|
头部国际药企G百万合同Dashboard看板项目
头部国际药企G百万合同Dashboard看板案例分享 Part 0 第1个可交付物MVP
头部国际药企G百万合同Dashboard看板案例分享 Part 1 第1个可交付物MVP图表制作
头部国际药企G百万合同Dashboard看板案例分享 Part 2 正式交付看板介绍(1)-- KPI与雷达图
头部国际药企G百万合同Dashboard看板案例分享 Part 2 正式交付看板介绍(2)--饼图、表格与气泡图
头部国际药企G百万合同Dashboard看板案例分享 Part 2 正式交付看板介绍(3)--地图、柱折图
头部国际药企G百万合同Dashboard看板案例分享 Part 3 正式交付看板图表制作(1)-- KPI与雷达图
头部国际药企G百万合同Dashboard看板案例分享 Part 3 正式交付看板图表制作(2)--饼图、表格与气泡图
头部国际药企G百万合同Dashboard看板案例分享 Part 3 正式交付看板图表制作(3)--地图、柱折图
本篇延续头部国际药企G百万合同Dashboard看板案例分享 Part 2 正式交付看板介绍(1)-- KPI与雷达图，讲解正式交付看板的饼图、表格、气泡图设计。本仪表板数据已做脱敏处理。
3. 饼图
作用
饼图是常见的结构分析表现方式，适用于6个因素以内的归因表现。
设计
饼图的主要缺点有2个，1是因素大于6个，或者因素占比偏差过大时，占比小的因素在图表上展示困难；2是不同因素之间的横向对比不如横向柱形图直观，如上图中的Calcium和MV在类目分类销售额占比中，如果不看上标，只从图形上很难直观对比指标值的大小。因此在饼图组件的选用和设计时，即要注意因素（维度值数量），如果数量较多，为了美化在颜色选用上，可将TOP3以后的因素直接灰置处理以突出重点；又要留意图例的使用，尽量把颜色和对应维度值、指标值给标识出来。
4. 表格
作用
表格组件能够呈现的信息量最大，所以最适合于多维度值（多因素）、多指标横向对比的分析场景。
设计
业务人员在归因分析、或对细节进行复盘时，往往需要横向、纵向对比多维度的多项指标，所以对表格组件往往表现出很大的偏好。从辩证唯物主义的理念出发，优点和缺点往往是一体的两面。更多的信息之间如果缺乏足够的因果关系，而是关联关系，那分析时就不适合只参考1期的指标。对比趋势会更好；一味迁就业务人员的需求堆砌指标，不但给数仓和图表开发制造了额外的成本，对分析效果也不利。而减轻这一问题的方法，除了在开发前对指标间关系的梳理，另一个直观有效的方法就是分拆分析主题。本项目中如上图所示在TAB组件帮助下采用了4个表格，展示了4个不同颗粒度、4种观数分析路径并支持下钻的设计。
在设计表格时，也可以使用颜色、图标等表现方式，来突出重点，帮助用户在信息量提升的情况下，依然可以很快找到重点。
5. 气泡图
作用
气泡图也属于进阶图表，适用于表现单维度多维度值，存在关联关系的2个指标的分析。随着横向指标值的增长，判断观察维度纵向指标值的趋势。
该场景虽然用表格组件也可以兼容，但表格很难直观的反映出整体的趋势，以及通过纵向对比哪些维度对象表现好哪些表现一般哪些表现差，不能直观的把重点拎出来。因此气泡图非常需要在上线后加强培训工作，分析师在做presentation时也需要将图表的作用向听众先做说明。
设计
本气泡图的设计目的，用于表现各连锁随着销售额的提升，客单价的趋势。承接上文的雷达图，补充说明销售额的提升与降低客单价之间的关联性。用平均客单价和平均销售额2项指标值，将图表划分为了类似波士顿模型的四象图，右上象限中的连锁表现最好，左下角象限中的连锁表现最差。在FineBI中使用鼠标圈选，就能把这些表现好的或表现差的连锁筛选出来，并全局联动图表，分析细节。 | 
