A. 從0搭建用戶畫像系統（二）之數據看板
作者介紹
酒仙橋@道明學長
自如數據PM一隻
告別野路子，帶你探索數據新世界
上期我們了解了《從0搭建用戶畫像系統（一）之系統五大常規模塊介紹》，本期將和大家分享用戶畫像系統中數據看板模塊的一些思考。
筆者之前經歷多個企業級畫像系統搭建，總結起來，搭建數據看板的目的不外乎兩類：秀」肌肉」和「方便看數」。分享一下筆者經歷過兩家公司考慮增加數據看板的案例。
第一家三方大數據公司，核心盈利模式是通過沉澱的海量用戶數據為廣告主提供投前洞察服務。起初是商務同學提出在進行市場推廣時遇到的痛點，在客戶拜訪時，雖然極力地介紹公司的數據背景、數據能力，但是覺得不夠直觀，畢竟「所有上門推廣的公司都在吹噓自己的數據能力，動輒市場全量、行業第一，光靠嘴說效果不行，客戶已經聽膩了「，所以還是希望將公司「海量數據、數據秒級回傳、豐富的標簽維度」等特點形象化展示在客戶眼前。
第二家是傳統企業，公司一直在強調數字化轉型和數據賦能，但是企業內部數據底層建設較為薄弱，數據分散在不同的業務組，不管是領導還是執行層，沒有人公司的整體數據情況盤點得十分清楚，等到想要看整體數據時，需要給各個業務組分別提需求進行提取，周期非常長，看數據成本非常高，以至很多時候大家都在「拍腦袋」做決策。所以在規劃畫像系統時，大家迫切希望能有一個數據資產看板模塊，能夠把公司用戶總量、不同類型用戶量、變化趨勢、數據類型等做形象展示，方便看數的同時，建立起對企業數據沉澱的整體上的認知。
數據看板展示哪些數據模塊呢，下面提供幾種思路：
1、 展示用戶資產沉澱數據： 最基礎的可以展示用戶的總量及變化趨勢。可進一步按一下幾個角度進行細分：
按注冊狀態：分為非注冊和非注冊，相對簡單常規。
按業務類型劃分：可根據公司具體業務類別劃分按用戶行為鏈路：如在品牌營銷中按照4A模型，將用戶分為認知(Aware)、吸引(Appeal)、行為(Act)、擁護(Advocate)，或者按照AIPL模型，將用戶分為認知(Awareness)、興趣(Interest)、購買(Purchase)、忠誠(Loyalty)
按用戶ID類型：如按Android_id、IMEI、IDFA、Cook_id、手機號等用戶標識ID，通常廣告行業應用得更多，偏向於廣告投放、三方數據服務場景。
2、 展示用戶標簽的量級： 如主要有哪些標簽分類，每個類目下有多少個子標簽等
3、 展示亮點標簽： 如展示核心演算法類標簽、對業務有較大價值貢獻標簽、衡量業務效果類標簽等
同時這個模塊還有一些點經常會被問到，需要結合情況細細琢磨：
1、 數據更新的周期，是實時還是離線？如果是離線是每周更新一次還是T+1？對於企業內部自研系統，一般優先考慮離線T+1，因為實時性越高，代表的研發和基礎設施成本越高，且該頁面只展示大顆粒數據，且對絕大部分系統使用者而言離線T+1數據足矣；對於數據服務企業，他們通常為中小企業提供Saas端服務，實時數據能力體系非常成熟，為了凸顯這方面優勢，大多數都能提供到實時的服務。
2、 數據看板模塊是否支持查詢歷史數據？每次訪問僅支持查看最新數據，還是能追溯歷史每天的快照結果？該模塊的定位，更多是讓大家對企業數據資產建立認知，通常支持查詢最新數據即可。如果確實想要看到歷史的結果，可以考慮增加增長趨勢圖模塊，支持關鍵數據的歷史趨勢數據的查詢。
3、 用戶標簽很多，需要展示哪些標簽？往往企業給用戶打上的標簽很多，不同業務不同角色關注的標簽也都不一樣，所以這部分一定要聚焦，常規的方式是，多與系統核心使用業務方進行深度探討，挖掘出他們的核心關注點，同時按照一條核心主線或者分主題劃分類別進行展示。
4、 看板的展示的標簽維度是否支持自定義配置？不同的時期，隨著市場環境，公司的戰略、業務方向可能隨時會進行調整，大家的關注點也會隨之變化，如果變動較為頻繁，可以考慮設置為自定義配置。
