？用户关注哪些核心指标？
设计目标：可视化要表达什么内容？如何凸显用户关注的核心指标？我们期望用户看到什么？
实现方式：如何设计核心指标，需要什么数据？
