数据只有以最合理的方式呈现,才更直观易懂,有说服力。一场疫情,让我们看到了数据分析和可视化对于观察事件走向、以及据此作出决策的重要性,在未来的复工复产中,数据分析及可视化,也将会在业务决策的过程发挥更重要的作用。
本文将以网易有数疫情大屏的制作为例,分享如何快速实现业务数据的可视化,起到辅助决策的作用。
一、三步走快速搭建疫情数据大屏
可能很多人会觉得数据大屏的制作需要有技术背景的加持,其实不然。随着大数据技术的发展,大屏数据可视化设计和生产的门槛正在大幅降低,借助一个好的BI产品,比如网易有数,能够帮助你更快地完成数据分析与可视化。
如下图所示,通过获取数据、大屏板块拆分、创建大屏三步走,即可快速完成疫情数据的大屏可视化。
二、第一步:有数API快速获取数据
疫情数据的获取,最快速的方式自然是数据抓取,通过爬虫的方式将政府公开在网络的疫情数据或者百度、微博、丁香园等平台的疫情报告的数据抓取后保存到本地数据库,当然对大部分用户而言,这个数据获取的方式还是有不小的技术成本。而利用有数的Restful API数据连接方式,可以快速获取到网页数据。
以大家都熟知的丁香园疫情实时动态页面为例,通过观察丁香园平台数据获取的接口,发现接口返回的都是json格式的实时数据。利用该网页的数据获取URL,将该URL填入有数Restful API数据连接的URL地址框,并配置好其他相关信息,即成功创建数据连接,获取到所需的疫情新闻数据,并在数据预览区可查看获取到的数据宽表。
连接完数据,即可创建数据模型,将需要的多张数据表关联成一张表,并进行需要的数据处理(诸如字段重命名、空值处理、建立数据字典、添加计算字段、创建层级等操作);数据模型创建过程此处不再赘述。
三、第二步:大屏板块拆分
有了数据,接下来就要思考如何将这些数据用最好的方式进行大屏可视化。数据可视化最常见的两种载体分别是数据报告和数据大屏,对于报告而言,也许需要更多高级图表去传递数据之间的复杂关系,而对于大屏来说,图表的样式不需要太过复杂。同样的,数据大屏也不是多个数据图表拼凑堆积的而成。
因此,在创建大屏之前,需要将一个大屏拆分成几个核心板块,板块的拆分背后是大屏创建者分析思路的沉淀,用简单的图表快速展现数据。
大屏中央区域设计:
以疫情数据为例,从全国的维度来看,首要关心的是全国疫情分布状况,而最重要的往往在整个大屏的中央区域。考虑到疫情的全国分布与地理结合,因此首选地图类图表,进一步考虑疫情数据在不同地理维度(各个省市)的严重程度,确定用热力地图,热力地图标记点的大小颜色,均可直观展现不同地区疫情严重程度。
大屏左右两侧设计:
大屏的左右两侧,可由左及右,由上至下展示分区展示不同观测维度的数据。
比如左侧可用于核心数据和趋势数据的展示,核心数据区是每日最新数据的呈现与分析,趋势数据则通过对历史数据的分析,了解掌握最全面的疫情情况及发展趋势。
右侧则从省份维度观测不同省份的确诊人数占比,且提供各省市相关的实时疫情新闻播报。
○ 核心数据,毋庸置疑,用指标卡是最合适的,通过几个指标卡即可展现核心数据指标;
○ 趋势数据可以从时间维度,利用最常见最易理解的折线图、柱状图表现疫情数据的趋势,也可利用双轴图表现两个有关联性的数据之间的关系,比如:确诊人数和死亡率;
○ 各省份的确诊人数占比数据可用饼图来表现,并配合轮播动画,让数据大屏更加直观;
○ 舆情数据的展示,采用轮播表,轮播展示省份的实时疫情新闻;
○ 辅助数据指标,考虑到死亡率和治愈率都是百分比格式的数据,可以采用有数大屏的单值百分比图,简单操作即可生成准确描述百分比数据的图表。
非数据展示区:
比如大屏的顶部和底部,顶部通常都是作为标题区,并可加时间数据,有数大屏提供了时间器的控件,插入该控件,即可显示最新时间;在大屏的底部可插入有数提供的滚动文字控件,动态显示提示语或者其他作为辅助用户查看数据的文字描述。
效果示意图:
结合上述分析,最后可得出如下一个简单清晰的大屏板块拆分图:
四、第三步:创建大屏
基于步骤二的大屏板块拆分图,点击插入所需的图表控件,通过拖拽数据模型的字段,即可在有数平台快速搭建属于你的数据大屏。
随着各类图表、控件的不断添加,整个大屏画布的图层元素越来越多,较难在画布中准确选中你想要调整的组件。这个时候可以利用有数大屏提供的页面图层功能,快速定位到所需组件,进行图层的调整。
除此之外,还可利用创建图表联动,来使大屏的图表之间有动态的交互效果。例如,对确诊人数省份占比的饼图创建图表联动,使其联动下面的实时播报轮播表。最后的动态效果就是:当饼图轮播至某省份时,轮播表会同步滚动播放该省份下的新闻。
五、写在最后
数据可视化的本质是将抽象的数据用直观的图表展示出来,以帮助人们快速地理解数据、发现数据背后的规律,更好地辅助决策。但一个好的数据大屏绝不只是简单将数据图表堆在一览无余的大屏之上,对大多数用户而言,想要制作一个既美观又酷炫,且能准确传递数据信息的大屏着实不易。
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本文作者:金含笑,网易高级产品策划,目前任职网易杭州研究院大数据产品部,负责网易有数的产品策划工作。
来源:网易云