最後，想做好數據看板模塊，數據產品同學還是需要對企業的數據資產情況進行分門別類地細致盤點，同時用友好的可視化圖表進行呈現，方能將企業的數據能力和優勢凸顯出來。最後預告一下，下期@明道學長將接著給大家介紹用戶畫像系統的核心模塊——人群管理，歡迎大家留言交流。
一個數據人的自留地是一個助力數據人成長的大家庭，幫助對數據感興趣的夥伴們明確學習方向、精準提升技能。
B. 管理看板的內容應該有哪幾方面組成
管理看板的內容應該有以下幾方面組成：
（1）、質量的信息：每日、每周及每月的不合格品數值和趨勢圖，以及改善目標， 關鍵控制點的即時信息等。
（2）、成本的信息：生產能力數值、趨勢圖及目標，原輔料每周、每月的使用信息等。 （3）、交貨期的信息：每日生產圖表、機器故障數值、趨勢圖及目標、設備綜合效率、 提案建議件數、品管圈活動等。
（4）、包括其他需要公布的信息項目。
生產看板通常由屏體、設置端（遙控或鍵盤）、數據採集端（光電，按鍵等），網路端（個人電腦或工廠網路）組成。 屏體能顯示各種信息，如生產計劃、實際情況、統計數據、正負差額、時間、日期、通知及歡 迎詞等。
屏體內配有微型電腦及附屬電路。微型電腦能接收來自遙控器和個人電腦的信息，並把它們顯示在數碼管或點陣顯示板上。在附屬電路中，設有掉電保護數據電路，在斷電情況下，原顯示的信息能完全被保存下來，再通電時，重新顯示原斷電前的信息。 通過個人電腦配合軟體來更新顯示內容。用電腦不僅可以更改數碼管所顯示的信息，還可以 更改條屏的漢字信息，通常屏體與電腦之間連有通信線，在電腦的顯示器上還可以顯示與實際屏體版面相符的控制平台。更新內容傳輸完後，電腦可離線進行別的工作。
C. 數據看板搭建攻略
在後台中，數據面板能夠直觀反映出業務變化，並有助於決策層發出業務調整與決策。那麼搭建數據看板的時候，要如何搭建呢？又有哪些注意要點呢？
產品背景分析
1. 什麼是數據看板
數據看板一般用作後台系統的首頁， 主要呈現公司當前業務相關或運營管理相關數據和圖表， 方便公司內部人員實時了解公司內情，掌握業務發展情況，並能夠對數據變化做出業務決策。
2. 誰在使用數據看板
數據看板是公司內所有人員都會關注的，無論是公司高層還是基層業務操作者都會關注相關的數據指標。只是不同的角色的需求不同，如下圖：
不同的角色的默認看板頁面是不一樣的，要設計多份看板頁面， 至於不同頁面是否可以互通，這就要取決於公司業務數據是否屬於商業機密，牽扯到RBAC許可權模型的設計，這里就不多贅述了。
設計看板的前置條件——報表設計
設計看板可不是腦子一熱就開始畫原型了，那樣得到的看板是不切合實際的，而且也不一定準確，尤其是對於數據大量且復雜的業務而言，需要先設計好報表。數據看板中有不少數據是需要後台去實時計算的，在數據量太大的情況下，篩選條件和統計項較為復雜時，圖表載入速度會變慢，也會耗費大量系統資源。而如果 先設計好數據報表，在數據看板中，查看圖表的速度才不會收到影響。
不要急於數據可視化的設計，需要數據報表所呈現的數據經過多次測試沒有問題，再經過至少一輪的迭代優化，再著手進行可視化方案的設計。
數據報表的設計需要經過以下流程：
1. 構建分析體系
面向業務結果的分析
b端產品經理不同於c端，業務是一切產品設計的核心，必須圍繞業務進行產品設計。 首先要明確分析目的，並進行業務診斷，最重要的是打通分析鏈路。
例如要分析利潤曲線，與利潤相關的數據有利潤率、在架率、產品種類、報價策略、市場行情變動等
根據公司具體業務不同，明晰哪些是需要重點關注的，哪些是可以暫時擱置的，特別是要跟業務團隊多溝通協調，共同商議出一個分析框架。
一般可採用 枚舉法 ，列舉可能幹擾到核心業務數據所有因素，再一一排查。
面向生產過程的分析
