好图表的标准是什么?手把手教你用GLAD 原则优化一张看板!

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:1,253 次浏览
2022-08-12 9:33:27

“好”图表的标准是什么?
很多读者曾研习过国际可视化标准和方法论,标准和技巧可以罗列出数百条,但当在工作中应用时,又很难在脑海里一一闪过每条细则。最后判断是否达成一张好图表,往往还得凭借个人经验。
比起基于标准规范式的方法论,基于原则的判断逻辑,往往能以更宏观的方式做出判断。大师兄今天就给大家介绍GLAD原则,它既可以帮我们筛选出好图表,更能为可视化图表的优化指明方向。

GLAD原则

马世权老师在「乐见数据:商业数据可视化思维」里提出,一个成功的商业数据可视化要满足两要素:

提供足够的商业价值

帮助读者快速理解信息

那么满足以下GLAD原则的图表,即为好的可视化图表。

GLAD原则,优化一张看板,可视化图表的优化

G(Good Data and Insight):发现好数据与好洞察L(Less Noise):降噪,简约至上A(Accurate Expression):精准表达,提升数据表达的准确度D(Distinct Mark):画龙点睛,突出洞察信息的标识
于是我们可以根据下图中的评分标准,对可视化图表的优化进行评分,满分10分,得分越高评价越高!

GLAD原则,优化一张看板,可视化图表的优化

根据GLAD原则优化一张看板

下面,我们尝试利用 GLAD 原则优化一张看板,对一张员工离职流动可视化看板进行优化。

优化前:

GLAD原则,优化一张看板,可视化图表的优化

优化后:

GLAD原则,优化一张看板,可视化图表的优化

G原则(好数据与好洞察)

数据类别的使用是否恰当?
员工流动、流失混为一体;指标晦涩难懂,内容复杂混乱。如下图所示:

GLAD原则,优化一张看板,可视化图表的优化(优化前)

指标简化,只关注员工流失,不关注员工流动,去掉难理解的指标。如下图所示:

GLAD原则,优化一张看板,可视化图表的优化(优化后)

数据指标的使用是否恰当?
比如,在职人数为时间点指标,离职人数为时间段指标,时间段指标与时间点指标混淆不清。这时可以将时间度量统一,都修改为时间段指标。如下图所示:

GLAD原则,优化一张看板,可视化图表的优化
(优化前—>优化后)

 L原则(降噪)

是否会分散注意力,增加读者的视觉负担?

下图中存在两处问题:

标注为图例形式,需要一一对照查看

数据信息需要点击才能查看

GLAD原则,优化一张看板,可视化图表的优化

(优化前)

优化:

标注改成标签形式,和图表近距离关联

数据设置为直接展现的形式,并非点击后显示

GLAD原则,优化一张看板,可视化图表的优化

(优化后)

颜色是否有干扰,是否直观?
图表系列都是一样的颜色,平平无奇,没有重点。可以修改系列色为蓝色渐变,颜色和健康度大小匹配,健康度越低,颜色越深。如下图所示:

GLAD原则,优化一张看板,可视化图表的优化

(优化前—>优化后)

是否有重复性内容,增加读者视觉负担?

如下图,图例、标题重复内容较多:

GLAD原则,优化一张看板,可视化图表的优化
(优化前)

则可以去掉重复内容:

GLAD原则,优化一张看板,可视化图表的优化
(优化后)

A原则(精准表达)

选择的图表是否合适?

五个指标量,看哪个量影响最大,选择的堆积柱状图不易懂。这时可以更换图表类型为雷达图,更直观地看出问题。

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(优化前—>优化后)

数据的密度是否过高或过低?

2 种坐标轴,4 个指标,指标多于 3 个

36 个月的数据,数据量太多

GLAD原则,优化一张看板,可视化图表的优化

(优化前)

优化:

删掉流动性指标,只保留流失指标

数据量控制为一年 12 个数据点

GLAD原则,优化一张看板,可视化图表的优化

(优化后)

D原则(画龙点睛)

图表整体平平无奇,无灵魂,没有重点关注,没有故事

优化前:饼图只有一个饼

优化后:通过颜色和闪烁突出饼图中占比最大的系列,显示主要矛盾

(优化前)

GLAD原则,优化一张看板,可视化图表的优化

(优化后)

优化前:柱状图折线图只有柱子和线

优化后:给柱状图加预警线,超过预警线红色显示;离职人数最大的月份突出显示。

GLAD原则,优化一张看板,可视化图表的优化

(优化前)

GLAD原则,优化一张看板,可视化图表的优化
(优化后)

优化前:条形图看不出任何区别

优化后:系列修改为渐变色,颜色越深,健康度越低,低于一定健康度后红色标注提示。

GLAD原则,优化一张看板,可视化图表的优化

(优化前—>优化后)

对照GLAD原则逐个修改进行可视化图表的优化,这样,一张员工离职流动可视化看板就优化好了~

比如,目前主流的软件——finereport,它小到填报、查询、部署、集成,大到可视化大屏、dashboard驾驶舱,应有尽有,功能很强大。最重要的是,因为这个工具,整个公司的数据架构都可以变得规范,下一步就是构建企业的大数据平台了。而且它是java编写的,支持二次开发,类Excel的设计器,无论是IT还是业务,上手都很简单:编辑sql优化、数据集复用简直都是小case,大大降低了报表开发的门槛。在企业中被关注最多的数据安全方面,FineReport支持多人同时开发同一套报表,并通过模板加锁功能防止编辑冲突;通过数据分析权限控制,保障数据安全。

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