数据可视化|数据可视化大屏掌握这些技巧，从0~1轻松实现数据可视化( 二 ) 大屏

2、有意义
数据可视化页面空间中每个图表都应该是富有意义的，在数据仓库中调取数据也应该提前进行规划，让图表模块能够清晰表达出分析人员想要传达的信息，获得信息增量。
3、一致性
数据可视化同一页面尽量保持一个主题，让包含其中的每个图表都与主题相关、展现的数据信息也和主题一致，同时页面中的配色、布局、风格都应该尽量保持一致。
4、对称性
数据可视化报表中不同图标模块应该尽量保持对称，让页面整体处于一种平衡的状态，提前对页面布局进行设计，将同类的数据信息放置在邻近位置，给用户以良好的观看体验。
四、数据可视化的陷阱1、数据可视化太过华丽
数据可视化要将简洁、直观作为设计的第一要素，保证数据能够清晰展现给用户，而不是用华丽的图形遮住关键信息，让用户自己去寻找数据，导致南辕北辙，让数据可视化成为面子工程。
2、注释文字过多
数据可视化能够广受企业欢迎是因为图表能够清晰传达信息，如果分析人员认为图形化手段传达不了复杂的信息量，而把注释文字大批量添加到可视化报表中，就又回到了数据分析报告时期，导致可视化失去意义。
3、没有规划页面布局
数据可视化受制于页面的限制，展现的数据和信息量有限，分析人员在这种情况下应该对数据和信息进行分类分级，将核心数据突出显示，而不是把所有数据一股脑排列在页面上，没有任何关联性，难以获取信息。
4、信息没有逻辑性
数据可视化是数据分析的延伸，其本质还是数据分析，所以页面中可视化图表应该处于同一分析主题，将关联数据相邻放置，并通过图表展现趋势、比例、变化等，而不是将数据随意放置，只为将页面摆满，使分析无从谈起。
五、数据可视化的制作流程1、确认需求
在数据可视化设计前，分析人员要先完成业务需求的分析，将分析需求拆分成不同层级、不同主题的任务，捕捉其中业务的数据指标、标签，划分出不同优先级，为下一步取数做准备。

指标管理 -派可数据?
在确认需求的过程中，分析人员需要特别关注业务和数据的对应关系，按照数据词典将数据仓库中的指标、标签进行确认，对数据质量进行调研，最大程度提高数据可视化的准确性。
数据可视化是为了解决问题而制作出来的，所以实际制作分析的过程中必须紧贴企业业务流程，了解业务指标、属于什么专业方向的内容，最大程度地提升数据分析的准确性，提高图表展现信息的质量。
2、准备数据
数据可视化，千万不能忘了数据。不管前期规划再好，业务指标和需求之间的关系再贴合，没有数据你什么也分析不了。

数据处理 - 派可数据
分析人员在进行可视化分析前，应该提前准备好任务所需的数据，做好分析前的准备工作。在这个阶段，分析人员可以联合技术人员，将后续数据可视化需要的指标、标签、维度等数据从数据仓库中调取出来，准备进行数据分析。
在准备数据的过程中，分析人员可以对业务数据进一步确认，和一线业务人员进行沟通协作，确认数据和业务之间相互贴合，数据也和业务变化一致。然后可以思考数据之间的关联，将关键数据整理进行标记。如果没有需要的数据就要及时寻找，看看对方是否能够临时填报、补录数据，增加数据的源头。
3、选择图表
图表的选择直接关系到可视化的呈现效果，一个合适的图表能够把数据之间的联系转化为直观的信息，相反错误的图表可能会将需求对象引向错误的方向。