公司不僅要求分析業務結果等業務強相關數據，生產過程關繫到每個人的工作效率和工作成果是否達標， 生產過程同時也是對人員kpi的考核。
如對銷售的拜訪客戶數、銷售線索獲取數量、簽單客戶數，貢獻利潤佔比等，對客服的工單處理數量、客戶評分、分鍾會話數量等，該部分分析主要根據使用者的操作記錄產生數據。
2. 定義觀察指標
進行維度下鑽
定義好分析框架後，要進一步確定觀察指標， 主要是對觀察維度進行拆分，逐漸細化， 只有在更精細的維度分析數據才最有可能得到准確的答案。
比如在架率又可細分為日間在架率和夜間在架率，還可繼續細化為某某產品在架率，甚至可以細化到業務員王二在日間12:33誤操作某交易量極大的產品，造成利潤損失。這樣就打通了從業務結果——生產過程的分析鏈條。
又比如報價策略有可細化為具體sku的報價問題，該數據又可關聯到上游供應商近期內價格調整頻繁，而報價策略未結合該特點導致該產品報價過高/過低。
維度細化的過程中，可能會逐漸拆分為一級指標、二級指標……n級指標， 但並非拆分中的每一個維度都要作為觀察指標。 是否作為報表使用要結合公司業務特點並且和業務部門多次溝通協調達成共識。
在維度下鑽的過程中確定哪些維度是需要進行統計的，哪些是不需要用到的。
統一數據口徑
數據口徑指的是對於數據的定義， 如果系統內部統計口徑不一致，就會導致業務分析出錯。 如果不對數據口徑進行清晰的定義，開發人員在調用數據時可能會直接採用已有的口徑，這個已有統計口徑不一定符合當前數據指標的需要。
產品人員應該單獨書寫一份關於數據口徑的定義的文檔，並上傳至系統內部的文檔共享系統，方便業務人員隨時查閱。如果系統允許，盡可能與業務部門達成共識，形成一套標準的數據口徑。
定義統計頻次
確定好需要統計的數據維度形成觀察指標後，要對觀察指標分類處理，有些指標屬於關鍵性因素，有些指標屬於次要因素。有些指標單位時間內產生的數據波動較大，統計頻次可能要到分鍾級。而有些指標數據波動較小，可能一天只有幾次變動，統計頻次可設定為小時級。
3. 設計呈現形式
一開始的呈現形式以簡單、好調整為主，不必急於線上化，也不必追求酷炫的交互效果。 嚴格遵循mvp原則，用最小功能集合去迭代產品。
報表在設計初期必然面臨指標的頻繁調整，以及數據不準確，統計范圍需要變更等種種問題。初期可採用系統定時通過郵件發送報表，報表的形式可以是一張簡單的excel表格，這樣先試用一段時間，確定要分析的數據欄位、監控指標等沒有問題後，再著手進行線上化的設計。
確認好線下的報表迭代優化完畢後，設計線上化的方案，一般考慮以下幾個方面：
默認查詢時間，統計具有延時的特點，有些數據統計必須等待訂單完成才能納入統計范圍，比如默認查詢時間定為t-6至t-2
排序規則，默認按照哪一項數據排序
篩選項設置，哪些數據選項需要篩選
統計項設置，哪些數據需要合並統計
其他極端情況考慮，數據極限值，最大時間范疇，取數為空時的處理等等
大致的形式如下，但在實際業務中數據遠比這個復雜：
4. 復盤報表設計
報表線上化固然有其優點，方便、快捷，效率高。但是也存在一些弊端，比如不夠靈活，excel表格可以方便做成各種你想要的數據透視表，而線上只能固定其中的幾種。線下還可以採用任何關聯要素利用vlookup進行匹配，線上則已經固化了分析指標。
因此， 產品上線一段時間後，要及時復盤功能是否好用，是否得到認可。
使用率：可通過數據埋點看該項功能的使用率，使用率不夠要和業務部門溝通問題，及時迭代優化
觀察是否實現最初想要得到的目的，分析鏈路上是否還存在障礙
用戶滿意度: 與業務部門溝通，看使用過程中有什麼不方便的地方，效率方面是否還可以得到提升
數據看板的設計
當數據報表完善之後，那麼實現數據可視化也就非常方便了，效率是b端產品的核心，設計看板也不應該花費太多時間在交互體驗上。這里主要滿足以下幾個設計要點：
