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。

• 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？

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？