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数据可视化大屏有哪些优点?

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标签: 数据可视化 数据可视化大屏优点
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一、操作灵活

数据可视化大屏可以随时精确的调出最新的数据并且对提出的需求和问题做出及时准确的反馈,在屏幕前只要轻点鼠标,就能从不同的角度和层次查看对比数据,更加的智能和科学。

二、全面的信息展示

数据可视化大屏系统充分发挥大屏的优势,将需要表达的信息有效的进行集中展示,而且易于阅读和理解。重要数据将在大屏上进行实时的展示,可以完全取代传统二维的数据报表,并且智慧化的大屏系统还会对数据进行实时监测,当发现异常错误时及时发出警报。

三、速度优势

时间就是金钱,时间就是生命。不可否认,企业想要在如今这个残酷的信息时代生存下去,效率和速度都是至关重要的决定性因素。在使用传统二维数据报表时,每有一个小小的数据变动就必须要工作人员手动去调整和更新,可以说是非常的影响企业的运营效率。

四、数据筛选

数据可视化大屏系统精心构建了多种用于分析解剖数据的方式,只要善于应用数据筛选与过滤功能就能更加高效的浏览数据、发现问题,从而帮助解决更多的难题。

五、提高生产力

当你认为传统的二维数据报表已经是现代社会提升生产力的有效工具的时候,数据可视化大屏系统告诉你结论还为时尚早,因为在如今的互联网经济中,传统数据报表能做的还远远不够。

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    1、为什么分析?

    首先,你得知道为什么分析?弄清楚此次数据分析的目的。比如,什么类型的客户交货期总是拖延。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合目标反复返工,这个过程会很痛苦。

    2、分析目标是谁?

    要牢记清楚的分析因子,统计维度是金额,还是产品,还是供应商行业竞争趋势,还是供应商规模等等。避免把金额当产品算,把产品当金额算,算出的结果是差别非常大的。

    3、想达到什么效果?

    通过分析各个维度产品类型,公司采购周期,采购条款,找到真正的问题。例如这次分析的薄弱环节供应商,全部集中采购,和保持现状,都不符合利益最大化原则。通过分析,找到真正的问题根源,发现精细化采购管理已经非常必要了。

    4、需要哪些数据?

    采购过程涉及的数据,很多,需要哪些源数据?采购总额?零部件行业竞争度?货款周期?采购频次?库存备货数?客户地域因子?客户规模?等等列一个表。避免不断增加新的因子。

    5、如何采集?

    数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊。

    6、如何整理?

    整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具,数据透视表的熟练使用和技巧,作为支付数据分析必不可少,各种函数和公式也需要略懂一二,避免低效率的数据整理。Spss也是一个非常优秀的数据处理工具,特别在数据量比较大,而且当字段由特殊字符的时候,比较好用。

    7、如何分析?

    整理完毕,如何对数据进行综合分析,相关分析?这个是很考验逻辑思维和推理能力的。同时分析推理过程中,需要对产品了如指掌,对供应商很了解,对采购流程很熟悉。看似一个简单的数据分析,其实是各方面能力的体现。首先是技术层面,对数据来源的抽取-转换-载入原理的理解和认识;其实是全局观,对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解;最后是专业度,对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功,而是在实践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向,放眼全局、立足业务,用数据来驱动增长。

    8、如何展现和输出?

    数据可视化也是一个学问。如何用合适的图表表现?每一种图表的寓意是什么?下面列举下常用的8个图表:

    1)折线图:合适用于随时间而变化的连续数据,例如随时间收入变化,及增长率变化。

    2)柱型图:主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。

    3)堆积柱形图:堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小,还可以显示总量的大小。

    4)线-柱图:这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较,还可以显示出趋势情况。

    5)条形图:类似于横向的柱状图,和柱状图的展示效果相同,主要用于各项类的比较。

    6)饼图:主要显示各项占比情况。饼图一般慎用,除非占比区别非常明显。因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。而且饼图的项,一般不要超过6项。6项后建议用柱形图更为直观。

    7)复合饼图:一般是对某项比例的下一步分析。

    8)母子饼图:可直观地分析项目的组成结构与比重

    图表不必太花哨,一个表说一个问题就好。用友好的可视化图表,节省阅读者的时间,也是对阅读者的尊重。

    有一些数据,辛辛苦苦做了整理和分析,最后发现对结论输出是没有关系的,虽然做了很多工作,但不能为了体现工作量而堆砌数据。

    在展现的过程中,请注明数据的来源,时间,指标的说明,公式的算法,不仅体现数据分析的专业度,更是对报告阅读者的尊重。

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