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数据看板制作工具的兴起使得创建数据看板变得快速、简单，越来越多具有前瞻性思维的企业开始使用。在数字时代，几乎不需要一个由信息技术人员组成的部门，也不需要专门的图形设计师，就能创建一个个令人惊叹的数据看板。然而，如果你想一次性获得成功体验，掌握基本的设计原则是至关重要的。你的业务数据看板应该是用户友好的，并且是决策过程中的基本辅助工具。为了帮助你踏上数据驱动的成功之旅，我们将深入研究20项数据看板设计原则，确保你开发出最全面的数据看板，来满足你的企业业务需求。让我们开始吧。1.首先考虑你的受众第一点，受众是你必须首先考虑的最重要的原则之一。你需要知道谁会使用数据看板。要想成功做到这一点，你需要站在受众的立场上。用户访问数据看板的环境和设备将对信息的展示方式产生直接影响。数据看板是在移动设备中、在办公室的电脑上，还是作为演示工具使用的？也就是说，永远不要忘记设计数据看板的目的。这样做是因为你想以一种清晰易懂的方式展示数据，以便于特定受众接受。如果受众更传统，那么建议采用不那么“花哨”的设计，如果是展示使用，可以尝试增加更多交互功能。此外，如果图表看起来太复杂，用户将花费更多的时间在数据分析上，那就体现不出数据看板的价值了。用户不应该需要自己做更多的计算来获得他想要的信息，他需要的一切要清楚地显示在图表上。我们可以从上面的例子中看到，杜邦分析模型看板为财务部门提供了触手可及的数据，并且清晰展示了数据之间的关系。2.不要试图把所有的信息放在同一页上数据看板设计提示的下一个问题是信息问题。一张数据看板上的信息应该符合一个主题、服务一个受众。也就是说，你永远不应该创建一个放之四海而皆准的数据看板，也不要把所有的信息都塞进同一个页面。把你的受众视为一群有不同需求的人——销售经理、市场营销、HR或物流分析专业人员需要的数据是不同的。虽然这听起来可能需要做很多工作，但实际上比试图将所有数据塞进一个数据看板中要容易得多。当每个角色都有自己的数据面板时，对过滤器、选项卡、选择器的需求被最小化，整个数据看板更直观和扁平化，并且找到重要的信息也要容易得多。3.选择正确的数据看板类型作为参考，以下是4种主要数据看板类型：-战略型：通过分析和衡量各种基于趋势的关键信息，用来监控公司的长期战略。-操作型：用于监控、测量和管理时间范围更短或更直接的流程或操作，比如一个生产工序。-分析型：这些特定的数据看板包含企业大量综合数据，允许数据分析人员从中深入挖掘和获取见解，帮助公司管理层做出长期的战略决策。-战术性：这些信息丰富的数据看板最适合中级管理层，有助于根据跨部门的趋势、优势和劣势制定增长战略。每个数据看板都应该为特定的目的设计，其具体目标是在业务决策过程中帮助特定受众。信息只有在可直接操作时才有价值。接收用户必须能够将信息用于自己的业务战略和目标。4.展示数据的关联性不提供数据的关联关系，你就无法判断数据是好是坏，或者数据是否异常？没有比较值，数据看板上的数字对用户来说毫无意义。更重要的是，他们不知道是否需要采取任何行动。总是试图提供最大限度的信息，即使其中一些对你来说显而易见，你的受众可能会发现它们令人困惑。命名所有坐标轴，并为所有图表添加标题，请记住提供比较值。这里的经验法则是使用最常见的比较，例如，与设定目标、前期或预计值进行比较。5.使用正确的图表类型了解你想要传达的信息类型并选择适合的图表非常重要。可视化专家AndrewAbela提出将图表展示的数据关系分为四类：比较、分布、构成和联系。比较比较型图表用于比较值的大小。使用该类型图表可以轻易的找出数据的最大值和最小值，也可以用于查看当前数值和过去的数值相比是增加还是减少。常见使用场景：今年的销量和去年相比如何，哪种产品的销量最高。适用图表：柱形图、条形图、折线图等。分布分布类型图用来查看定量值如何沿着数轴从最低到最高分布。用户可以通过图表中数据的形态，识别数值范围的特征值，集中趋势，形状和异常值。常见使用场景：阅读用户分布；用户年龄分布。适用图表：直方图、正态分布图、散点图等。构成构成类型图表用于展示部分相较于整体的情况，以及一个整体分成几个部分后各自的占比。该类型图表主要展示相对值，但一些类型也可以展示绝对差异，区别在于显示的是占总量的百分比还是具体数值。常见使用场景：各地区市场份额占比。适用图表：饼图、堆积柱形图、堆积面积图、瀑布图等。联系联系类型图表用于展示数据之间的关系，并且可以查找数据间的相关性、异常值和数据集群。常见使用场景：广告支出和销售额之间的相关性；不同来源流量与网站总流量的关系；适用图表：散点图、气泡图等根据你想要交流或展示的内容，选择适合的图表类型。将你的目标分为以上四个主要类别之一，将有助于你对图表类型做出明智的决定。6.仔细考虑你的布局数据看板设计

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