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相同的数据可以讲述不同的故事编辑
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出勤数据为人事管理、考勤排班、绩效考核、薪资福利等方面提供企业管理方面的参考,方便企业在优化人力资源成本等方面做出更优的解决方案。
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,发现小 A 同学这个月的请假次数特别多,那就要结合小A的工作状态,预判小 A 是有跳槽的倾向呢?还是家里发生了什么事情?是对小 A 进行工作上的重新分配还是人文关怀?
总结
可视化的目标是什么,受众是谁,他们有什么问题要解决?这将决定应该怎么进行可视化分析。
1、发散:探索编辑
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:聚焦编辑
经过第一阶段的发散,第二阶段要进行收敛。可视化作品可以传达什么?我们用户想要在可视化上看到什么?
用户目标:可视化解决什么问题?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?