数据分析师|量化设计价值（三）：如何创建体系化的监控系统( 六 ) 旅程|触达|标签|流量|私域|so

文章插图
选择合适的图表类型
BI工具中支持多种图表类型，比如展示浏览路径的“桑基图”、展示转化率的“漏斗图”、甘特图、散点图等。
如何选择合适的图表来展示并分析你的数据可以参考下图：

文章插图
图表种类繁多，但只要掌握其中的一小部分就能满足绝大多数需求。对于大部分设计师，以下3种最基础的图表类型是最常用的：

条形图：条形图是最常用的图表类型。条形图易于阅读，我们用眼睛比较条形图的末端，很容易快速得出结论：哪一类最大、哪一类最小以及类别之间的增减区别。
线图：线图最常用于绘制连续的数据。因为线连接了点，这就暗示了点与点之间存在着离散数据（一系列数据分隔成不同的类别）间没有的联系。通常，连续性数据都以时间为单位：天、月、季度和年度。
饼图：饼图在总量间各部分的占比时比较高效。

最后，当我们创建了许多看板后如何进行归纳？
我们可以将关注相同的问题的看板归纳在一起，就形成了一个关注同一类问题的Dashboard；对不同的 Dashboard 提取共性，将同一个业务的不同Dashboard组织起来，就形成了一个Report。一个Report内可以笼统的包含当前业务需要关注的所有信息。

文章插图
例如：【订单生命周期】关注的是企业的订单效率问题，但并不是唯一关注效率的指标。
另外还有诸如：“审单员平均审核时长”这样的人效指标的看板，这些看板同样反馈的是订单的效率。我们将关注相同的问题的看板归纳在一起，就形成了一个Dashboard，Dashboard内的看板与指标都有关注同样的问题—效率。
除了效率，身为设计师的我们还需要关注很多其他的问题：比如使用的用户的特征、流量的来源、用户发起的行为等等，这些问题都可以拥有自己独立的Dashboard。
最后这些Dashboard组织在一起，就成为了一个支持系统的观察分析当前业务的体验指标的完整报告。
2. 观察与分析数据“我们需要的不是数据，而是数据告诉我们的实事”。通过建立一个系统的监测体系的目的主要是为了从数据中探索：模式/异常。不管图表的形式是什么，我们都需要留心观察这两者。
1）何为「模式」
模式即数据中的某项规律。
比如机场每月的旅客人数，虽然随着时间推移变化不定，但是通过几年的数据对比，我们可能发现旅客人数存在着季节性或周期性的变化，某些月份的旅客数量一致偏低，某些月份则一直偏高。

文章插图
根据数据画像我们可得知，某个产品的成熟期用户占绝对多数的现状，了解了这个「模式」，就可以更好地制定符合绝大多数用户心智的设计策略
2）何为「异常」
异常即问题数据。
异常数据并非是错误数据，也有可能是设备记录或人工录入数据时出现的问题。我们通过异常异常分析，一方面可以分析异常原因；一方面可以发现现有系统的漏洞。

文章插图
苹果公司通过监控异常值、发现了位于深圳的AppleCare灰色产业，进而改善了AppleCare的产品策略，避免了巨大的损失
最后在观察分析数据的过程中，有三个需要特别关注的数据的特性不要忘记。
① 数据具有可变性（VARIABILITY）
数据的可变性这一重要的特性让我们可以从数据中获取规律和关系。如果您构建的指标本身并不具备可变性了，那您很可能需要尝试其他指标进行跟踪和分析。