簡單高效 ，優先滿足查詢效率，而不是酷炫的交互
信息具有 強關聯性 而不是孤立的一個數據，具體就是要有環比、同比來體現變化
數據圖表的刷新頻次和統計頻次要 符合業務的需求 ，最好能做到實時更新
選用的數據能夠 體現出趨勢和規律 ，對於無趨勢特性的數據，直接展示數字比較好
對於不同的數據指標，不同的數據特性需要 選用合適的圖表 。
數據波動、對比、排序，不同的衡量方式也應該 選擇其對應的圖表類型
1. 需求分析
數據報表可能有十幾種報表，幾十個數據指標，但這些並不是都需要呈現出來的， 選用哪些數據指標和衡量方式，需要和業務團隊溝通確定。
需求是分層級的，有些需求處於核心業務的需求，有些屬於經營管理層面的需求，而前者永遠是公司發展的核心，因此其重要性和優先順序要高於後者。
對於上圖來說，部門員工的相關kpi，個人績效屬於經營管理層面的數據要求，第一期工程可以先不考慮實現，先確保實現核心業務相關的數據看板的可用性和准確性。
2. 戰略看板設計
戰略看板設計 主要突出簡潔、唯結果論的特點，要主次分明， 並且多的展現純數字內容而非圖表，下圖舉例：
一般設置6個左右的數據指標，有利於專注於分析最重要的指標。
需要支持自定義配置，可根據業務發展需要靈活調整看板需要呈現的數據。
之所以採用數字形式而不使用各式各樣的圖表，一是為了保證第一時間掌握業務現狀，二是公司中高層對業務數據非常敏感，不需要曲線來表示規律，只用看到數字就能看出業務異常。
產品經理也應該培養數據敏感性，以便於能夠理解業務，做出更符合業務需求的數據產品。
3. 業務看板設計
業務看板設計主要突出 垂直細分 的特點，研究業務增長就是業務增長的圖表，研究活躍用戶就是活躍用戶的看板，或許這其中會有寫關聯性，但這種關聯是弱關聯，如果數據看板之間含混不清，那麼分析業務也會有很多阻礙。
業務看板與戰略看板最大的不同點是， 注重生產過程， 所以多使用增長曲線來體現數據規律和數據變化。研究增長曲線：
銷售漏斗：
上圖所示僅為單一維度，實際業務場景往往是一個關鍵業務指標關聯著其他的數據指標，圖表要支持維度下鑽，點擊能夠查看二級指標的圖表信息。
要能夠支持x軸平移和縮放，y軸的刻度能夠根據數據大小自適應。
業務看板解決的核心問題是： 及時發現業務問題和便於分析業務異常， 視覺設計上要注重各個指標的色彩鮮明，便於察覺指標與指標間的關系。
業務看板描繪的業務不同，數據不同，需要安排在不同的頁面上，業務看板需要足夠細分， 絕對不能互相雜糅，糾纏不清。
4. 選用合適的圖表類型
選擇合適的圖表類型能夠最大程度滿足視覺可視化的呈現效果，滿足業務數據查看和分析的需求。
以下選用幾個典型的業務場景做說明：
（1）描述業務增長曲線，利潤曲線、銷量曲線、用戶數量等，重點表示業務發展的趨勢
常規面積圖：
所有數據都從相同的零軸開始，使用與展示總量與分量之間的關系，必須設置透明度以避免重疊
堆疊面積圖：
數據起點為上一個數據集，主要用於展示數據分量占數據總量的百分比，然後對分量所佔百分比進行對比
折線圖：
折線圖和面積圖都可以用來展示連續數據隨時間變化的趨勢，但選用還是有其側重點：
常規面積圖適合表現總量和分量之間的關系， 比如總量是總用戶量，而分量是各個渠道的用戶，那麼選用面積圖較為合適
堆疊面積圖適合表現分量所佔數據總量的比例
折線圖更適用於展現分量與分量之間的對比 （不含總量），避免了面積圖阻塞的問題
通常情況下，需要展示數據總量的業務，使用面積圖會更好些
（2）描述業務流程問題
描述業務流程最常用的圖表是漏斗圖，銷售漏斗圖、用戶留存漏斗圖， 但漏斗圖只能表示單一流程，如果想要表示具體的用戶數據流向，和多維度更加復雜的流程數據，就很難表示了。
桑基圖：
桑基圖能夠很好地表示用戶從加入購物車到收獲的全流程，主支寬度總和與分支寬度總和相等，不同寬度代表不同流量的大小。
