年底冲刺阶段，好多交付团队遇到了最头疼的问题

客户反馈设计的可视化大屏太难看

被吐槽大屏设计缺乏眼前一亮的效果

既无吸引力也缺乏视觉冲击力

深究原因，很多团队仅仅满足于把正确的指标数据呈现给客户浏览就算完成任务。却忽视了最更为关键的一环——深入理解并传达可视化大屏背后的核心信息及其设计初衷，我们更要关注可视化大屏真正要展示给客户内容是什么，为什么要这么设计，才能从根本上解决这一问题，实现从“被动应答”到“主动沟通”的质的飞跃。

我们邀请到用友网络数据中台事业部解决方案专家章凯，其曾获得“全数联”和“工信部”的《首席数据官》和《首席数据资产运营官》的专业认证，针对大屏可视化的设计给出了以下专业建议：

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首先：精选指标，明确维度

在构建可视化大屏时，核心在于呈现的信息指标或者明细数据，因此，在指标标准设计的时候就需要选取好合适的指标维度与统计频率，明确是要汇总时点值还是计算百分比。

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第二步：明确目标

明确可视化大屏旨在帮助客户实现数据分析的哪类目标，具体包括四种类型：

• 描述现状：通过描述性分析，有逻辑成体系地拆解业务，以合理的指标体系全面评估当前的业务状态，实现透明化管理。

• 分析原因：通过诊断性分析，针对业务的异常波动，分析背后的原因，并提出针对性解决策略，促进问题的高效解决。

• 预测未来：通过预测性分析，基于现有的数据，结合实际情况，科学预测业务未来的发展趋势，为前瞻性规划提供依据。

• 指导决策：结合对比分析与趋势预测，围绕企业关键核心KPI，为管理层提供相关业务决策的数据支持。

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第三步：根据既定目标选择合适的分析方法

从而确定图表展示的最优形式。在相关可视化图表的类型中，我们经常会遇到的数据关系包括五种：构成、比较、趋势、分布、联系，并可据此选择对应的展示方式。

• 构成关系：主要是体现每个数据所占百分比或者是份额的关系，展示数据构成。

• 比较关系：比较关系主要展示数据之间的对比和排名顺序，明确优劣对比。

• 趋势关系：展示数据随着时间或者是进度推移的走势和走向，分析发展路径。

• 分布关系：是某个数值范围内包含了多少项目或多少具体数据，揭示分布特征。

• 联系关系：主要探究数据间的相互关联或依存关系，揭示数据背后的逻辑链条。

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第四步：规划整体布局与视觉呈现

涵盖色彩搭配、字体选择、底色搭配等细节处理，以及图标和图片选择等。

为了更直观地理解这一设计过程，我们将通过一个经过脱敏处理的实例来展示如何在实践中巧妙运用这些设计元素，以打造出既美观又实用的可视化作品。

优化前

问题：显而易见，上图大屏完全就是等同于在展示报表的明细数据，失去了大屏的可视化意义。

思路：我们可以从明细数据中提炼出关键指标，进行描述分析、对比分析及趋势分析。同时，选择与客户业务相关的底图、图标，并在核心区域突出展示最主要的业务活动数据。

优化后

优化前

问题：当前布局散乱，过多使用指标卡和柱状图，虽直观，但不生动，且重点不突出，而且展示内容与业务主题并不匹配。

思路：采用环形图或者饼图替代柱状图更能突出效果，并加入底框设计来清晰划分各个展示模块，提升即视感加深整体视觉层次。同时，移走不切主题的内容，加入核心数据进行展示，提升信息传递的准确性及有效性。

优化后

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第五步：打造设计风格

打造独特风格、融入创意亮点、设计动态效果与交互体验，实现多维度数据呈现。

• 动态效果设计：可视化大屏的动态效果是增强视觉体验的重要手段之一，在设计过程中，可以通过设置画面切换、动态图表渲染、指针运动、元素局部放大等动态效果，以吸引观众眼球，增强视觉冲击力和吸引力。

• 交互式设计：交互式设计可以增强观众的参与感和探究欲望，例如，添加当前时间、交互式功能按键、多种交互方式等元素，让观众与可视化大屏进行互动，满足其探索欲，不仅能够增强用户体验，也可以在互动中深化数据印象，满足个性化需求。

• 多维度呈现：对于数据信息较为复杂的可视化大屏设计，可以通过使用多维度的呈现方式，让数据信息在空间上更加丰富和立体化，例如，使用迭代显示的方式，引导观众逐层深入，从多个角度全面理解数据，使数据呈现更加立体、饱满，进一步提升吸引力。

  
  

以上五步，你学会了吗？