漏斗圖這里就不過多贅述了，比較簡單。
（3）描述數據分布
氣泡圖：
氣泡圖最適合展示數據的分布范圍， 橫坐標可設置為時間，縱坐標可設置為商品的價格，表明商品價格區間隨時間變化的趨勢，而不同的顏色表示不同的商品，這樣對於價格頻繁變動的商品，查看其每天的價格分布以及趨勢很有幫助。
不常用以及過於簡單的圖表，這里就不再詳細展開了， 使用圖表以好用、夠用為原則， 不必過於追求復雜圖表，否則業務團隊覺得麻煩，不願意使用，那就背離了產品設計的初衷了。
另外，自行開發可視化圖表耗時耗力，常見的解決方案是使用ECHARTS 、QCHART、AntV等開源可視化庫，只需調用相應的api介面即可。
其他注意事項
由於b端業務的特性，後台系統不對外開放，僅企業內部人員使用，因此著重強調的還是圍繞業務問題進行業務數據建模，打通分析鏈路、維度下鑽和報表設計等層面，看板的設計反而較為簡單（b端對於視覺體驗的要求不高），況且市面上已經有很多非常成熟的可視化解決方案可供調用，視覺體驗的設計下限比較高，因此 後台產品經理應該把主要精力集中在後端邏輯層面。
產品經理要盡可能的多參與前期業務設計的過程中去，旁聽業務討論也有助於理解業務部門痛點和難點在哪裡。 業務調研和訪談的形式不夠深度，業務方在表達訴求時也可能會偏離他們的初衷，產品經理只有深入業務邏輯才能對業務方提出的需求多加辨別分析，形成有產品經理專業意見的設計方案。
D. 數據展示都有哪些形式
1、做成圖表樣式(用折線圖、柱形圖、面積圖等等)根究你想要的展示的維度選擇不同的圖表來展示。
2、可以做成一個綜合性的數據可視化看板，在看板中將數據從多維度展示，也就是第一種的綜合美觀版。
3、將數據做成一個大屏的樣式展示，大屏展示的維度更加豐富，可以在大型的LED屏幕上面高大上的展示數據，多以深色為主，也可以做出3D的效果。
E. 數據可視化從數據中提取的信息有哪些
這是一個扮閉非常寬泛的問題，數據可視化只是數據展示的一種手段，這個問題的回答取決於以下幾個方面：
（1）我們希望從數據中獲取什麼信息，也就是所謂的需求是什麼，目標是什麼？只有弄清楚了目標是什麼，才能知道我們要廳陪裂干什麼、需要什麼。
（2）當我們知道自己需要什麼內容之後，就要進一步梳理所需要的數據有哪些，然後一點點去剖析這些數據在什麼地方，可以通過什麼手段或者方法去獲取。
（3）獲取了數據之後，為了達到我們的目標，就需要對這些數據進行整理，整理的過程就是數據信息提亂賣取的過程，以「以終為始」的方式一步步推到、提取所需的信息，這些提取的信息就是有價值的數據，也是就是我們要最終展示的內容。
（4）至於最終展示的形式，可以是可視化的圖形、報表，也可以是明細的數據、結果、文字，就看什麼形式是符合最終用戶要求的，可以清晰、直觀的表達的即可。
F. 大數據可視化展現方式有哪些
一、面積&尺寸可視化
對同一類圖形(例如柱狀、圓環和蜘蛛圖等)的長度、高度或面積加以區別，來清晰的表達不同目標對應的目標值之間的比照。
這種辦法會讓閱讀者對數據及其之間的比照一目瞭然。製作這類數據可視化圖形時，要用數學公式核算，來表達准確的標准和份額。
二、顏色可視化
經過顏色的深淺來表達目標值的強弱和巨細，是數據可視化規劃的常用辦法，用戶一眼看上去便可全體的看出哪一部分目標的數據值更突出。
三、圖形可視化
在咱們規劃目標及數據時，使用有對應實際含義的圖形來結合呈現，會使數據圖表愈加生動的被展示，更便於用戶了解圖表要表達的主題。
四、地域空間可視化
當目標數據要表達的主題跟地域有關聯時，咱們一般會挑選用地圖為大布景。
這樣用戶能夠直觀的了解全體的數據情況，同時也能夠依據地理位置快速的定位到某一區域來查看詳細數據。
五、概念可視化
經過將籠統的目標數據轉換成咱們熟悉的簡單感知的數據時，用戶便更簡單了解圖形要表達的意義。